處理巨量資料（Big data）的最佳選擇
如果你正在尋找一個具可擴展性的儲存解決方案，來容納幾乎是永無止盡的大量資料，本書介紹的Apache HBase可以滿足你的需要。它是Google BigTable架構下的一個開放原始碼實作，HBase可以擴展到數十億筆資料和數百萬個欄位，同時確保寫入和讀取效能仍然保持一定的水準。針對許多IT人員經常提出的問題，本書提供了一些很有參考價值的解答。
．探索如何更緊密地與Hadoop整合，讓HBase可以更容易做到可擴展性。
．透過一個由一般伺服器所架設的低成本叢集，來散佈大型資料集。
．利用原生Java客戶端，或透過閘道伺服器所提供的REST、Avro或Thrift API來存取HBase。
．瞭解HBase的架構細節，包括儲存格式、預寫式日誌、背景程序等等。
．HBase整合Hadoop的MapReduce框架，用於大規模平行化的資料處理作業。
．學習如何去調校叢集、設計綱要、複製資料表、匯入大量資料、卸離節點和更多其他的工作。
如果你正在尋找一個具可擴展性的儲存解決方案，來容納幾乎是永無止盡的大量資料，本書介紹的Apache HBase可以滿足你的需要。它是Google BigTable架構下的一個開放原始碼實作，HBase可以擴展到數十億筆資料和數百萬個欄位，同時確保寫入和讀取效能仍然保持一定的水準。針對許多IT人員經常提出的問題，本書提供了一些很有參考價值的解答。
．探索如何更緊密地與Hadoop整合，讓HBase可以更容易做到可擴展性。
．透過一個由一般伺服器所架設的低成本叢集，來散佈大型資料集。
．利用原生Java客戶端，或透過閘道伺服器所提供的REST、Avro或Thrift API來存取HBase。
．瞭解HBase的架構細節，包括儲存格式、預寫式日誌、背景程序等等。
．HBase整合Hadoop的MapReduce框架，用於大規模平行化的資料處理作業。
．學習如何去調校叢集、設計綱要、複製資料表、匯入大量資料、卸離節點和更多其他的工作。