先想清楚：这门课解决什么工作场景
很多做后端或数据方向的人，业务跑顺之后总会撞到同一堵墙：单表数据量过亿，读写性能断崖式下跌，传统关系型数据库加索引、分库分表都救不回来。这门讲 HBase 的资料，针对的就是这种海量结构化数据的随机读写场景。它不是教你做离线跑批分析，而是解决高并发场景下的实时写入和按主键查询。如果你的工作里碰到用户行为流水、海量订单明细或者物联网设备时序数据，需要扛住每秒数万次写入且毫秒级响应，这门课里的底层机制能直接帮你理清技术选型的逻辑，而不是停留在只会用客户端 API 的表面。
适合什么基础，建议先看哪几块
这套资料不适合零基础转码的人。看之前，你得对 Linux 常用命令、Java 基本语法有概念，最好写过简单的数据库增删改查代码。资料前半部分讲了安装和基本数据模型，如果你只是想快速用起来，可以把 namespace、Version 和 TTL 这几块先过一遍，配合 Java 客户端写入数据的演示敲一遍代码。但如果你是冲着解决线上问题来的，强烈建议优先啃透“Table 到 Region 到 CF”以及“HFile 文件格式详解”这两块。HBase 为什么在特定场景下快、为什么又会偶尔卡顿，答案全在 Region 切分和底层存储文件的物理结构里。把这两部分看懂，才算真正摸到了这门技术的命门。
学完能独立做什么，资料怎么配合练习
跟着资料完整走下来，你能独立在一台或多台机器上完成分布式环境的高可用配置，通过 Java 代码把海量数据写进去并调优。更重要的是，当线上出现数据热点或者读写延迟抖动时，你能根据底层原理去排查 Region 分布是否合理、是否需要调整列族压缩策略，而不是抓瞎重启。练习时，不要只用眼睛看视频，务必自己在本地或虚拟机里搭一套最小化集群。边看原理边用 Java 客户端造一批百万级的测试数据写进去，然后观察数据落地后 HFile 的实际生成情况。把写入、底层文件合并和读取这几个动作对应起来操作一遍，这套资料的价值才算真正吃透。
学习 NoSQL 数据库之 HBase
课程目录
* 01 老汤大数据课程体系介绍/
* 01 老汤大数据课程体系介绍.mp4 06:21
* 02 HBase核心原理/
* 01 核心原理课程内容.mp4 06:19
* 02 引出主角HBase.mp4 19:41
* 03 HBase安装.mp4 24:35
* 04 HBase数据模型.mp4 24:04
* 05 namespace.mp4 13:26
* 06 Version和TTL.mp4 16:07
* 07 HA配置.mp4 17:30
* 08 Java客户端put数据到HBase表.mp4 15:19
* 09 Table到Region到CF(非常重要).mp4 25:16
* 10 HFile文件格式详解(必须学习).mp4 25:54
* 11 Block Encoder和Compressor.mp4 14:00
* 12 Bloom Filter.mp4 10:30
* 13 HBase技术架构.mp4 07:49
* 03 HBase的读写路径(这个章节都必须学习)/
* 01 客户端怎么找到对应的Region.mp4 14:37
* 02 Memory Store写缓存机制.mp4 20:03
* 03 WAL.mp4 08:29
* 04 读缓存机制-BlockCache.mp4 08:26
* 05 LruBlockCache.mp4 23:16
* 06 BucketCache.mp4 25:06
* 07 HBase内存规划案例.mp4 14:36
* 04 HBase高级特性/
* 01 compaction.mp4 25:09
* 02 pre-split(设计HBase表时必须考虑的点).mp4 24:55
* 03 auto-split.mp4 08:10
* 04 手工split.mp4 12:52
* 05 auto-split的实现.mp4 06:20
* 06 region太多的影响以及合并.mp4 07:31
* 07 balancing.mp4 02:04
* 08 snapshot.mp4 11:08
* 05 Java客户端操作HBase/
* 01 Java客户端增删改Hbase表.mp4 21:11
* 02 batch接口.mp4 03:46
* 03 保证相同行操作的原子性.mp4 08:46
* 04 异步接口BufferedMutator.mp4 03:53
* 05 version相关.mp4 02:11
* 06 Scan.mp4 25:51
* 07 RowKey的过滤.mp4 08:29
* 08 Column的过滤.mp4 11:23
* 09 ColumnValue的过滤.mp4 02:47
* 10 PageFilter.mp4 02:54
* 11 FilterList.mp4 04:15
* 06 HBase Table Schema设计(这个章节必须学习)/
* 01 实战应用课程内容.mp4 03:27
* 02 几个column family比较合适呢.mp4 11:57
* 03 RowKey设计一（重要）.mp4 03:04
* 04 RowKey设计二（重要）.mp4 02:33
* 05 RowKey设计三（重要）.mp4 24:36
* 06 RowKey设计四（重要）.mp4 20:17
* 07 Spark On HBase/
* 01 Spark在driver端和executor端读写Hbase.mp4 10:34
* 02 每一个Executor维护一个Connection.mp4 07:09
* 03 HBaseContext(会用即可).mp4 15:05
* 04 Spark使用bulkput将数据写入到HBase中.mp4 19:16
* 05 Spark使用bulkput将数据写入到HBase中优化.mp4 05:20
* 06 RDD分区与Region的关系.mp4 11:46
* 07 隐式转换的使用.mp4 02:46
* 08 HBase和Solr构建OLAP平台/
* 01 HBase的二级索引讲解
* 02 需求说明.mp4 09:00
* 03 Schema的设计.mp4 13:49
* 04 csv格式的数据转换成HFile格式（重要）.mp4 39:23
* 05 HFile导入到HBase并验证.mp4 08:23
* 06 实验环境下的Solr的安装.mp4 11:19
* 07 Solr中的schema.mp4 21:45
* 08 简单使用Solr.mp4 12:55
* 09 生产环境中的Solr.mp4 19:39
* 10 利用Solr创建索引.mp4 15:13
* 11 需求问题的解决.mp4 09:50
* 12 OLAP架构图讲解.mp4 09:24
* 13 HBase和Solr构建OLAP真实数据量和资源.mp4 17:12
* 14 设置solr开启不自动启动.mp4 03:31
* 09 构建一个Java Web应用/
* 01 构建简单的Spring boot应用.mp4 14:42
* 02 构建复杂的Spring boot应用.mp4 27:39
* 03 将Spring boot应用打成jar包在服务器上运行.mp4 04:18
* 04 将Spring boot应用打成war包在服务器上运行.mp4 09:49
* 05 Java Web展现产品质量数据.mp4 45:16
* 06 SpringBoot总结说明
* 10 HBase 总结/
* 01 HBase闯关试卷
* 02 模块重点内容文字总结
