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全新云计算与大数据技术吕云翔 等9787302501466
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章 云计算概论 1.1 什么是云计算 1.2 云计算的产生背景 1.3 云计算的发展历史 1.4 如何学好云计算 习题 第2章 云计算基础 2.1 分布式计算 2.2 云计算的基本概念 . 云计算的关键技术 ..1 分布式海量数据存储 ..2 虚拟化技术 .. 云平台技术 ..4 并行编程技术 ..5 数据管理技术 2.4 云交付模型 2.4.1 软件即服务 2.4.2 平台即服务 2.4.3 基础设施即服务 2.4.4 基本云交付模型的比较 2.4.5 容器即服务 2.5 云部署模式 2.5.1 公有云 2.5.2 私有云 2.5.3 混合云 2.6 云计算的优势与挑战 2.7 典型云应用 2.7.1 云存储 2.7.2 云服务 2.7.3 云物联 2.8 云计算与大数据 习题 第3章 虚拟化 3.1 虚拟化简介 3.1.1 什么是虚拟化 3.1.2 虚拟化的发展历史 3.1.3 虚拟化带来的好处 3.2 虚拟化的分类 3.2.1 服务器虚拟化 3.2.2 网络虚拟化 3.. 存储虚拟化 3.2.4 应用虚拟化 3.2.5 技术比较 3.3 系统虚拟化 3.4 虚拟化与云计算 3.5 开源技术 3.5.1 Xen 3.5.2 KVM 3.5.3 OpenVZ 3.6 虚拟化未来发展趋势 习题 第4章 云计算的应用 4.1 概述 4.2 Google公司的云计算平台与应用 4.2.1 MapReduce分布式编程环境 4.2.2 分布式大规模数据库管理系统BigTable 4.. Google的云应用 4.3 的弹计算云 4.3.1 开放的服务 4.3.2 灵活的工作模式 4.3.3 总结 4.4 IBM蓝云云计算平台 4.4.1 蓝云云计算平台中的虚拟化 4.4.2 蓝云云计算平台中的存储结构 4.5 清华大学透明计算平台 4.6 阿里云 4.6.1 阿里云简介 4.6.2 阿里云的发展过程 4.6.3 阿里云的主要产品 4.7 Microsoft Azure 4.7.1 Microsoft Azure简介 4.7.2 Microsoft Azure架构 4.7.3 Microsoft Azure服务平台 4.7.4 开发步骤 习题 第5章 大数据概念和发展背景 5.1 什么是大数据 5.2 大数据的特点 5.3 大数据发展 5.4 大数据应用 习题 第6章 大数据系统架构概述 6.1 总体架构概述 6.1.1 总体架构设计原则 6.1.2 总体架构参考模型 6.2 运行架构概述 6.2.1 物理架构 6.2.2 集成架构 6.. 安全架构 6.3 主流大数据系统厂商 6.3.1 Cloudera 6.3.2 Hortonworks 6.3.3 Amazon 6.3.4 Google 6.3.5 微软 6.3.6 阿里云数加平台 习题 第7章 分布式通信与协同 7.1 数据编码传输 7.1.1 数据编码概述 7.1.2 LZSS算法 7.1.3 Snappy压缩库 7.2 分布式通信系统 7.2.1 远程过程调用 7.2.2 消息队列 7.. 应用层多播通信 7.2.4 Hadoop IPC应用 7.3 分布式协同系统 7.3.1 Chubby锁服务 7.3.2 ZooKeeper 7.3.3 ZooKeeper在HDFS高可用中使用 习题 第8章 大数据存储 8.1 大数据存储技术发展 8.2 海量数据存储的关键技术 8.2.1 数据分片与路由 8.2.2 数据复制与一致 8.3 重要数据结构和算法 8.3.1 Bloom Filter 8.3.2 LSM树 8.3.3 Merkle哈希树 8.3.4 Cuckoo哈希 8.4 分布式文件系统 8.4.1 文件存储格式 8.4.2 Google文件系统 8.4.3 HDFS 8.5 分布式数据库NoSL 8.5.1 NoSL数据库概述 8.5.2 KV数据库 8.5.3 列式数据库 8.5.4 图数据库 8.5.5 文档数据库 8.6 HBase数据库搭建与使用 8.6.1 HBase伪分布式运行 8.6.2 HBase分布式运行 8.7 大数据存储技术趋势 习题 第9章 分布式处理 9.1 CPU多核和POSIX Thread 9.2 MPI并行计算框架 9.3 Hadoop MapReduce 9.4 Spark 9.5 数据处理技术发展 习题 0章 Hadoop MapReduce解析 10.1 Hadoop MapReduce架构 10.2 Hadoop MapReduce与高能计算、网格计算的区别 10.3 MapReduce工作机制 10.3.1 Map 10.3.2 Reduce 10.3.3 Combine 10.3.4 Shuffle 10.3.5 Speculative Task 10.3.6 任务容错 10.4 应用案例 10.4.1 WordCount 10.4.2 WordMean 10.4.3 Grep 10.5 MapReduce的缺陷与不足 习题 1章 Spark解析 11.1 Spark RDD 11.2 Spark与MapReduce对比 11.3 Spark工作机制 11.3.1 DAG工作图 11.3.2 Partition 11.3.3 Lineage容错方法 11.3.4 内存管理 11.3.5 数据持久化 11.4 数据读取 11.4.1 HDFS 11.4.2 Amazon S3 11.4.3 HBase 11.5 应用案例 11.5.1 日志挖掘 11.5.2 判别西瓜好坏 11.6 Spark发展趋势 习题 2章 流计算 12.1 流计算概述 12.2 流计算与批处理系统对比 1. Storm流计算系统 12.4 Samza流计算系统 12.5 集群日志文件实时分析 12.6 流计算发展趋势 习题 3章 集群资源管理与调度 13.1 集群资源统一管理系统 13.1.1 集群资源管理概述 13.1.2 Apache YARN 13.1.3 Apache Mesos 13.1.4 Google Omega 13.2 资源管理模型 13.2.1 基于slot的资源表示模型 13.2.2 基于优选、公平原则的资源分配模型 13.3 资源调度策略 13.3.1 调度策略概述 13.3.2 Capacity Scheduler调度 13.3.3 Fair Scheduler调度 13.4 YARN上运行计算框架 13.4.1 MapReduce on YARN 13.4.2 Spark on YARN 13.4.3 YARN程序设计 习题 4章 综合实践: 在OpenStack平台上搭建Hadoop并进行数据分析 14.1 OpenStack简介 14.2 OpenStack的安装及配置 14.2.1 OpenStack安装准备 14.2.2 OpenStack在线安装 14.. 搭建OpenStack中的虚拟机 14.3 大数据环境安装 14.3.1 Java安装 14.3.2 Hadoop安装 14.4 大数据分析案例 14.4.1 日志分析 14.4.2 电商购买记录分析 14.4.3 交通流量分析 参考文献
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