内容简介
本书重点阐述云计算与大数据的基本原理、关键技术、常用平台和应用案例。本书共8章，包括云计算和大数据基础、云计算架构、虚拟化技术、云计算技术、大数据技术架构、大数据技术、云计算与大数据应用、综合实践等。本书配有PPT课件、教学大纲、教学计划、电子教案、课后习题答案、模拟试卷及答案、实验指导书、实验虚拟机，使用本书的老师可在人邮教育社区免费下载使用。本书可作为高等院校数据科学与大数据技术、计算机科学与技术、软件工程、大数据管理与应用等专业学生的教材，还可供IT领域的技术人员学习使用，同时可作为云计算与大数据研究人员的参考书。
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- 第1章云计算和大数据基础
- 【本章知识结构图】
- 【本章学习目标】
- 1.1 云计算概述
- 1.1.1 云计算发展历程
- 1.1.2 云计算基本概念
- 1.1.3 云计算基本特征
- 1.1.4 云计算关键技术
- 1.2 大数据技术概述
- 1.2.1 大数据发展历程
- 1.2.2 大数据基本概念
- 1.2.3 大数据基本特征
- 1.2.4 大数据关键技术
- 1.3 云计算、大数据与其他技术的关系
- 习 题
- 第2章云计算架构
- 【本章知识结构图】
- 【本章学习目标】
- 2.1 云计算架构概述
- 2.2 云计算架构设计与部署
- 2.2.1 通用架构设计与部署
- 2.2.2 高可用性架构设计与部署
- 2.2.3 高性能架构设计与部署
- 2.2.4 容灾架构设计与部署
- 2.2.5 云安全架构设计与部署
- 2.2.6 云桌面架构设计与部署
- 2.3 云计算架构优化
- 2.3.1 云计算架构优化概念
- 2.3.2 云计算架构优化案例
- 2.4 几种典型的云计算架构
- 2.4.1 谷歌云计算架构
- 2.4.2 阿里云计算架构
- 2.4.3 腾讯云计算架构
- 2.4.4 华为云计算架构
- 2.5 实践：腾讯云部署Web 应用
- 2.5.1 概述
- 2.5.2 基础环境
- 2.5.3 实践条件
- 2.5.4 实践流程
- 习 题
- 第3章虚拟化技术
- 【本章知识结构图】
- 【本章学习目标】
- 3.1 虚拟化概述
- 3.1.1 虚拟化发展历程
- 3.1.2 虚拟化的几个重要概念
- 3.1.3 虚拟化的主要特性
- 3.1.4 虚拟化常见的架构类型
- 3.2 虚拟化的关键技术
- 3.2.1 CPU 虚拟化
- 3.2.2 存储虚拟化
- 3.2.3 网络虚拟化
- 3.2.4 服务器虚拟化
- 3.2.5 虚拟桌面
- 3.2.6 应用程序虚拟化
- 3.3 几种典型的虚拟化软件
- 3.3.1 KVM
- 3.3.2 Xen
- 3.3.3 VMware ESXi
- 3.3.4 Microsoft Hyper-V
- 3.4 实践：轻量级虚拟化——Docker 容器实战
- 3.4.1 Docker 简述
- 3.4.2 Docker 案例
- 习 题
- 第4章云计算技术
- 【本章知识结构图】
- 【本章学习目标】
- 4.1 云计算技术概述
- 4.2 分布式存储技术
- 4.2.1 GFS
- 4.2.2 Swift
- 4.2.3 Ceph
- 4.2.4 Lustre
- 4.2.5 主流分布式存储技术的比较
- 4.3 云计算网络
- 4.3.1 数据中心网络
- 4.3.2 软件定义网络
- 4.3.3 租户网络管理
- 4.4 云计算安全
- 4.4.1 云安全风险
- 4.4.2 云计算安全技术
- 4.5 云操作系统
- 4.5.1 云操作系统基本概念
- 4.5.2 云操作系统管理平台功能
- 4.5.3 云操作系统资源调度
- 4.5.4 云操作系统实例
- 4.6 云开发
- 4.6.1 云开发与传统开发
- 4.6.2 一站式后端Serverless 服务
- 4.6.3 应用场景
- 4.7 云计算运维
- 4.8 实践
- 4.8.1 使用OpenStack 搭建云计算管理平台
- 4.8.2 云开发实践
- 习 题
- 第5章大数据技术架构
- 【本章知识结构图】
- 【本章学习目标】
- 5.1 大数据技术架构概述
- 5.1.1 大数据技术参考模型
- 5.1.2 大数据技术处理平台
- 5.2 大数据技术架构设计
- 5.2.1 Lambda 架构
- 5.2.2 Kappa 架构
- 5.2.3 IOTA 架构
- 5.3 Hadoop 生态架构
- 5.3.1 Hadoop 基本概念
- 5.3.2 Hadoop 生态系统
- 5.3.3 Hadoop 生态架构特点
- 5.3.4 Hadoop 生态架构缺点
- 5.4 Spark 生态架构
- 5.4.1 Spark 基本概念
- 5.4.2 Spark 生态系统
- 5.4.3 Spark 基本流程
- 5.4.4 Spark 适用场景
- 5.4.5 Spark 与Hadoop 的区别
- 5.5 Flink 生态架构
- 5.5.1 Flink 基本概念
- 5.5.2 Flink 架构体系
- 5.5.3 Flink 架构特性
- 5.5.4 流处理应用的基本组件
- 5.5.5 Flink API
- 5.5.6 Flink 扩展库
- 5.5.7 Flink 基础编程模型
- 5.5.8 Flink 作业执行过程
- 5.5.9 Flink 应用场景
- 5.5.10 Flink 和Spark Streaming 的区别
- 5.6 实践：Hadoop 安装与配置
- 5.6.1 Hadoop 基础环境配置
- 5.6.2 Hadoop 配置
- 5.6.3 格式化文件系统
- 5.6.4 启动和验证Hadoop
- 5.6.5 Hadoop Web 管理工具
- 习 题
- 第6章大数据技术
- 【本章知识结构图】
- 【本章学习目标】
- 6.1 大数据处理过程
- 6.2 大数据采集与预处理
- 6.2.1 大数据采集概述
- 6.2.2 数据采集
- 6.2.3 数据预处理
- 6.3 大数据存储技术
- 6.3.1 HDFS
- 6.3.2 NoSQL 数据库
- 6.4 大数据计算技术
- 6.4.1 批处理计算
- 6.4.2 流计算
- 6.4.3 查询分析计算
- 6.4.4 图计算
- 6.5 数据挖掘与可视化分析
- 6.5.1 数据挖掘
- 6.5.2 可视化分析
- 6.6 实践：某招聘网站信息抓取可视化分析
- 6.6.1 爬虫概述
- 6.6.2 基本数据概述
- 6.6.3 模块及库文件
- 6.6.4 数据爬取
- 6.6.5 利用pyecharts 进行数据可视化
- 习 题
- 第7章云计算与大数据应用
- 【本章知识结构图】
- 【本章学习目标】
- 7.1 云计算与大数据在数字政府中的应用
- 7.1.1 城市智能运行中心
- 7.1.2 社会治理
- 7.1.3 互联网+监管
- 7.2 云计算与大数据在工业领域中的应用
- 7.2.1 工业互联网
- 7.2.2 生产过程优化
- 7.2.3 工业数字孪生
- 7.3 云计算与大数据在医疗健康中的应用
- 7.3.1 数字化医院
- 7.3.2 医药云
- 7.3.3 基因测序
- 7.4 云计算与大数据在教育行业中的应用
- 7.4.1 智慧校园
- 7.4.2 科研云
- 7.4.3 智慧教学
- 7.5 云计算与大数据在金融领域中的应用
- 7.5.1 互联网银行
- 7.5.2 证券智能营销
- 7.5.3 保险
- 习 题
- 第8章综合实践：搭建云平台并进行大数据处理分析
- 【本章知识结构图】
- 【本章学习目标】
- 8.1 案例介绍
- 8.2 搭建云平台
- 8.2.1 OpenStack 概述
- 8.2.2 OpenStack 基础环境
- 8.2.3 安装和部署Keystone 身份服务
- 8.2.4 安装和部署Glance 镜像服务
- 8.2.5 安装和部署Placement 放置服务
- 8.2.6 安装和部署Nova 计算服务
- 8.2.7 安装和部署Neutron 网络服务
- 8.2.8 安装和部署Horizon 仪表板
- 8.2.9 创建和操作虚拟机实例
- 8.3 搭建大数据平台
- 8.3.1 数据仓库
- 8.3.2 安装Hive
- 8.3.3 安装Spark
- 8.3.4 安装Zeppelin
- 8.3.5 安装Sqoop
- 8.3.6 安装Flume
- 8.4 大数据采集与预处理
- 8.4.1 数据采集
- 8.4.2 数据预处理
- 8.5 大数据实时分析
- 8.5.1 订单指标分析——订单总数量
- 8.5.2 订单指标分析——预约订单/非预约订单占比
- 8.5.3 订单指标分析——不同时段订单占比
- 8.5.4 订单指标分析——不同地域订单占比
- 8.5.5 订单指标分析——不同年龄段/时段订单占比
- 8.6 用户行为可视化
- 习 题
- 参考文献
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版权信息
出版社：人民邮电出版社
出版时间：2023
作者：于长青 主编
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出版时间：2023
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