本书较为全面地介绍了云计算的概念、云计算服务、云计算的部署、云计算的特点、云计算安全、云计算市场、计算机网络、数据库、虚拟化基础、Linux基础、Web服务、公有云平台、私有云...
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内容简介
本书共11章，主要内容包括云计算与大数据概述、相关技术、虚拟化技术、集群系统基础、MPI、Hadoop、Spark、Storm、数据中心技术和云计算大数据仿真技术、云计算数据存储技术。
本书内容丰富，每章节的流程设计合理，在内容上的详尽程度也合情合理，同时将实验内容融合在课程之中，使理论紧密联系实际， 内容系统讲解，循序渐进，螺旋迭代，深入浅出；采用项目任务式； 用实战教学，注重入门并提高，边做边学。
本书可作为高等院校云计算、大数据相关课程的教材，也可以作为计算机相关专业的一门新增专业课或选修课，同时也可以作为云计算与大数据技术人员的参考用书。
章节目录
- 封面
- 书名页
- 版权页
- 前言
- 目录
- 第1章 云计算概述
- 1.1 什么是云计算
- 1.1.1 云计算的定义
- 1.1.2 云计算的概念模型
- 1.1.3 云计算的特点
- 1.2 云计算技术发展背景
- 1.3 典型的云计算基础架构
- 1.4 云计算的主要服务模式
- 1.4.1 基础设施即服务IaaS
- 1.4.2 平台即服务PaaS
- 1.4.3 软件即服务SaaS
- 1.4.4 三种服务模式之间的关系
- 1.5 云计算的主要部署模式
- 1.6 云计算是商业模式的创新
- 1.7 典型的云计算产品
- 1.7.1 Amazon的AWS
- 1.7.2 Windows Azure Platform
- 1.7.3 IBM蓝云解决方案
- 1.7.4 阿里云
- 1.8 云计算技术的新发展
- 1.9 我国的云计算产业现状
- 1.9.1 政府推动云计算产业发展
- 1.9.2 我国云计算产业高速发展
- 习题
- 第2章 大数据技术概述
- 2.1 大数据技术的产生
- 2.1.1 大数据的基本概念
- 2.1.2 大数据产生的原因
- 2.1.3 大数据概念的提出
- 2.1.4 第四范式——大数据对科学研究产生的影响
- 2.1.5 云计算与大数据的关系
- 2.2 大数据的4V特征
- 2.3 大数据的主要应用及行业推动力量
- 2.3.1 大数据的主要应用
- 2.3.2 企业推动大数据行业发展
- 2.3.3 我国政府推动大数据行业发展
- 2.4 大数据的关键技术
- 2.5 典型的大数据计算架构
- 习题
- 第3章 虚拟化技术
- 3.1 虚拟化技术简介
- 3.1.1 虚拟化技术的概念
- 3.1.2 虚拟化技术的分类
- 3.1.3 虚拟化技术的优势和劣势
- 3.1.4 虚拟化技术与云计算
- 3.2 虚拟化技术原理
- 3.2.1 虚拟机技术原理
- 3.2.2 CPU虚拟化原理
- 3.2.3 内存虚拟化原理
- 3.2.4 网络虚拟化原理
- 3.3 常见的虚拟化技术解决方案
- 3.3.1 OpenStack
- 3.3.2 KVM
- 3.3.3 Hyper-V
- 3.3.4 VMware
- 3.3.5 Xen
- 3.3.6 Docker
- 3.4 常见虚拟化技术的应用实践
- 3.4.1 虚拟化环境的搭建
- 3.4.2 克隆虚拟机
- 3.4.3 虚拟机做快照
- 习题
- 第4章 数据中心
- 4.1 数据中心的概念
- 4.1.1 数据中心的定义、作用及分类
- 4.1.2 数据中心的发展历程
- 4.1.3 数据中心的组成及建设原则
- 4.1.4 云计算、大数据时代的数据中心发展趋势
- 4.2 数据中心的基本单元——服务器
- 4.3 数据中心选址
- 4.4 数据中心的能耗
- 4.4.1 数据中心能耗评估
- 4.4.2 数据中心的主要节能措施
- 习题
- 第5章 并行计算与集群技术
- 5.1 并行计算概述
- 5.1.1 并行计算的概念
- 5.1.2 并行计算的层次
- 5.1.3 并行计算机的发展
- 5.1.4 并行计算与分布式计算
- 5.1.5 并行计算与云计算
- 5.2 云计算基础架构——集群技术
- 5.2.1 集群的基本概念
- 5.2.2 集群系统的分类
- 5.2.3 集群文件系统
- 5.3 并行计算的分类
- 5.3.1 按Flynn分类
- 5.3.2 按应用的计算特征分类
- 5.3.3 按结构模型分类
- 5.4 并行计算相关技术
- 5.4.1 并行计算的关键技术
- 5.4.2 并行计算的性能估算
- 5.5 并行程序设计——MPI编程
- 5.5.1 MPI简介
- 5.5.2 一个简单的MPI程序实现
- 5.5.3 MPI消息
- 5.5.4 MPI的消息传递过程
- 5.5.5 MPI常用基本函数
- 5.5.6 有消息传递的并行程序
- 习题
- 第6章 云存储技术
- 6.1 云存储概述
- 6.1.1 云存储的概念
- 6.1.2 云存储系统的结构
- 6.1.3 云存储的实现基础
- 6.1.4 云存储的特性
- 6.2 云存储与云计算
- 6.3 云存储的应用
- 6.3.1 个人级云存储的应用
- 6.3.2 企业级云存储的应用
- 6.4 云存储发展的关注点
- 习题
- 第7章 OpenStack——功能强大的IaaS平台
- 7.1 OpenStack架构
- 7.2 计算服务模块Nova
- 7.3 网络服务模块Neutron
- 7.3.1 Neutron的主要组件
- 7.3.2 Neutron网络
- 7.4 块存储服务模块Cinder
- 7.5 对象存储服务模块Swift
- 7.6 身份认证模块Keystone
- 7.7 镜像模块Glance
- 7.8 仪表盘服务模块Horizon
- 7.9 监控计量服务模块Ceilometer
- 习题
- 第8章 Hadoop—分布式大数据开发平台
- 8.1 Hadoop简介
- 8.1.1 Hadoop与分布式开发技术
- 8.1.2 Hadoop的体系架构
- 8.1.3 Hadoop集群的架构
- 8.2 分布式文件系统HDFS
- 8.2.1 分布式文件系统概述
- 8.2.2 HDFS的架构及读写流程
- 8.3 分布式计算框架MapReduce
- 8.3.1 MapReduce编程模型
- 8.3.2 MapReduce数据流
- 8.3.3 MapReduce任务运行流程
- 8.4 列式数据库HBase
- 8.4.1 HBase列数据库介绍
- 8.4.2 理解HBase的表结构
- 8.5 搭建Hadoop开发环境
- 8.5.1 相关准备工作
- 8.5.2 JDK的安装配置
- 8.5.3 下载、解压Hadoop并配置Hadoop环境变量
- 8.5.4 修改Hadoop配置文件
- 8.5.5 将配置好的Hadoop文件复制到其他结点并格式化
- 8.5.6 启动、停止Hadoop
- 8.5.7 运行测试程序WordCountOrDuration
- 习题
- 第9章 Spark—基于内存的大数据计算框架
- 9.1 Spark概述
- 9.2 Spark的运行机制
- 9.3 Spark的运行模式
- 9.3.1 Standalone模式
- 9.3.2 Spark Yarn模式
- 9.3.3 Spark Mesos模式
- 9.4 Spark RDD
- 9.4.1 RDD的特点
- 9.4.2 RDD的创建
- 9.4.3 RDD基本操作
- 9.4.4 RDD持久化（缓存）
- 9.4.5 Spark共享变量
- 9.5 Spark生态系统
- 9.5.1 Spark SQL
- 9.5.2 Spark Streaming
- 9.5.3 GraphX
- 9.5.4 MLlib
- 习题
- 第10章 Storm—基于拓扑的流数据实时计算框架
- 10.1 Storm简介
- 10.2 Storm原理及其体系架构
- 10.2.1 Storm编程模型原理
- 10.2.2 Storm体系架构
- 10.3 Storm-Yarn简介
- 10.3.1 Storm-Yarn的产生背景
- 10.3.2 Storm-Yarn的体系架构
- 10.4 搭建Storm开发环境
- 10.4.1 Storm安装说明
- 10.4.2 Storm安装步骤
- 10.4.3 Storm设置
- 10.4.4 Storm的启动
- 10.4.5 Storm的常用操作命令
- 10.5 Storm应用实践
- 10.5.1 使用Maven管理storm-starter
- 10.5.2 WordCountOrDurationTopology源代码分析
- 习题
- 第11章 云计算仿真
- 11.1 云计算仿真系统—CloudSim
- 11.1.1 CloudSim基础
- 11.1.2 CloudSim的体系结构
- 11.2 CloudSim的模型使用场景
- 11.3 CloudSim应用实践
- 11.3.1 准备环境
- 11.3.2 数据中心仿真实例
- 11.3.3 网络仿真实例
- 习题
- 参考文献
- 封底
展开全部
云计算与大数据技术应用是2019年由机械工业出版社出版,作者安俊秀 靳宇昌 主编。
版权说明：本电子书已获得正版授权，由出版社通过知传链发行。
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