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云計算與大數據技術應用 第2版 版權信息
- ISBN：9787111714125
- 條形碼：9787111714125 ; 978-7-111-71412-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
云計算與大數據技術應用 第2版 本書特色
配套資源：電子課件、程序源代碼、教學大綱、習題及答案 本書特色; 信息技術新工科產學研聯盟數據科學與大數據技術工作委員會 推薦教材 頭歌平臺官方推薦圖書 詳細講解云計算與大數據技術的核心概念及應用 系統介紹云計算及大數據技術平臺（OpenStack、Docker、Kubernetes、Hadoop、Storm、Spark） 由頭歌平臺在線提供一站式配套實驗環境和內容
云計算與大數據技術應用 第2版 內容簡介
本書系統介紹了云計算與大數據的基礎知識和主要技術。全書共11章，主要內容包括云計算概述、大數據技術概述、虛擬化技術、數據中心與云存儲技術、并行計算與集群技術、OpenStack—功能強大的IaaS平臺、Docker—用途廣泛的容器技術、Hadoop—分布式大數據開發平臺、Storm—基于拓撲的流數據實時計算框架、Spark—基于內存的大數據計算框架，以及云計算仿真。本書注重實用，實驗豐富，理論緊密聯系實際，使讀者可以系統全面地了解云計算與大數據技術。 本書由頭歌平臺在線提供一站式配套實驗環境和內容，掃描封面勒口二維碼即可訪問。 本書可作為高等院校云計算、大數據相關課程的教材，也可以作為計算機相關專業的專業課或選修課教材，同時也可以作為從事云計算與大數據技術相關領域研究的人員的參考用書。
云計算與大數據技術應用 第2版 目錄
第1章 云計算概述1
1.1 什么是云計算1
1.1.1 云計算的定義1
1.1.2 云計算的概念模型2
1.1.3 云計算的特點3
1.2 云計算技術發展背景3
1.3 典型的云計算基礎架構8
1.4 云計算的主要服務模式9
1.4.1 基礎設施即服務（IaaS）9
1.4.2 平臺即服務（PaaS）11
1.4.3 軟件即服務（SaaS）11
1.4.4 三種服務模式之間的關系12
1.5 云計算的主要部署模式13
1.6 云計算是商業模式的創新14
1.7 典型的云計算產品15
1.7.1 Amazon的AWS15
1.7.2 Windows Azure Platform16
1.7.3 IBM藍云解決方案17
1.7.4 阿里云18
1.8 云計算技術的新發展20
1.8.1 軟件定義存儲（SDS）20
1.8.2 超融合基礎架構（HCI）20
1.8.3 軟件定義數據中心（SDDC）和
DevOps21
1.8.4 混合云服務興起22
1.8.5 邊緣計算22
1.8.6 分布式云24
1.8.7 信創云25
1.8.8 安全性成為關鍵26
1.9 我國的云計算產業現狀27
1.9.1 政府推動云計算產業發展27
1.9.2 我國云計算產業高速發展27
習題28
第2章 大數據技術概述29
2.1 大數據技術的產生29
2.1.1 大數據的基本概念29
2.1.2 大數據產生的原因29
2.1.3 大數據概念的提出32
2.1.4 第四范式—大數據對科學研究
產生的影響33
2.1.5 云計算與大數據的關系33
2.2 大數據的4V特征34
2.3 大數據的主要應用及行業推動
力量35
2.3.1 大數據的主要應用35
2.3.2 企業推動大數據行業發展35
2.3.3 我國政府推動大數據行業發展36
2.4 大數據的關鍵技術37
2.5 典型的大數據計算架構38
習題38
第3章 虛擬化技術39
3.1 虛擬化技術簡介39
3.1.1 虛擬化技術的概念39
3.1.2 虛擬化技術的分類41
3.1.3 虛擬化技術的優勢和劣勢45
3.1.4 虛擬化技術與云計算46
3.2 虛擬化技術原理46
3.2.1 虛擬機技術原理47
3.2.2 CPU虛擬化原理47
3.2.3 內存虛擬化原理49
3.2.4 網絡虛擬化原理50
3.2.5 CGroups相關原理50
3.3 虛擬化技術解決方案51
3.3.1 OpenStack51
3.3.2 KVM52
3.3.3 Hyper-V53
3.3.4 VMware53
3.3.5 Xen54
3.3.6 Docker55
3.4 常見虛擬化技術的應用實踐56
3.4.1 虛擬化環境的搭建56
3.4.2 克隆虛擬機58
3.4.3 虛擬機做快照60
習題63
第4章 數據中心與云存儲技術64
4.1 數據中心的概念64
4.1.1 數據中心的定義、作用及分類64
4.1.2 云計算、大數據時代的數據中心
發展趨勢66
4.2 云存儲概述66
4.2.1 云存儲的概念66
4.2.2 云存儲系統的結構67
4.2.3 云存儲的實現基礎69
4.2.4 云存儲的特性71
4.3 云存儲與云計算72
4.4 云存儲發展的關注點72
習題73
第5章 并行計算與集群技術74
5.1 并行計算概述74
5.1.1 并行計算的概念74
5.1.2 并行計算的層次75
5.1.3 并行計算機的發展76
5.1.4 并行計算與分布式計算78
5.1.5 并行計算與云計算79
5.2 云計算基礎架構—集群技術80
5.2.1 集群的基本概念80
5.2.2 集群系統的分類81
5.2.3 集群文件系統81
5.3 并行計算的分類82
5.3.1 按Flynn分類83
5.3.2 按應用的計算特征分類84
5.3.3 按結構模型分類84
5.4 并行計算相關技術86
5.4.1 并行計算的關鍵技術86
5.4.2 并行計算的性能估算87
5.5 并行程序設計—MPI編程88
5.5.1 MPI簡介88
5.5.2 一個簡單的MPI程序實現90
5.5.3 MPI消息91
5.5.4 MPI的消息傳遞過程92
5.5.5 MPI常用基本函數92
5.5.6 有消息傳遞的并行程序93
習題95
第6章 OpenStack—功能強大的
IaaS平臺96
6.1 OpenStack架構96
6.2 計算服務模塊Nova97
6.3 網絡服務模塊Neutron100
6.3.1 Neutron的主要組件100
6.3.2 Neutron網絡102
6.4 塊存儲服務模塊Cinder103
6.5 對象存儲服務模塊Swift104
6.6 身份認證模塊Keystone108
6.7 鏡像模塊Glance112
6.8 儀表盤服務模塊Horizon114
6.9 監控計量服務模塊Ceilometer115
習題116
第7章 Docker—用途廣泛的
容器技術117
7.1 Docker概述117
7.1.1 Docker安裝117
7.1.2 運行**個容器119
7.1.3 Docker基本命令120
7.2 Docker鏡像與倉庫121
7.2.1 什么是Docker鏡像121
7.2.2 發布和獲取Docker鏡像122
7.2.3 鏡像操作123
7.2.4 構建私有倉庫124
7.3 Dockerfile定制鏡像125
7.3.1 Dockerfile介紹125
7.3.2 Dockerfile命令詳解126
7.3.3 構建定制鏡像126
7.4 Kubernetes容器編排技術127
7.4.1 Kubernetes簡介127
7.4.2 部署Kubernetes128
習題130
第8章 Hadoop—分布式大數據
開發平臺131
8.1 Hadoop簡介131
8.1.1 Hadoop與分布式開發技術131
8.1.2 Hadoop的體系架構132
8.1.3 Hadoop集群的架構134
8.2 分布式文件系統HDFS136
8.2.1 分布式文件系統概述136
8.2.2 HDFS的架構及讀寫流程138
8.3 分布式計算框架MapReduce141
8.3.1 MapReduce編程模型141
8.3.2 MapReduce數據流143
8.3.3 MapReduce任務運行流程144
8.4 列式數據庫HBase147
8.4.1 HBase列式數據庫介紹147
8.4.2 理解HBase的表結構148
8.5 搭建Hadoop開發環境151
8.5.1 相關準備工作151
8.5.2 JDK的安裝配置152
8.5.3 安裝Hadoop并配置Hadoop
環境變量153
8.5.4 修改Hadoop配置文件153
8.5.5 將配置好的Hadoop文件復制到
其他節點并格式化154
8.5.6 啟動、停止Hadoop155
8.5.7 運行測試程序WordCount156
習題157
第9章 Storm—基于拓撲的流數據
實時計算框架158
9.1 Storm簡介158
9.2 Storm原理及其體系架構161
9.2.1 Storm編程模型原理161
9.2.2 Storm體系架構163
9.3 Storm-Yarn簡介164
9.3.1 Storm-Yarn的產生背景164
9.3.2 Storm-Yarn的體系架構165
9.4 Flink與Storm166
9.5 搭建Storm開發環境167
9.5.1 Storm安裝說明167
9.5.2 Storm安裝步驟168
9.5.3 Storm設置170
9.5.4 Storm的啟動171
9.5.5 Storm的常用操作命令172
9.6 Storm應用實踐173
9.6.1 使用Maven管理storm-starter173
9.6.2 WordCountTopology源代碼分析176
習題179
第10章 Spark—基于內存的大數據
計算框架180
10.1 Spark概述180
10.2 Spark的運行機制181
10.3 Spark的運行模式183
10.3.1 Standalone模式184
10.3.2 Spark Yarn模式185
10.3.3 Spark Mesos模式188
10.4 Spark RDD188
10.4.1 RDD的特點189
10.4.2 RDD的創建190
10.4.3 RDD基本操作191
10.4.4 RDD持久化（緩存）193
10.4.5 Spark共享變量194
10.5 Spark生態系統196
10.5.1 Spark SQL196
10.5.2 Spark Streaming197
10.5.3 GraphX201
10.5.4 MLlib203
習題204
第11章 云計算仿真205
11.1 云計算仿真系統—CloudSim205
11.1.1 CloudSim基礎205
11.1.2 CloudSim的體系結構206
11.2 CloudSim的模型使用場景208
11.3 CloudSim應用實踐209
11.3.1 準備環境209
11.3.2 數據中心仿真實例210
11.3.3 網絡仿真實例215
習題218
參考文獻219
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云計算與大數據技術應用 第2版 作者簡介
安俊秀，成都信息工程大學教授，訪問學者，碩士生導師。軟件自動生成與智能服務四川省重點實驗室學術帶頭人(知識本體和大數據方向)。并行計算與大數據研究所負責人。長期從事數據科學與大數據技術相關的研究與教學工作，已發表研究領域相關論文40余篇，主編大數據與人工智能方面專著或教材10余部。
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