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云計算與大數據(第二版) 版權信息
- ISBN：9787560665054
- 條形碼：9787560665054 ; 978-7-5606-6505-4
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
云計算與大數據(第二版) 內容簡介
本書在闡述大數據和云計算關系的基礎上，介紹了大數據和云計算的基本概念、技術及應用，分為基礎篇、技術與應用篇、實踐篇共3篇，主要包括緒論、大數據環境下的云計算架構、大數據關鍵技術與應用、云存儲、云服務與云安全、云計算應用、虛擬化技術、Hadoop和Spark平臺、分布式文件系統及并行計算框架、分布式數據存儲與大數據挖掘等內容。 本書結合應用及實踐過程來講解大數據和云計算的相關概念、原理和技術，實用性較強，適合學時緊湊、需要綜合了解及應用云計算和大數據關鍵技術的相關專業的本、專科生使用，也可作為相關研究人員、愛好者的參考用書。
云計算與大數據(第二版) 目錄
**篇 基 礎 篇
第1章 緒論 2
1.1 云計算的來歷與發展 2
1.1.1 云計算的萌發 2
1.1.2 云計算的誕生 2
1.1.3 云計算的發展 2
1.2 云計算的概念及特征 5
1.2.1 云計算的概念 5
1.2.2 云計算的特征 6
1.3 云計算的應用及云計算與其他計算
服務模式的區別 8
1.3.1 云計算的應用范圍 8
1.3.2 云計算與其他計算
服務模式的區別 8
1.4 大數據的提出及發展 10
1.4.1 大數據的提出 10
1.4.2 大數據的發展 10
1.5 大數據的概念、特征及挑戰 12
1.5.1 大數據的概念 12
1.5.2 大數據的特征 12
1.6 大數據的作用與挑戰 14
1.6.1 大數據的作用 14
1.6.2 大數據的挑戰 16
1.7 大數據和云計算的關系 17
第2章 大數據環境下的云計算架構 18
2.1 大數據環境的技術特征 18
2.2 云計算的架構及標準化 20
2.2.1 云計算的架構 20
2.2.2 云計算標準化情況 22
2.3 國內外的云計算架構 27
2.3.1 國外的云計算架構 27
2.3.2 國內的云計算架構 27
2.4 云計算應用領域 28
第二篇 技術與應用篇
第3章 大數據關鍵技術與應用 32
3.1 大數據技術總體框架 32
3.1.1 總體目標 32
3.1.2 架構設計原則 33
3.1.3 總體架構的特點 33
3.2 大數據采集與預處理技術 34
3.2.1 大數據采集 34
3.2.2 數據預處理 40
3.3 大數據存儲技術 48
3.3.1 大數據時代對數據存儲的挑戰 48
3.3.2 分布式文件系統 49
3.3.3 NoSQL數據庫 50
3.3.4 NoSQL數據庫的分類 51
3.3.5 NoSQL 數據庫面臨的挑戰 53
3.4 大數據處理技術 54
3.4.1 大數據處理模式 54
3.4.2 大數據處理Storm平臺 54
3.5 大數據分析技術 57
3.5.1 大數據分析特點及技術路線 57
3.5.2 大數據分析過程 59
3.5.3 大數據分析方法 60
3.6 大數據可視化技術 63
3.6.1 大數據可視化技術概述 64
3.6.2 大數據可視化技術基礎 67
3.6.3 大數據可視化應用 72
3.6.4 大數據可視化軟件和工具 75
第4章 云存儲 77
4.1 認識云存儲 77
4.1.1 云存儲的概念 77
4.1.2 云存儲的實現前提 78
4.2 云存儲技術 79
4.2.1 云存儲結構 79
4.2.2 云存儲技術的兩種架構 81
4.2.3 云存儲的種類 82
4.3 云存儲的應用及面臨的問題 83
4.3.1 云存儲的應用領域 83
4.3.2 云存儲對大數據存儲的支持 83
4.3.3 云存儲應用面臨的問題 85
第5章 云服務與云安全 86
5.1 認識云服務 86
5.1.1 云服務的概念 86
5.1.2 云服務的類型 86
5.2 云服務的發展歷程 88
5.2.1 國際云服務發展 88
5.2.2 我國云服務發展 89
5.3 云部署及云計算對大數據的支持 89
5.3.1 云計算云部署方式 89
5.3.2 云計算對大數據的支持 90
5.4 云安全 91
5.4.1 大數據環境下的安全需求 91
5.4.2 大數據環境下的安全問題 93
5.4.3 云計算安全問題 95
5.4.4 云計算安全的技術手段 96
5.4.5 云計算安全的非技術手段 101
第6章 云計算應用 102
6.1 云計算與物聯網 102
6.1.1 物聯網概述 102
6.1.2 物聯網中的云計算 105
6.1.3 典型應用 108
6.2 云計算與移動互聯網 113
6.2.1 移動互聯網概述 113
6.2.2 云計算助力移動互聯網 114
6.3 云計算企業實踐案例 117
6.3.1 Google云計算方案 117
6.3.2 Amazon彈性計算云方案 118
6.3.3 IBM云計算BlueCloud方案 121
6.3.4 Oracle云計算方案 123
6.3.5 微軟云計算Windows Azure
方案 126
6.3.6 Platform云計算方案 129
6.3.7 阿里云計算方案 130
第三篇 實 踐 篇
第7章 虛擬化技術 136
7.1 虛擬化技術簡介 136
7.2 虛擬化軟件技術架構 138
7.2.1 指令體系結構的虛擬化 139
7.2.2 硬件抽象層的虛擬化 139
7.3 虛擬機軟件介紹 140
7.3.1 基于VirtualBox的虛擬化技術 140
7.3.2 基于VMware的虛擬化技術 142
7.3.3 基于KVM的硬件虛擬化技術 143
7.3.4 基于Xen的虛擬化系統 144
實驗1 VMware虛擬機的安裝與配置 145
第8章 Hadoop和Spark平臺 156
8.1 認識Hadoop 156
8.1.1 Hadoop的起源及特點 156
8.1.2 Hadoop版本變化 157
8.2 Hadoop的組成和部署 158
8.2.1 Hadoop的組成 158
8.2.2 Hadoop的部署 160
8.3 認識Spark 162
8.3.1 Spark概述 162
8.3.2 Spark的框架 163
實驗2 CentOS環境下Hadoop的
安裝與配置 164
實驗3 Spark平臺的安裝與配置 177
第9章 分布式文件系統及
并行計算框架 181
9.1 分布式文件系統HDFS 181
9.1.1 HDFS的結構及文件訪問 181
9.1.2 HDFS的數據管理 183
9.1.3 HDFS操作命令與編程接口 186
9.2 并行計算框架MapReduce 193
9.2.1 MapReduce原理 194
9.2.2 MapReduce處理過程 194
9.2.3 WordCount實例解析 195
實驗4 HDFS的文件操作命令及
API編程 196
實驗5 Eclipse下的MapReduce編程 201
第10章 分布式數據存儲與
大數據挖掘 208
10.1 分布式數據庫HBase 208
10.1.1 HBase簡介 208
10.1.2 Hbase的體系結構 209
10.1.3 Hbase的數據模型 211
10.1.4 HBase的基本操作 212
10.2 分布式數據倉庫Hive 215
10.2.1 Hive簡介 215
10.2.2 Hive的體系結構 216
10.2.3 Hive的數據模型 217
10.2.4 Hive的基本操作 220
10.3 大數據挖掘計算平臺Mahout 221
10.3.1 Mahout簡介 221
10.3.2 Mahout中的協同過濾 225
10.3.3 Mahout中的分類和聚類 229
實驗6 基于Hive的數據統計 235
實驗7 基于Mahout的聚類實驗 241
附錄 244
附錄1 全球大數據公司盤點 244
附錄2 Python語言簡介 250
參考文獻 259
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