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分布式計算、云計算與大數據 第2版 版權信息
- ISBN：9787111753445
- 條形碼：9787111753445 ; 978-7-111-75344-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
分布式計算、云計算與大數據 第2版 本書特色
本書對第1版做了修訂，緊跟分布式計算、云計算與大數據相關領域的新技術，以應用需求為背景講解相關技術原理和應用方法，主要內容包括：分布式計算的基本原理和編程開發技術，云計算的原理和關鍵技術、主流云計算平臺和編程開發方法，云原生技術、云計算安全技術與標準及云存儲技術，大數據的分析處理關鍵技術、計算模式和編程技術、平臺，大數據應用開發方法和典型應用案例等。本書可以作為計算機相關專業的本科高年級學生和研究生的教材，也可供相關技術人員參考使用。
分布式計算、云計算與大數據 第2版 內容簡介
本書對第1版做了修訂，緊跟分布式計算、云計算與大數據相關領域的新技術，以應用需求為背景講解相關技術原理和應用方法，主要內容包括：分布式計算的基本原理和編程開發技術，云計算的原理和關鍵技術、主流云計算平臺和編程開發方法，云原生技術、云計算安全技術與標準及云存儲技術，大數據的分析處理關鍵技術、計算模式和編程技術、平臺，大數據應用開發方法和典型應用案例等。
本書可以作為計算機相關專業本科高年級學生和研究生的教材，也可供相關技術人員參考使用。
分布式計算、云計算與大數據 第2版 目錄
目 錄
前言
第1章 分布式計算概論 1
1.1 分布式計算的概念 1
1.1.1 定義 1
1.1.2 優缺點 1
1.2 分布式計算模式 2
1.2.1 單機計算 3
1.2.2 并行計算 3
1.2.3 網絡計算 4
1.2.4 對等計算 4
1.2.5 集群計算 5
1.2.6 網格計算 5
1.2.7 云計算 6
1.2.8 霧計算 6
1.2.9 邊緣計算 7
1.2.10 移動邊緣計算 8
1.2.11 移動云計算 9
1.2.12 大數據計算 10
1.2.13 無服務器計算 11
1.3 分布式基礎問題與理論 12
1.3.1 拜占庭將軍問題 12
1.3.2 Paxos算法 14
1.3.3 ACID原則 14
1.3.4 CAP定理 15
1.3.5 BASE理論 17
1.4 經典分布式計算系統 18
1.4.1 WWW 18
1.4.2 SETI@home 19
1.4.3 BOINC 19
1.4.4 OpenStack 20
1.4.5 Hadoop 21
1.4.6 Spark 24
1.4.7 Kubernetes 25
1.4.8 其他分布式計算系統 26
習題 28
參考文獻 28
第2章 分布式計算編程基礎 30
2.1 進程間通信 30
2.1.1 進程間通信的概念 30
2.1.2 IPC原型與示例 31
2.2 Socket編程 32
2.2.1 Socket概述 32
2.2.2 流式Socket 編程 33
2.3 RMI編程 39
2.3.1 RMI概述 39
2.3.2 RMI基本分布式應用 40
2.4 P2P編程 48
習題 56
參考文獻 57
第3章?Web原理與應用開發 58
3.1?HTTP 58
3.1.1?WWW服務 58
3.1.2?TCP/IP 58
3.1.3?HTTP的原理 59
3.2?Web開發技術簡介 63
3.2.1?HTML 63
3.2.2?JavaScript 66
3.2.3?CSS 70
3.2.4?XML 72
3.2.5?動態網頁技術 78
3.3?CGI 82
3.3.1?CGI的原理 82
3.3.2?Web表單 84
3.4?Web會話 86
3.4.1?Cookie機制 87
3.4.2?Session機制 92
3.5?Applet 97
3.6?Servlet 101
3.7?SSH框架與應用開發 106
3.7.1?SSH簡介 106
3.7.2?Struts 107
3.7.3?Spring 112
3.7.4?Hibernate 114
3.7.5 基于SSH的應用開發案例 116
習題 127
參考文獻 131
第4章 云計算原理與技術 132
4.1 云計算概述 132
4.1.1 云計算的起源 132
4.1.2 云計算的概念與定義 133
4.1.3 云計算的分類 134
4.2 云計算關鍵技術 137
4.2.1 體系結構 137
4.2.2 數據存儲 137
4.2.3 計算模型 137
4.2.4 資源調度 138
4.2.5 虛擬化 148
4.3 谷歌云計算 149
4.3.1 GFS 149
4.3.2 MapReduce 150
4.3.3 BigTable 151
4.3.4 Dremel 154
4.4 亞馬遜云計算 157
4.4.1 亞馬遜云平臺存儲架構 157
4.4.2 EC2、S3、SimpleDB等組件 159
4.5 阿里云計算 164
4.5.1 阿里云云平臺 164
4.5.2 飛天分布式操作系統 164
4.6 華為云計算 167
4.6.1 華為云公有架構 167
4.6.2 華為云擎天架構 170
習題 172
參考文獻 173
第5章 云計算編程實踐 175
5.1 CloudSim體系結構和API 175
5.1.1 CloudSim體系結構 175
5.1.2 CloudSim 3.0 API 181
5.2 CloudSim環境搭建和使用方法 184
5.2.1 環境配置 184
5.2.2 運行樣例程序 184
5.3 CloudSim擴展編程 187
5.3.1 調度策略的擴展 188
5.3.2 仿真核心代碼 190
5.3.3 平臺重編譯 194
5.4 CloudSim的編程實踐 195
5.4.1 CloudSim任務調度編程 195
5.4.2 CloudSim網絡編程 200
5.4.3 CloudSim能耗編程 203
5.4.4 CloudSim容器編程 214
5.4.5 CloudSimEx 218
5.5 OpenStack編程實踐 219
5.5.1 OpenStack體系結構 219
5.5.2 OpenStack程序設計范例 221
習題 228
參考文獻 229
第6章 云存儲技術 231
6.1 存儲基礎知識 231
6.1.1 存儲組網形態 231
6.1.2 RAID 235
6.1.3 磁盤熱備 242
6.1.4 快照 243
6.1.5 數據分級存儲的概念 244
6.2 云存儲的概念與技術原理 245
6.2.1 分布式存儲 245
6.2.2 存儲虛擬化 252
6.3 對象存儲技術 255
6.3.1 對象存儲架構 255
6.3.2 傳統塊存儲與對象存儲 256
6.3.3 對象 256
6.3.4 對象存儲系統的組成 258
習題 260
參考文獻 260
第7章 云原生技術 261
7.1 云原生的概念與架構 261
7.1.1 云原生的概念 261
7.1.2 云原生的架構 261
7.2 云原生關鍵技術 262
7.2.1 微服務 262
7.2.2 容器 266
7.2.3 Kubernetes 269
7.2.4 服務網格 272
7.3 云原生應用開發 274
7.3.1 實例概述 274
7.3.2 系統設計 274
7.3.3 系統實現 279
7.3.4 Spring Cloud的使用實例 282
7.3.5 持續集成與部署 288
7.4 云原生技術特色 293
7.4.1 云原生應用的12要素 293
7.4.2 云原生應用與傳統應用
的差別 297
習題 300
參考文獻 300
第8章 云計算安全技術與標準 302
8.1 云計算安全的概念與現狀分析 302
8.1.1 云計算安全的概念 302
8.1.2 云計算安全現狀分析 303
8.2 云計算安全技術 306
8.2.1 身份認證技術 307
8.2.2 訪問控制技術 309
8.2.3 網絡隔離技術 311
8.2.4 遠程訪問技術 312
8.2.5 端點防護技術 314
8.2.6 數據加密技術 314
8.3 云計算技術標準 315
8.3.1 國際云計算組織及技術標準 315
8.3.2 國內云計算技術標準 317
習題 321
參考文獻 321
第9章 大數據技術與編程 323
9.1 大數據產生的背景與大數據概述 323
9.1.1 大數據產生的背景 323
9.1.2 大數據的定義 323
9.1.3 大數據的5V特征 324
9.1.4 大數據發展趨勢 325
9.2 大數據處理關鍵技術 326
9.2.1 大數據采集 326
9.2.2 大數據預處理 327
9.2.3 大數據存儲及管理 330
9.2.4 大數據分析及挖掘 331
9.2.5 大數據展現及應用 332
9.3 大數據計算模式 335
9.3.1 MapReduce 335
9.3.2 Spark 340
9.3.3 流式計算 347
9.4 基于Hadoop的大數據編程實踐 353
9.4.1 Hadoop環境的搭建 353
9.4.2 基于MapReduce的程序實例（HDFS） 358
9.4.3 基于MapReduce的程序實例（HBase） 364
9.5 基于Spark的大數據編程實踐 368
9.5.1 基于Spark的程序實例 368
9.5.2 Spark的RDD編程實踐 373
習題 377
參考文獻 377
第10章 實時醫療大數據分析
案例 378
10.1 案例背景與需求概述 378
10.1.1 背景介紹 378
10.1.2 基本需求 378
10.2 設計方案 379
10.2.1 ETL 380
10.2.2 非格式化存儲 380
10.2.3 流處理 380
10.2.4 訓練模型與結果預測 381
10.3 環境準備 381
10.3.1 節點規劃 381
10.3.2 軟件選型 382
10.4 實現方法 383
10.4.1 使用Kettle、Sqoop等ETL
工具將數據導入HDFS 383
10.4.2 基于Spark Streaming開發
Kafka連接器組件 390
10.4.3 基于Spark MLlib開發數據
挖掘組件 396
10.5 不足與擴展 400
習題 401
參考文獻 401
第11章 保險大數據分析案例 402
11.1 案例背景與需求概述 402
11.1.1 背景介紹 402
11.1.2 基本需求 402
11.2 設計方案 405
11.2.1 基于GraphX的并行家譜
挖掘算法 405
11.2.2 基于分片技術的隨機森林
算法 408
11.2.3 基于內存計算的FP-Growth
關聯規則挖掘算法 410
11.3 環境準備 411
11.4 實現方法 416
11.4.1 基于GraphX的并行家譜
挖掘 417
11.4.2 基于分片技術的隨機森林
模型用戶推薦 419
11.4.3 基于FP-Growth關聯規則
挖掘算法的回歸檢驗 425
11.4.4 結果可視化 430
11.5 不足與擴展 435
習題 436
參考文獻 437
前言
第1章 分布式計算概論 1
1.1 分布式計算的概念 1
1.1.1 定義 1
1.1.2 優缺點 1
1.2 分布式計算模式 2
1.2.1 單機計算 3
1.2.2 并行計算 3
1.2.3 網絡計算 4
1.2.4 對等計算 4
1.2.5 集群計算 5
1.2.6 網格計算 5
1.2.7 云計算 6
1.2.8 霧計算 6
1.2.9 邊緣計算 7
1.2.10 移動邊緣計算 8
1.2.11 移動云計算 9
1.2.12 大數據計算 10
1.2.13 無服務器計算 11
1.3 分布式基礎問題與理論 12
1.3.1 拜占庭將軍問題 12
1.3.2 Paxos算法 14
1.3.3 ACID原則 14
1.3.4 CAP定理 15
1.3.5 BASE理論 17
1.4 經典分布式計算系統 18
1.4.1 WWW 18
1.4.2 SETI@home 19
1.4.3 BOINC 19
1.4.4 OpenStack 20
1.4.5 Hadoop 21
1.4.6 Spark 24
1.4.7 Kubernetes 25
1.4.8 其他分布式計算系統 26
習題 28
參考文獻 28
第2章 分布式計算編程基礎 30
2.1 進程間通信 30
2.1.1 進程間通信的概念 30
2.1.2 IPC原型與示例 31
2.2 Socket編程 32
2.2.1 Socket概述 32
2.2.2 流式Socket 編程 33
2.3 RMI編程 39
2.3.1 RMI概述 39
2.3.2 RMI基本分布式應用 40
2.4 P2P編程 48
習題 56
參考文獻 57
第3章?Web原理與應用開發 58
3.1?HTTP 58
3.1.1?WWW服務 58
3.1.2?TCP/IP 58
3.1.3?HTTP的原理 59
3.2?Web開發技術簡介 63
3.2.1?HTML 63
3.2.2?JavaScript 66
3.2.3?CSS 70
3.2.4?XML 72
3.2.5?動態網頁技術 78
3.3?CGI 82
3.3.1?CGI的原理 82
3.3.2?Web表單 84
3.4?Web會話 86
3.4.1?Cookie機制 87
3.4.2?Session機制 92
3.5?Applet 97
3.6?Servlet 101
3.7?SSH框架與應用開發 106
3.7.1?SSH簡介 106
3.7.2?Struts 107
3.7.3?Spring 112
3.7.4?Hibernate 114
3.7.5 基于SSH的應用開發案例 116
習題 127
參考文獻 131
第4章 云計算原理與技術 132
4.1 云計算概述 132
4.1.1 云計算的起源 132
4.1.2 云計算的概念與定義 133
4.1.3 云計算的分類 134
4.2 云計算關鍵技術 137
4.2.1 體系結構 137
4.2.2 數據存儲 137
4.2.3 計算模型 137
4.2.4 資源調度 138
4.2.5 虛擬化 148
4.3 谷歌云計算 149
4.3.1 GFS 149
4.3.2 MapReduce 150
4.3.3 BigTable 151
4.3.4 Dremel 154
4.4 亞馬遜云計算 157
4.4.1 亞馬遜云平臺存儲架構 157
4.4.2 EC2、S3、SimpleDB等組件 159
4.5 阿里云計算 164
4.5.1 阿里云云平臺 164
4.5.2 飛天分布式操作系統 164
4.6 華為云計算 167
4.6.1 華為云公有架構 167
4.6.2 華為云擎天架構 170
習題 172
參考文獻 173
第5章 云計算編程實踐 175
5.1 CloudSim體系結構和API 175
5.1.1 CloudSim體系結構 175
5.1.2 CloudSim 3.0 API 181
5.2 CloudSim環境搭建和使用方法 184
5.2.1 環境配置 184
5.2.2 運行樣例程序 184
5.3 CloudSim擴展編程 187
5.3.1 調度策略的擴展 188
5.3.2 仿真核心代碼 190
5.3.3 平臺重編譯 194
5.4 CloudSim的編程實踐 195
5.4.1 CloudSim任務調度編程 195
5.4.2 CloudSim網絡編程 200
5.4.3 CloudSim能耗編程 203
5.4.4 CloudSim容器編程 214
5.4.5 CloudSimEx 218
5.5 OpenStack編程實踐 219
5.5.1 OpenStack體系結構 219
5.5.2 OpenStack程序設計范例 221
習題 228
參考文獻 229
第6章 云存儲技術 231
6.1 存儲基礎知識 231
6.1.1 存儲組網形態 231
6.1.2 RAID 235
6.1.3 磁盤熱備 242
6.1.4 快照 243
6.1.5 數據分級存儲的概念 244
6.2 云存儲的概念與技術原理 245
6.2.1 分布式存儲 245
6.2.2 存儲虛擬化 252
6.3 對象存儲技術 255
6.3.1 對象存儲架構 255
6.3.2 傳統塊存儲與對象存儲 256
6.3.3 對象 256
6.3.4 對象存儲系統的組成 258
習題 260
參考文獻 260
第7章 云原生技術 261
7.1 云原生的概念與架構 261
7.1.1 云原生的概念 261
7.1.2 云原生的架構 261
7.2 云原生關鍵技術 262
7.2.1 微服務 262
7.2.2 容器 266
7.2.3 Kubernetes 269
7.2.4 服務網格 272
7.3 云原生應用開發 274
7.3.1 實例概述 274
7.3.2 系統設計 274
7.3.3 系統實現 279
7.3.4 Spring Cloud的使用實例 282
7.3.5 持續集成與部署 288
7.4 云原生技術特色 293
7.4.1 云原生應用的12要素 293
7.4.2 云原生應用與傳統應用
的差別 297
習題 300
參考文獻 300
第8章 云計算安全技術與標準 302
8.1 云計算安全的概念與現狀分析 302
8.1.1 云計算安全的概念 302
8.1.2 云計算安全現狀分析 303
8.2 云計算安全技術 306
8.2.1 身份認證技術 307
8.2.2 訪問控制技術 309
8.2.3 網絡隔離技術 311
8.2.4 遠程訪問技術 312
8.2.5 端點防護技術 314
8.2.6 數據加密技術 314
8.3 云計算技術標準 315
8.3.1 國際云計算組織及技術標準 315
8.3.2 國內云計算技術標準 317
習題 321
參考文獻 321
第9章 大數據技術與編程 323
9.1 大數據產生的背景與大數據概述 323
9.1.1 大數據產生的背景 323
9.1.2 大數據的定義 323
9.1.3 大數據的5V特征 324
9.1.4 大數據發展趨勢 325
9.2 大數據處理關鍵技術 326
9.2.1 大數據采集 326
9.2.2 大數據預處理 327
9.2.3 大數據存儲及管理 330
9.2.4 大數據分析及挖掘 331
9.2.5 大數據展現及應用 332
9.3 大數據計算模式 335
9.3.1 MapReduce 335
9.3.2 Spark 340
9.3.3 流式計算 347
9.4 基于Hadoop的大數據編程實踐 353
9.4.1 Hadoop環境的搭建 353
9.4.2 基于MapReduce的程序實例（HDFS） 358
9.4.3 基于MapReduce的程序實例（HBase） 364
9.5 基于Spark的大數據編程實踐 368
9.5.1 基于Spark的程序實例 368
9.5.2 Spark的RDD編程實踐 373
習題 377
參考文獻 377
第10章 實時醫療大數據分析
案例 378
10.1 案例背景與需求概述 378
10.1.1 背景介紹 378
10.1.2 基本需求 378
10.2 設計方案 379
10.2.1 ETL 380
10.2.2 非格式化存儲 380
10.2.3 流處理 380
10.2.4 訓練模型與結果預測 381
10.3 環境準備 381
10.3.1 節點規劃 381
10.3.2 軟件選型 382
10.4 實現方法 383
10.4.1 使用Kettle、Sqoop等ETL
工具將數據導入HDFS 383
10.4.2 基于Spark Streaming開發
Kafka連接器組件 390
10.4.3 基于Spark MLlib開發數據
挖掘組件 396
10.5 不足與擴展 400
習題 401
參考文獻 401
第11章 保險大數據分析案例 402
11.1 案例背景與需求概述 402
11.1.1 背景介紹 402
11.1.2 基本需求 402
11.2 設計方案 405
11.2.1 基于GraphX的并行家譜
挖掘算法 405
11.2.2 基于分片技術的隨機森林
算法 408
11.2.3 基于內存計算的FP-Growth
關聯規則挖掘算法 410
11.3 環境準備 411
11.4 實現方法 416
11.4.1 基于GraphX的并行家譜
挖掘 417
11.4.2 基于分片技術的隨機森林
模型用戶推薦 419
11.4.3 基于FP-Growth關聯規則
挖掘算法的回歸檢驗 425
11.4.4 結果可視化 430
11.5 不足與擴展 435
習題 436
參考文獻 437
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分布式計算、云計算與大數據 第2版 作者簡介
林偉偉，博士，華南理工大學計算機科學與工程學院教授(三級)、博士生導師。中國計算機學會杰出會員，IEEE高級會員，《計算機科學》期刊執行編委，廣東省高等教育學會數字化科學技術分會副理事長。主要研究方向包括云計算調度優化和節能技術、大數據性能建模和分析算法、AI應用技術(聯邦學習、邊緣智能、云邊協同)等。2021—2023年連續3年入選斯坦福大學評選的全球前2%頂尖科學家榜單，科研成果“云計算調度優化技術”獲2020年廣東省科技進步獎二等獎(排名第一),作為第一指導老師指導學生獲中國國際大學生創新大賽(2023)產業命題賽道總決賽金獎。主編云計算與大數據相關教材3部，參編英文著作2部，發表論文200余篇，申請發明專利60余件，相關成果已在華為、OPPO等公司落地應用。
劉波，博士，華南師范大學計算機學院教授，碩士生導師。廣東教育學會中小學信息技術教育專業委員會副理事長，廣東省計算機學會網絡空間安全專業委員會副秘書長。獲廣東省2020年度科技進步二等獎。主持廣東省自然科學基金項目2項、廣東省科技計劃項目6項，擔任1項廣東省自然科學基金團隊項目核心成員，并主持該項目的云存儲方向研究。編寫教材1部，發表論文50多篇。林偉偉，博士，華南理工大學計算機科學與工程學院教授(三級)、博士生導師。中國計算機學會杰出會員，IEEE高級會員，《計算機科學》期刊執行編委，廣東省高等教育學會數字化科學技術分會副理事長。主要研究方向包括云計算調度優化和節能技術、大數據性能建模和分析算法、AI應用技術(聯邦學習、邊緣智能、云邊協同)等。2021—2023年連續3年入選斯坦福大學評選的全球前2%頂尖科學家榜單，科研成果“云計算調度優化技術”獲2020年廣東省科技進步獎二等獎(排名第一),作為第一指導老師指導學生獲中國國際大學生創新大賽(2023)產業命題賽道總決賽金獎。主編云計算與大數據相關教材3部，參編英文著作2部，發表論文200余篇，申請發明專利60余件，相關成果已在華為、OPPO等公司落地應用。
劉波，博士，華南師范大學計算機學院教授，碩士生導師。廣東教育學會中小學信息技術教育專業委員會副理事長，廣東省計算機學會網絡空間安全專業委員會副秘書長。獲廣東省2020年度科技進步二等獎。主持廣東省自然科學基金項目2項、廣東省科技計劃項目6項，擔任1項廣東省自然科學基金團隊項目核心成員，并主持該項目的云存儲方向研究。編寫教材1部，發表論文50多篇。
劉發貴，博士，華南理工大學計算機科學與工程學院教授，博士生導師，享受國務院津貼專家。廣東省教育廳“干百十”人才培養計劃省級培養對象，IEEE會員，廣東省物聯網協會副主任。主要研究方向為物聯網與邊緣計算、云計算與大數據、操作系統與嵌入式軟件等。發表SCI、EI索引論文130余篇，編寫學術專著和教材4部，申請授權發明專利100余件，獲得軟件著作權30項。2011年獲廣東省科技進步二等獎(第一完成人),2015年獲廣東省科技進步一等獎(第三完成人),2019年獲廣東省科技進步一等獎(第一完成人)。
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