第1章 分布式计算概论 1.1 分布式计算概念 1.1.1 定义 1.1.2 优缺点 1.2 分布式计算模式 1.2.1 单机计算 1.2.2 并行计算 1.2.3 网络计算 1.2.4 对等计算 1.2.5 集群计算 1.2.6 网格计算 1.2.7 云计算 1.2.8 雾计算 1.2.9 边缘计算 1.2.10 移动边缘计算 1.2.11 移动云计算 1.2.12 大数据计算 1.3 分布式基础问题与理论 1.3.1 拜占庭将军问题 1.3.2 Paxos算法 1.3.3 ACID原则 1.3.4 CAP定理 1.3.5 BASE理论 1.4 经典分布式（计算）系统 1.4.1 WWW 1.4.2 SETI@home 1.4.3 BOINC 1.4.4 OpenStack 1.4.5 Hadoop 1.4.6 Spark 1.4.7 Kubernetes 1.4.8 其他的分布式计算系统 第2章 分布式计算编程基础 2.1 进程间通信 2.1.1 进程间通信概念 2.1.2 IPC原型与示例 2.2 Socket编程 2.2.1 Socket概述 2.2.2 流式Socket 编程 2.3 RMI编程 2.3.1 RMI概述 2.3.2 RMI基本分布式应用 2.4 P2P编程 第3章WEB原理与应用开发 3.1 HTTP协议 3.1.1 WWW 3.1.2 TCP/IP协议 3.1.3 HTTP协议原理 3.2 WEB开发技术简介 3.2.1 HTML 3.2.2 Javascript 3.2.3 CSS 3.2.4 XML简介 3.2.5 动态网页技术 3.3 CGI 3.3.2 CGI原理 3.3.2 WEB表单 3.4 web会话 3.4.1 Cookie机制 3.4.2 Session机制 3.5 applet 3.6 servlet 3.7 SSH框架与应用开发 3.7.1 SSH介绍 3.7.2 Struts 3.7.3 Spring 3.7.4 Hibernate 3.7.5 基于SSH的应用开发案例 第4章 云计算原理与技术 4.1云计算概述 4.2云计算关键技术 4.2.1体系结构 4.2.2数据存储 4.2.3计算模型 4.2.4资源调度 4.2.5虚拟化 4.3 谷歌云计算 4.3.1 GFS 4.3.2 MapReduce 4.3.3 BIGTABLE 4.3.4 Dremel 4.4 亚马逊云计算 4.4.1 亚马逊云平台存储架构 4.4.2 EC2、S3、simpledb等组件 4.5 阿里云计算 4.5.1阿里云云平台 4.5.2 飞天分布式操作系统 4.6 华为云计算 4.6.1华为云公有架构 4.6.2华为云擎天架构 第5章 云计算编程实践 5.1 CloudSim体系结构和API介绍 5.1.1 CloudSim体系结构 5.1.2 CloudSim3.0 API介绍 5.2 CloudSim环境搭建和使用方法 5.2.1环境配置 5.2.2运行样例程序 5.3 CloudSim扩展编程 5.3.1调度策略的扩展 5.3.2仿真核心代码 5.3.3平台重编译 5.4 CloudSim的编程实践 5.4.1 CloudSim任务调度编程 5.4.2 CloudSim网络编程 5.4.3 CloudSim能耗编程 5.4.4 CloudSim容器编程 5.4.5 CloudSimEX 5.5 OpenStack编程实践 5.5.1 OpenStack体系结构 5.5.2 OpenStack程序设计范例 第6章 云存储技术 6.1 存储基础知识 6.1.1 存储组网形态 6.1.2 RAID 6.1.3 磁盘热备 6.1.4 快照 6.1.5 数据分级存储概念 6.2 云存储概念与技术原理 6.2.1 分布式存储 6.2.2 存储虚拟化 6.3 对象存储技术 6.3.1 对象存储架构 6.3.2 传统块存储与对象存储 6.3.3 对象 6.3.4 对象存储系统组成 第7章 云原生技术 7.1 云原生概念与架构 7.1.1 云原生的概念 7.1.2 云原生的架构 7.2 云原生关键技术 7.2.1 微服务 7.2.2 容器 7.2.3 Kubernetes 7.2.4 Service Mesh 7.3 云原生应用开发 7.3.1 实例概述 7.3.2 系统设计 7.3.3 系统实现 7.3.4 Spring Cloud的使用实例 7.3.5 持续集成与部署 7.4 云原生技术特色 7.4.1 云原生应用的12要素（12-Factor） 7.4.2 云原生应用与传统应用的差别 第8章 云计算安全技术与标准 8.1 云计算安全概念与现状分析 8.1.1 云计算安全概念 8.1.2 云计算安全现状分析 8.2 云计算安全技术 8.2.1 身份认证技术 8.2.2 访问控制技术 8.2.3 网络隔离技术 8.2.4 远程访问技术 8.2.5 端点防护技术 8.2.6 数据加密技术 8.3 云计算技术标准 8.3.1 国际云计算组织及技术标准介绍 8.3.2 国内云计算技术标准介绍 第9章 大数据技术与编程 9.1 大数据背景与概述 9.1.1 大数据产生的背景 9.1.2 大数据的定义 9.1.3 大数据的5V特征 9.1.4 大数据发展趋势 9.2 大数据处理关键技术 9.2.1 大数据采集 9.2.2 大数据预处理 9.2.3 大数据存储及管理 9.2.4 大数据分析及挖掘 9.2.5 大数据展现及应用 9.3 大数据计算模式 9.3.1 MapReduce 9.3.2 Spark 9.3.3 流式计算 9.4 基于Hadoop的大数据编程实践 9.4.1 Hadoop环境的搭建 9.4.2 基于MAPREDUCE程序实例（HDFS） 9.4.3 基于MAPREDUCE程序实例（HBase） 9.5 基于Spark的大数据编程实践 9.5.1 基于Spark的程序实例 9.5.2 Spark的RDD编程实践 第10章 实时医疗大数据分析案例 10.1案例背景与需求概述 10.1.1背景介绍 10.1.2基本需求 10.2设计方案 10.2.1 ETL 10.2.2 非格式化存储 10.2.3 流处理 10.2.4 训练模型与结果预测 10.3环境准备 10.3.1节点规划 10.3.2软件选型 10.4 实现方法 10.4.1使用Kettle/Sqoop等ETL工具，将数据导入HDFS 10.4.2基于Spark Streaming开发Kafka连接器组件 10.4.3基于Spark MLlib开发数据挖掘组件 10.5 不足与扩展 第11章 保险大数据分析案例 11.1 案例背景与需求概述 11.1.1背景介绍 11.1.2基本需求 11.2 设计方案 11.2.1基于GraphX的并行家谱挖掘算法 11.2.2基于分片技术的随机森林算法 11.2.3基于内存计算的FP-Growth关联规则挖掘算法 11.3 环境准备 11.4 实现方法 11.4.1基于GraphX的并行家谱挖掘 11.4.2基于分片技术的随机森林模型用户推荐 11.4.3基于FP-Growth关联规则挖掘算法的回归检验 11.4.4结果可视化 11.5 不足与扩展