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出版时间:2014年5月

出版社:人民邮电出版社

获奖信息:“十二五”职业教育国家规划教材  

以下为《云计算与大数据技术》的配套数字资源,这些资源在您购买图书后将免费附送给您:
  • 人民邮电出版社
  • 9787115348036
  • 1-9
  • 99104
  • 64211107-4
  • 平装
  • 16开
  • 2014年5月
  • 303
  • 179
  • 工学
  • 计算机科学与技术
  • TP274
  • 云计算技术与应用
  • 高职
内容简介
  王鹏、黄焱、安俊秀、张逸琴编著的《云计算与大数据技术》全面介绍了云计算与大数据的基础知识、主要技术、基于集群技术的资源整合型云计算技术和基于虚拟化技术的资源切分型云计算技术。全书共10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、HPCC、Storm、数据中心技术和云计算大数据仿真技术。本书注重实用,实验丰富,将实验内容融合在课程内容中,使理论紧密联系实际。
  《云计算与大数据技术》可作为高等院校云计算、大数据相关课程的教材,也可作为相关技术人员的参考用书。
目录
第1章  云计算与大数据基础
  1.1  云计算技术概述
    1.1.1  云计算简介
    1.1.2  云计算的特点
    1.1.3  云计算技术分类
  1.2  大数据技术概述
    1.2.1  大数据简介
    1.2.2  主要的大数据处理系统
    1.2.3  大数据处理的基本流程
  1.3  云计算与大数据的发展
  练习题
第2章  云计算与大数据的相关技术
  2.1  云计算与大数据
  2.2  云计算与物联网
  2.3  一致性哈希算法
    2.3.1  一致性哈希算法的基本原理
    2.3.2  一致性哈希算法中计算和存储位置的一致性
  2.4  非关系型数据库
    2.4.1  从关系型数据库到非关系型数据库
    2.4.2  非关系型数据库的定义
    2.4.3  非关系型数据库的分类
  2.5  集群高速通信标准Infini
  2.6  云计算大数据集群的自组织特性
  练习题
第3章  虚拟化技术
  3.1  虚拟化技术简介
    3.1.1  虚拟化技术的发展
    3.1.2  虚拟化的描述
    3.1.3  虚拟化技术的优势和劣势
    3.1.4  虚拟化技术的分类
  3.2  常见虚拟化软件
    3.2.1  Virtu
    3.2.2  VMware  Workst
    3.2.3
  3.3  系统虚拟化
    3.3.1  服务器虚拟化
    3.3.2  桌面虚拟化
    3.3.3  网络虚拟化
  3.4  使用KVM构建虚拟机群
  练习题
第4章  集群系统基础
  4.1  集群系统的基本概念
  4.2  集群系统的分类
  4.3  单一系统映射
  4.4  Beowulf集群
  4.5  集群文件系统
    4.5.1  集群文件系统概念
    4.5.2  典型的集群文件系统L
  4.6  分布式系统中计算和数据的协作机制
    4.6.1  基于计算切分的分布式计算
    4.6.2  基于计算和数据切分的混合型分布式计算技术——网格计算
    4.6.3  基于数据切分的分布式计算技术
    4.6.4  三种分布式系统的分析对比
  练习题
第5章  MPI——面向计算的高性能集群技术
  5.1  什么?
5.2 MPI的架构和特点
  5.3  MPICH并行环境的建立
    5.3.1  配置前的准备工作
    5.3.2  挂载
    5.3.3  配置ssh实现MPI节点间用户的无密码访问
    5.3.4  安装M
    5.3.5  建立并行计算环境时的注意事项
  5.4  MPI分布式程序设计基础
    5.4.1  最简单的并行程序
    5.4.2  获取进程标志和机器名
    5.4.3  有消息传递功能的并行程序
    5.4.4  Monte Carlo法在并行程序设计中的应用
    5.4.5  并行计算中节点间的Reduce操作
    5.4.6  用MPI的6个基本函数实现Reduce函数功能
    5.4.7  设计MPI并行程序时的注意事项
  练习题
第6章  Hadoop——分布式大数据系统
  6.1  Hadoop概述
  6.2
    6.2.1  HDFS文件系统的原型
    6.2.2  HDFS文件的基本结构
    6.2.3  HDFS的存储过程
  6.3  MapReduce编程框架
    6.3.1  MapReduce的发展历史
    6.3.2  MapReduce的基本工作过程
    6.3.3  LISP中的MapR
    6.3.4  MapReduce的特点
  6.4  实现Map/Reduce的C语言实例
  6.5  建立Hadoop开发环境
    6.5.1  相关准备工作
    6.5.2  JDK的安装配置
    6.5.3  下载、解压Hadoop,配置Hadoop环境变量
    6.5.4  修改Hadoop配置文件
    6.5.5  将配置好的Hadoop文件复制到其他节点
    6.5.6  启动、停止Ha
    6.5.7  在Hadoop系统上运行测试程序WordC
  练习题
第7章  HPCC——面向数据的高性能计算集群系统
  7.1  HPCC简介
  7.2  HPCC的系统架构
  7.3  HPCC平台数据检索任务的执行过程
  7.4  HPCC的安装部署
  7.5  数据的加载、切分和分发
  7.6  ECL语言基础知识
    7.6.1  ECL语言的保留关键字
    7.6.2  ECL语言的记录定义和操作
    7.6.3  ECL语言集成开发环境
  7.7  ECL语言编程实例
    7.7.1  声明数据文件中的记录结构
    7.7.2  读取数据文件生成数据集
    7.7.3  统计记录条数
    7.7.4  将数据集中的小写字母改为大写
    7.7.5  建立索引实现对数据集的检索
    7.7.6  发布数据
    7.7.7  HPCC中的WordCount操作
  练习题
第8章  Storm——基于拓扑的流数据实时计算系统
  8.1  Storm简介
  8.2  Storm原理及其体系结构
    8.2.1  Storm编程模型原理
    8.2.2  Storm体系结构
  8.3  搭建Storm开发环境
    8.3.1  Storm的安装步骤
    8.3.2  Storm  的设置
    8.3.3  Storm  的启动
  8.4  Storm使用实例
    8.4.1  使用Maven管理storm-sta
    8.4.2  WordCountTopology实例分析
  练习题
第9章  服务器与数据中心
  9.1    数据中心的发展历史
  9.2  数据中心的基本单元——服务器
  9.3  数据中心选址
  9.4  数据中心的能耗
  练习题
第10章  云计算大数据仿真技术
  10.1  用参数定义物理设备进行仿真
  10.2  云计算仿真系统——Clou
    10.2.1  CloudSim基础
    10.2.2  CloudSim体系结构
    10.2.3  CloudSim的使用模型场景
    10.2.4  CloudSim使用实例
  10.3  云计算系统相空间模型
  练习题
参考文献