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书名 分布式计算、云计算与大数据 第2版
分类 教育考试-大中专教材-大学教材
作者 林伟伟 刘波 刘发贵
出版社 机械工业出版社
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简介
编辑推荐
本书对第1版做了修订,紧跟分布式计算、云计算与大数据相关领域的新技术,以应用需求为背景讲解相关技术原理和应用方法,主要内容包括:分布式计算的基本原理和编程开发技术,云计算的原理和关键技术、主流云计算平台和编程开发方法,云原生技术、云计算安全技术与标准及云存储技术,大数据的分析处理关键技术、计算模式和编程技术、平台,大数据应用开发方法和典型应用案例等。本书可以作为计算机相关专业的本科高年级学生和研究生的教材,也可供相关技术人员参考使用。
内容推荐
本书对第 1 版做了修订,紧跟分布式计算、云计算与大数据相关领域的新技术,以应用需求为背景讲解相关技术原理和应用方法,主要内容包括 :分布式计算的基本原理和编程开发技术,云计算的原理和关键技术、主流云计算平台和编程开发方法,云原生技术、云计算安全技术与标准及云存储技术,大数据的分析处理关键技术、计算模式和编程技术、平台,大数据应用开发方法和典型应用案例等。
本书可以作为计算机相关专业本科高年级学生和研究生的教材,也可供相关技术人员参考使用。
目录
目    录<br />前言<br />第1章  分布式计算概论  1<br />1.1  分布式计算的概念  1<br />1.1.1  定义  1<br />1.1.2  优缺点  1<br />1.2  分布式计算模式  2<br />1.2.1  单机计算  3<br />1.2.2  并行计算  3<br />1.2.3  网络计算  4<br />1.2.4  对等计算  4<br />1.2.5  集群计算  5<br />1.2.6  网格计算  5<br />1.2.7  云计算  6<br />1.2.8  雾计算  6<br />1.2.9  边缘计算  7<br />1.2.10  移动边缘计算  8<br />1.2.11  移动云计算  9<br />1.2.12  大数据计算  10<br />1.2.13  无服务器计算  11<br />1.3  分布式基础问题与理论  12<br />1.3.1  拜占庭将军问题  12<br />1.3.2  Paxos算法  14<br />1.3.3  ACID原则  14<br />1.3.4  CAP定理  15<br />1.3.5  BASE理论  17<br />1.4   经典分布式计算系统  18<br />1.4.1   WWW  18<br />1.4.2   SETI@home  19<br />1.4.3  BOINC  19<br />1.4.4  OpenStack  20<br />1.4.5  Hadoop  21<br />1.4.6  Spark  24<br />1.4.7  Kubernetes  25<br />1.4.8  其他分布式计算系统  26<br />习题  28<br />参考文献  28<br />第2章  分布式计算编程基础  30<br />2.1  进程间通信  30<br />2.1.1  进程间通信的概念  30<br />2.1.2  IPC原型与示例  31<br />2.2  Socket编程  32<br />2.2.1  Socket概述  32<br />2.2.2  流式Socket 编程  33<br />2.3  RMI编程  39<br />2.3.1  RMI概述  39<br />2.3.2  RMI基本分布式应用  40<br />2.4  P2P编程  48<br />习题  56<br />参考文献  57<br />第3章?Web原理与应用开发  58<br />3.1?HTTP  58<br />3.1.1?WWW服务  58<br />3.1.2?TCP/IP  58<br />3.1.3?HTTP的原理  59<br />3.2?Web开发技术简介  63<br />3.2.1?HTML  63<br />3.2.2?JavaScript  66<br />3.2.3?CSS  70<br />3.2.4?XML  72<br />3.2.5?动态网页技术  78<br />3.3?CGI  82<br />3.3.1?CGI的原理  82<br />3.3.2?Web表单  84<br />3.4?Web会话  86<br />3.4.1?Cookie机制   87<br />3.4.2?Session机制  92<br />3.5?Applet  97<br />3.6?Servlet  101<br />3.7?SSH框架与应用开发  106<br />3.7.1?SSH简介  106<br />3.7.2?Struts  107<br />3.7.3?Spring  112<br />3.7.4?Hibernate  114<br />3.7.5  基于SSH的应用开发案例  116<br />习题  127<br />参考文献  131<br />第4章  云计算原理与技术  132<br />4.1  云计算概述  132<br />4.1.1  云计算的起源  132<br />4.1.2  云计算的概念与定义  133<br />4.1.3  云计算的分类  134<br />4.2  云计算关键技术  137<br />4.2.1  体系结构  137<br />4.2.2  数据存储  137<br />4.2.3  计算模型  137<br />4.2.4  资源调度  138<br />4.2.5  虚拟化  148<br />4.3  谷歌云计算  149<br />4.3.1  GFS  149<br />4.3.2  MapReduce  150<br />4.3.3  BigTable  151<br />4.3.4  Dremel  154<br />4.4  亚马逊云计算  157<br />4.4.1  亚马逊云平台存储架构  157<br />4.4.2  EC2、S3、SimpleDB等组件  159<br />4.5  阿里云计算  164<br />4.5.1  阿里云云平台  164<br />4.5.2  飞天分布式操作系统  164<br />4.6  华为云计算  167<br />4.6.1  华为云公有架构  167<br />4.6.2  华为云擎天架构  170<br />习题  172<br />参考文献  173<br />第5章  云计算编程实践  175<br />5.1  CloudSim体系结构和API  175<br />5.1.1  CloudSim体系结构  175<br />5.1.2  CloudSim 3.0 API  181<br />5.2  CloudSim环境搭建和使用方法  184<br />5.2.1  环境配置  184<br />5.2.2  运行样例程序  184<br />5.3  CloudSim扩展编程  187<br />5.3.1  调度策略的扩展  188<br />5.3.2  仿真核心代码  190<br />5.3.3  平台重编译  194<br />5.4  CloudSim的编程实践  195<br />5.4.1  CloudSim任务调度编程  195<br />5.4.2  CloudSim网络编程  200<br />5.4.3  CloudSim能耗编程  203<br />5.4.4  CloudSim容器编程  214<br />5.4.5  CloudSimEx  218<br />5.5  OpenStack编程实践  219<br />5.5.1  OpenStack体系结构  219<br />5.5.2  OpenStack程序设计范例  221<br />习题  228<br />参考文献  229<br />第6章  云存储技术  231<br />6.1  存储基础知识  231<br />6.1.1  存储组网形态  231<br />6.1.2  RAID  235<br />6.1.3  磁盘热备  242<br />6.1.4  快照  243<br />6.1.5  数据分级存储的概念  244<br />6.2  云存储的概念与技术原理  245<br />6.2.1  分布式存储  245<br />6.2.2  存储虚拟化  252<br />6.3  对象存储技术  255<br />6.3.1  对象存储架构  255<br />6.3.2  传统块存储与对象存储  256<br />6.3.3  对象  256<br />6.3.4  对象存储系统的组成  258<br />习题  260<br />参考文献  260<br />第7章  云原生技术  261<br />7.1  云原生的概念与架构  261<br />7.1.1  云原生的概念  261<br />7.1.2  云原生的架构  261<br />7.2  云原生关键技术  262<br />7.2.1  微服务  262<br />7.2.2  容器  266<br />7.2.3  Kubernetes  269<br />7.2.4  服务网格  272<br />7.3  云原生应用开发  274<br />7.3.1  实例概述  274<br />7.3.2  系统设计  274<br />7.3.3  系统实现  279<br />7.3.4  Spring Cloud的使用实例  282<br />7.3.5  持续集成与部署  288<br />7.4  云原生技术特色  293<br />7.4.1  云原生应用的12要素  293<br />7.4.2  云原生应用与传统应用<br />的差别  297<br />习题  300<br />参考文献  300<br />第8章  云计算安全技术与标准  302<br />8.1  云计算安全的概念与现状分析  302<br />8.1.1  云计算安全的概念  302<br />8.1.2  云计算安全现状分析  303<br />8.2  云计算安全技术  306<br />8.2.1  身份认证技术  307<br />8.2.2  访问控制技术  309<br />8.2.3  网络隔离技术  311<br />8.2.4  远程访问技术  312<br />8.2.5  端点防护技术  314<br />8.2.6  数据加密技术  314<br />8.3  云计算技术标准  315<br />8.3.1  国际云计算组织及技术标准  315<br />8.3.2  国内云计算技术标准  317<br />习题  321<br />参考文献  321<br />第9章  大数据技术与编程  323<br />9.1  大数据产生的背景与大数据概述  323<br />9.1.1  大数据产生的背景  323<br />9.1.2  大数据的定义  323<br />9.1.3  大数据的5V特征  324<br />9.1.4  大数据发展趋势  325<br />9.2  大数据处理关键技术  326<br />9.2.1  大数据采集  326<br />9.2.2  大数据预处理  327<br />9.2.3  大数据存储及管理  330<br />9.2.4  大数据分析及挖掘  331<br />9.2.5  大数据展现及应用  332<br />9.3  大数据计算模式  335<br />9.3.1  MapReduce  335<br />9.3.2  Spark  340<br />9.3.3  流式计算  347<br />9.4  基于Hadoop的大数据编程实践  353<br />9.4.1  Hadoop环境的搭建  353<br />9.4.2  基于MapReduce的程序实例(HDFS)  358<br />9.4.3  基于MapReduce的程序实例(HBase)  364<br />9.5  基于Spark的大数据编程实践  368<br />9.5.1  基于Spark的程序实例  368<br />9.5.2  Spark的RDD编程实践  373<br />习题  377<br />参考文献  377<br />第10章  实时医疗大数据分析<br />案例  378<br />10.1  案例背景与需求概述  378<br />10.1.1  背景介绍  378<br />10.1.2  基本需求  378<br />10.2  设计方案  379<br />10.2.1  ETL  380<br />10.2.2  非格式化存储  380<br />10.2.3  流处理  380<br />10.2.4  训练模型与结果预测  381<br />10.3  环境准备  381<br />10.3.1  节点规划  381<br />10.3.2  软件选型  382<br />10.4  实现方法  383<br />10.4.1  使用Kettle、Sqoop等ETL<br />工具将数据导入HDFS  383<br />10.4.2  基于Spark Streaming开发<br />Kafka连接器组件  390<br />10.4.3  基于Spark MLlib开发数据<br />挖掘组件  396<br />10.5  不足与扩展  400<br />习题  401<br />参考文献  401<br />第11章  保险大数据分析案例  402<br />11.1  案例背景与需求概述  402<br />11.1.1  背景介绍  402<br />11.1.2  基本需求  402<br />11.2  设计方案  405<br />11.2.1  基于GraphX的并行家谱<br />挖掘算法  405<br />11.2.2  基于分片技术的随机森林<br />算法  408<br />11.2.3  基于内存计算的FP-Growth<br />关联规则挖掘算法  410<br />11.3  环境准备  411<br />11.4  实现方法  416<br />11.4.1  基于GraphX的并行家谱<br />挖掘  417<br />11.4.2  基于分片技术的随机森林<br />模型用户推荐  419<br />11.4.3  基于FP-Growth关联规则<br />挖掘算法的回归检验  425<br />11.4.4  结果可视化  430<br />11.5  不足与扩展  435<br />习题  436<br />参考文献  437
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更新时间:2025/4/4 9:19:25