刘鹏，于全，杨震宇，陈伟，王磊等编著的《云计算大数据处理》介绍了基于云计算的大数据处理技术，重点介绍了一款高效的、实时分析处理海量数据的强有力工具——数据立方。数据立方是针对大数据处理的分布式数据库，能够可靠地对大数据进行实时处理，具有即时响应多用户并发请求的能力。
本书通过对当前主流的大数据处理系统进行深入剖析，阐述了数据立方产生的背景，介绍了数据立方的整体架构以及安装和详细开发流程，并给出了4个完整的数据立方综合应用实例。所有实例都经过验证并附有详细的步骤说明，无论是对于云计算的初学者还是想进一步深入学习大数据处理技术的研究和开发人员都有很好的参考价值。读者也可从本书配套网站中国云计算和中国大数据获取更多资料或求解疑难问题。

第1章 大数据挑战
1.1 当前面临的大数据挑战
1.1.1 大数据急剧膨胀
1.1.2 大数据智能分析
1.1.3 大数据深度挖掘
1.1.4 业务与技术脱节
1.2 大数据催生云计算
1.2.1 云计算不是偶然
1.2.2 云计算带来挑战与机遇
1.2.3 云计算对大数据的意义
1.2.4 云计算的未来展望
1.3 大数据存储
1.3.1 存储仅是第一步
1.3.2 行存储和列存储
1.3.3 PB级大数据存储
1.3.4 大数据存储的未来
1.4 大数据处理
1.4.1 大数据处理的瓶颈
1.4.2 大数据处理的需求
1.4.3 大数据处理技术决定未来
1.4.4 大数据处理解决方案
参考文献
第2章 当前的大数据处理系统
2.1 开源大数据处理平台
2.1.1 Hadoop
2.1.2 MapReduce
2.2 NoSQL数据库
2.2.1 Google BigTable的开源Java实现：HBase
2.2.2 纯分布式数据库：Cassandra
2.2.3 NoSQL数据库的应用场景
2.3 数据仓库平台
2.3.1 Hive
2.3.2 数据仓库平台架构
2.3.3 数据仓库平台的实现
参考文献
第3章 数据立方简介
3.1 数据立方的产生背景
3.2 数据立方的相关技术
3.2.1 云计算中的大数据处理技术——MapReduce
3.2.2 并行数据库技术
3.2.3 云计算与数据库相结合的技术
3.3 数据立方的架构以及与Hadoop的关系
3.3.1 数据立方的体系架构
3.3.2 数据立方与Hadoop的关系
参考文献
第4章 数据立方及配套环境的安装
4.1 安装流程
4.2 操作系统的安装
4.2.1 CentOS 6.2的安装
4.2.2 JDK的安装
……
第5章 Hello World数据立方快速入门
第6章 数据立方开发
第7章 数据立方的维护
第8章 数据立方的可靠性
第9章 数据统计分析实例——供电信息采集系统
第10章 在线数据检索实例——移动信令分析云平台
第11章 实时数据处理实例——地震数据
附录 大数据和人工智能实验环境
名词索引