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大數據處理/CCF大數據教材系列叢書

  • 作者：編者:金海//石宣化
  • 出版社：高等教育
  • ISBN：9787040509359
  • 出版日期：2018/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：325
人民幣：RMB 48 元      售價：元
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內容大鋼
    為培養學生理解大數據、處理大數據以及大數據系統優化的能力，金海、石宣化主編的《大數據處理》從思維、編程、優化三個方面系統闡述大數據處理的系統架構、編程、優化等核心技術以及方法。全書內容共9章，包括大數據處理基礎、大數據存儲基礎、大數據管理基礎、大數據編程、流計算、圖計算、大數據系統管理、大數據系統優化技術、大數據資源鏈接等內容，技術章節內容均設有導言、習題和參考文獻。
    本書既可供高校相關專業教學使用，也可供大數據領域工程師或者有志於大數據領域工作或研究的科技人員使用。
作者介紹
編者:金海//石宣化
    金海，博士，華中科技大學教授。長江學者特聘教授，國家傑出青年基金獲得者，國家「萬人計劃」科技創新領軍人才。中國電腦學會會土、常務理事、高性能計算專委會副主任委員、區塊鏈專委會副主任委員。湖北省電腦學會理事長，華中科技大學「服務計算技術與系統教育部重點實驗室」主任。國務院特殊津貼專家、國務院學位委員會第六、七屆學科評議組成員，第六、七屆教育部科學技術委員會信息學部委員、副主任委員。973計劃項目首席科學家，「十三五」「雲計算與大數據」國家重點研發計劃專家組副組長。
目錄
第1章  大數據處理基礎
  1.1  大數據特徵
    1.1.1  基本特徵
    1.1.2  數據模型
  1.2  大數據存儲模式
    1.2.1  分散式文件系統
    1.2.2  大數據存儲形式
    1.2.3  大數據存儲實例
  1.3  大數據處理模式
    1.3.1  並行處理
    1.3.2  分散式處理
    1.3.3  控制流的處理
    1.3.4  數據流的處理
  1.4  大數據編程模式
    1.4.1  批處理
    1.4.2  流處理
    1.4.3  互動式數據處理
    1.4.4  圖處理
  1.5  大數據處理體系結構
    1.5.1  數據中心
    1.5.2  數據中心體系結構
    1.5.3  數據中心的網路拓撲結構
  1.6  本章小結與全書內容組織
  參考文獻
  習題
第2章  大數據存儲基礎
  2.1  分散式存儲系統簡介
    2.1.1  分散式存儲系統的基本概念
    2.1.2  數據分佈
    2.1.3  複製與一致性
    2.1.4  容錯機制
    2.1.5  可擴展性
  2.2  分散式文件系統
    2.2.1  分散式文件系統概述
    2.2.2  HDFS的系統架構
    2.2.3  數據分佈
    2.2.4  複製與一致性
    2.2.5  容錯機制
    2.2.6  讀寫流程
  2.3  分散式鍵值系統
    2.3.1  分散式鍵值系統概述
    2.3.2  Dynamo概述
    2.3.3  數據分佈
    2.3.4  複製與一致性
    2.3.5  容錯機制
    2.3.6  負載均衡
    2.3.7  讀寫流程
  2.4  新型存儲器件驅動的內存系統
    2.4.1  內存系統對大數據處理的重要性
    2.4.2  非易失性存儲器

    2.4.3  異構內存系統
  2.5  本章小結
  參考文獻
  習題
第3章  大數據管理基礎
  3.1  大數據管理挑戰概述
    3.1.1  面向數據管理的大數據特徵
    3.1.2  大數據的管理需求
  3.2  大數據的劃分
    3.2.1  數據劃分方法
    3.2.2  數據一致性理論
  3.3  大數據的組織管理方式
    3.3.1  關係資料庫
    3.3.2  Key-Value資料庫
    3.3.3  列族資料庫
    3.3.4  文檔資料庫
    3.3.5  圖資料庫
  3.4  大數據倉庫系統
    3.4.1  數據倉庫的發展歷史
    3.4.2  大數據倉庫的特性
    3.4.3  實例：Hive分析
    3.4.4  大數據倉庫的未來
  3.5  本章小結
  參考文獻
  習題
第4章  大數據編程
  4.1  函數式編程
    4.1.1  函數式編程的起源
    4.1.2  函數式語言家族成員
    4.1.3  函數式編程的概念及特點
  4.2  MapReduce編程
    4.2.1  MapReduce的起源
    4.2.2  MapReduce的工作原理
    4.2.3  MapReduce的主要特點
  4.3  MapReduce案例研究
    4.3.1  WordCount程序分析
    4.3.2  PageRank程序分析
  4.4  本章小結
  參考文獻
  習題
第5章  大數據流處理
  5.1  流處理基礎和應用
    5.1.1  流處理概述
    5.1.2  流處理應用
  5.2  分散式流計算
    5.2.1  數據封裝
    5.2.2  建立應用拓撲
    5.2.3  指定操作的並行度
    5.2.4  指定數據分組與傳輸方式
    5.2.5  本節小節

  5.3  開源系統及編程模型
    5.3.1  Apache Storm
    5.3.2  Spark Stmaming
    5.3.3  Apache Flink
  5.4  流處理系統機制及優化
    5.4.1  流處理調度及優化
    5.4.2  流處理一致性語義
    5.4.3  流處理容錯
  參考文獻
  習題
第6章  圖計算
  6.1  圖計算背景
    6.1.1  圖計算簡介
    6.1.2  圖計算特點
    6.1.3  圖計算實例
  6.2  圖計算並行編程模型
    6.2.1  以點為中心的編程模型
    6.2.2  以邊為中心的編程模型
    6.2.3  以路徑為中心的編程模型
    6.2.4  以子圖為中心的編程模型
  6.3  圖劃分和通信
    6.3.1  圖劃分策略
    6.3.2  消息推送機制
  6.4  單機圖計算系統
    6.4.1  內存圖計算系統
    6.4.2  核外圖計算系統
  6.5  圖計算硬體加速技術
    6.5.1  基於GPU的圖計算加速技術
    6.5.2  基於MIC的圖計算加速技術
    6.5.3  基於FPGA的圖計算加速技術
    6.5.4  基於ASIC的圖計算加速技術
  6.6  圖演算法案例
    6.6.1  圖拓撲屬性演算法
    6.6.2  圖數據管理和查詢演算法
  6.7  圖計算性能評價
  6.8  本章小結
  參考文獻
  習題
第7章  大數據系統管理
  7.1  統一資源管理
    7.1.1  統一資源管理的設計思想
    7.1.2  統一資源管理的基本架構
    7.1.3  統一資源管理的工作流程
  7.2  大數據系統資源調度
    7.2.1  資源調度系統的架構
    7.2.2  典型調度演算法
  7.3  大數據系統的協調技術
    7.3.1  協調系統的架構與原理
    7.3.2  複製狀態機模型
    7.3.3  分散式一致性演算法

  7.4  案例研究
    7.4.1  YARN
    7.4.2  ZooKeeper
  7.5  本章小結
  參考文獻
  習題
第8章  大數據系統優化技術
  8.1  存儲優化
    8.1.1  數據局部性優化
    8.1.2  服務可擴展性優化
  8.2  調度優化
    8.2.1  調度模型
    8.2.2  數據本地化
    8.2.3  負載均衡
    8.2.4  拖後腿問題與推測執行
  8.3  運行時優化
    8.3.1  中間結果緩存
    8.3.2  序列化開銷優化
  8.4  本章小結
  參考文獻
  習題
第9章  大數據資源鏈接
重要名詞索引

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