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雲計算與大數據技術(微課版數據科學與統計系列新形態教材)

  • 作者：編者:于長青|責編:王迎
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115603821
  • 出版日期：2023/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：208
人民幣：RMB 49.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書重點闡述雲計算與大數據的基本原理、關鍵技術、常用平台和應用案例。本書共8章，包括雲計算和大數據基礎、雲計算架構、虛擬化技術、雲計算技術、大數據技術架構、大數據技術、雲計算與大數據應用、綜合實踐等。
    本書可作為高等院校數據科學與大數據技術、電腦科學與技術、軟體工程、大數據管理與應用等專業學生的教材，還可供IT領域的技術人員學習使用，同時可作為雲計算與大數據研究人員的參考書。
作者介紹
編者:于長青|責編:王迎
目錄
第1章  雲計算和大數據基礎
  【本章知識結構圖】
  【本章學習目標】
  1.1  雲計算概述
    1.1.1  雲計算髮展歷程
    1.1.2  雲計算基本概念
    1.1.3  雲計算基本特徵
    1.1.4  雲計算關鍵技術
  1.2  大數據技術概述
    1.2.1  大數據發展歷程
    1.2.2  大數據基本概念
    1.2.3  大數據基本特徵
    1.2.4  大數據關鍵技術
  1.3  雲計算、大數據與其他技術的關係
  習題
第2章  雲計算架構
  【本章知識結構圖】
  【本章學習目標】
  2.1  雲計算架構概述
  2.2  雲計算架構設計與部署
    2.2.1  通用架構設計與部署
    2.2.2  高可用性架構設計與部署
    2.2.3  高性能架構設計與部署
    2.2.4  容災架構設計與部署
    2.2.5  雲安全架構設計與部署
    2.2.6  雲桌面架構設計與部署
  2.3  雲計算架構優化
    2.3.1  雲計算架構優化概念
    2.3.2  雲計算架構優化案例
  2.4  幾種典型的雲計算架構
    2.4.1  谷歌雲計算架構
    2.4.2  阿里雲計算架構
    2.4.3  騰訊雲計算架構
    2.4.4  華為雲計算架構
  2.5  實踐：騰訊雲部署Web應用
    2.5.1  概述
    2.5.2  基礎環境
    2.5.3  實踐條件
    2.5.4  實踐流程
  習題
第3章  虛擬化技術
  【本章知識結構圖】
  【本章學習目標】
  3.1  虛擬化概述
    3.1.1  虛擬化發展歷程
    3.1.2  虛擬化的幾個重要概念
    3.1.3  虛擬化的主要特性
    3.1.4  虛擬化常見的架構類型
  3.2  虛擬化的關鍵技術
    3.2.1  CPU虛擬化

    3.2.2  存儲虛擬化
    3.2.3  網路虛擬化
    3.2.4  伺服器虛擬化
    3.2.5  虛擬桌面
    3.2.6  應用程序虛擬化
  3.3  幾種典型的虛擬化軟體
    3.3.1  KVM
    3.3.2  Xen
    3.3.3  VMwareESXi
    3.3.4  MicrosoftHyper-V
  3.4  實踐：輕量級虛擬化——Docker容器實戰
    3.4.1  Docker簡述
    3.4.2  Docker案例
  習題
第4章  雲計算技術
  【本章知識結構圖】
  【本章學習目標】
  4.1  雲計算技術概述
  4.2  分散式存儲技術
    4.2.1  GFS
    4.2.2  Swift
    4.2.3  Ceph
    4.2.4  Lustre
    4.2.5  主流分散式存儲技術的比較
  4.3  雲計算網路
    4.3.1  數據中心網路
    4.3.2  軟體定義網路
    4.3.3  租戶網路管理
  4.4  雲計算安全
    4.4.1  雲安全風險
    4.4.2  雲計算安全技術
  4.5  雲操作系統
    4.5.1  雲操作系統基本概念
    4.5.2  雲操作系統管理平台功能
    4.5.3  雲操作系統資源調度
    4.5.4  雲操作系統實例
  4.6  雲開發
    4.6.1  雲開發與傳統開發
    4.6.2  一站式後端Serverless服務
    4.6.3  應用場景
  4.7  雲計算運維
  4.8  實踐
    4.8.1  使用OpenStack搭建雲計算管理平台
    4.8.2  雲開發實踐
  習題
第5章  大數據技術架構
  【本章知識結構圖】
  【本章學習目標】
  5.1  大數據技術架構概述
    5.1.1  大數據技術參考模型

    5.1.2  大數據技術處理平台
  5.2  大數據技術架構設計
    5.2.1  Lambda架構
    5.2.2  Kappa架構
    5.2.3  IOTA架構
  5.3  Hadoop生態架構
    5.3.1  Hadoop基本概念
    5.3.2  Hadoop生態系統
    5.3.3  Hadoop生態架構特點
    5.3.4  Hadoop生態架構缺點
  5.4  Spark生態架構
    5.4.1  Spark基本概念
    5.4.2  Spark生態系統
    5.4.3  Spark基本流程
    5.4.4  Spark適用場景
    5.4.5  Spark與Hadoop的區別
  5.5  Flink生態架構
    5.5.1  Flink基本概念
    5.5.2  Flink架構體系
    5.5.3  Flink架構特性
    5.5.4  流處理應用的基本組件
    5.5.5  FlinkAPI
    5.5.6  Flink擴展庫
    5.5.7  Flink基礎編程模型
    5.5.8  Flink作業執行過程
    5.5.9  Flink應用場景
    5.5.10  Flink和SparkStreaming的區別
  5.6  實踐：Hadoop安裝與配置
    5.6.1  Hadoop基礎環境配置
    5.6.2  Hadoop配置
    5.6.3  格式化文件系統
    5.6.4  啟動和驗證Hadoop
    5.6.5  HadoopWeb管理工具
  習題
第6章  大數據技術
  【本章知識結構圖】
  【本章學習目標】
  6.1  大數據處理過程
  6.2  大數據採集與預處理
    6.2.1  大數據採集概述
    6.2.2  數據採集
    6.2.3  數據預處理
  6.3  大數據存儲技術
    6.3.1  HDFS
    6.3.2  NoSQL資料庫
  6.4  大數據計算技術
    6.4.1  批處理計算
    6.4.2  流計算
    6.4.3  查詢分析計算
    6.4.4  圖計算

  6.5  數據挖掘與可視化分析
    6.5.1  數據挖掘
    6.5.2  可視化分析
  6.6  實踐：某招聘網站信息抓取可視化分析
    6.6.1  爬蟲概述
    6.6.2  基本數據概述
    6.6.3  模塊及庫文件
    6.6.4  數據爬取
    6.6.5  利用pyecharts進行數據可視化
  習題
第7章  雲計算與大數據應用
  【本章知識結構圖】
  【本章學習目標】
  7.1  雲計算與大數據在數字政府中的應用
    7.1.1  城市智能運行中心
    7.1.2  社會治理
    7.1.3  互聯網+監管
  7.2  雲計算與大數據在工業領域中的應用
    7.2.1  工業互聯網
    7.2.2  生產過程優化
    7.2.3  工業數字孿生
  7.3  雲計算與大數據在醫療健康中的應用
    7.3.1  數字化醫院
    7.3.2  醫藥雲
    7.3.3  基因測序
  7.4  雲計算與大數據在教育行業中的應用
    7.4.1  智慧校園
    7.4.2  科研雲
    7.4.3  智慧教學
  7.5  雲計算與大數據在金融領域中的應用
    7.5.1  互聯網銀行
    7.5.2  證券智能營銷
    7.5.3  保險
  習題
第8章  綜合實踐：搭建雲平台並進行大數據處理分析
  【本章知識結構圖】
  【本章學習目標】
  8.1  案例介紹
  8.2  搭建雲平台
    8.2.1  OpenStack概述
    8.2.2  OpenStack基礎環境
    8.2.3  安裝和部署Keystone身份服務
    8.2.4  安裝和部署Glance鏡像服務
    8.2.5  安裝和部署Placement放置服務
    8.2.6  安裝和部署Nova計算服務
    8.2.7  安裝和部署Neutron網路服務
    8.2.8  安裝和部署Horizon儀錶板
    8.2.9  創建和操作虛擬機實例
  8.3  搭建大數據平台
    8.3.1  數據倉庫

    8.3.2  安裝Hive
    8.3.3  安裝Spark
    8.3.4  安裝Zeppelin
    8.3.5  安裝Sqoop
    8.3.6  安裝Flume
  8.4  大數據採集與預處理
    8.4.1  數據採集
    8.4.2  數據預處理
  8.5  大數據實時分析
    8.5.1  訂單指標分析——訂單總數量
    8.5.2  訂單指標分析——預約訂單/非預約訂單占比
    8.5.3  訂單指標分析——不同時段訂單占比
    8.5.4  訂單指標分析——不同地域訂單占比
    8.5.5  訂單指標分析——不同年齡段/時段訂單占比
  8.6  用戶行為可視化
  習題
參考文獻

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