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分散式計算雲計算與大數據(第2版高等學校電腦專業系列教材)

  • 作者：編者:林偉偉//劉波//劉發貴|責編:朱劼//郎亞妹
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111753445
  • 出版日期：2024/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：438
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    本書對第1版做了修訂，緊跟分散式計算、雲計算與大數據相關領域的新技術，以應用需求為背景講解相關技術原理和應用方法，主要內容包括：分散式計算的基本原理和編程開發技術，雲計算的原理和關鍵技術、主流雲計算平台和編程開發方法，雲原生技術、雲計算安全技術與標準及雲存儲技術，大數據的分析處理關鍵技術、計算模式和編程技術、平台，大數據應用開發方法和典型應用案例等。
    本書可以作為電腦相關專業本科高年級學生和研究生的教材，也可供相關技術人員參考使用。
作者介紹
編者:林偉偉//劉波//劉發貴|責編:朱劼//郎亞妹
    林偉偉，男，博士，華南理工大學電腦科學與工程學院教授、博士生導師，電腦學會高級會員。主要從事雲計算調度優化與節能技術、大數據架構與分析技術、AI應用技術等研究工作，發表學術論文80余篇，其中SCI、EI收錄60余篇，部分論文發表在國內外知名期刊（《軟體學報》《電腦學報》《Information Sciences》《Future Generation Computer Systems》《IEEE Transactions on Cloud Computing》《IEEE Transactions on Sustainable Computing》等）上。主持雲計算與大數據相關科研項目20余項，包括2項國家自然科學基金、多個省部級項目以及華為等公司委託的橫向項目，具有豐富的項目研發經驗。申請發明專利20余件，主編雲計算與大數據系列教材兩本：《分散式計算、雲計算與大數據》《雲計算與大數據技術理論及應用》。
目錄
前言
第1章  分散式計算概論
  1.1  分散式計算的概念
    1.1.1  定義
    1.1.2  優缺點
  1.2  分散式計算模式
    1.2.1  單機計算
    1.2.2  並行計算
    1.2.3  網路計算
    1.2.4  對等計算
    1.2.5  集群計算
    1.2.6  網格計算
    1.2.7  雲計算
    1.2.8  霧計算
    1.2.9  邊緣計算
    1.2.10  移動邊緣計算
    1.2.11  移動雲計算
    1.2.12  大數據計算
    1.2.13  無伺服器計算
  1.3  分散式基礎問題與理論
    1.3.1  拜占庭將軍問題
    1.3.2  Paxos演算法
    1.3.3  ACID原則
    1.3.4  CAP定理
    1.3.5  BASE理論
  1.4  經典分散式計算系統
    1.4.1  WWW
    1.4.2  SETI@home
    1.4.3  BOINC
    1.4.4  OpenStack
    1.4.5  Hadoop
    1.4.6  Spark
    1.4.7  Kubernetes
    1.4.8  其他分散式計算系統
  習題
  參考文獻
第2章  分散式計算編程基礎
  2.1  進程間通信
    2.1.1  進程間通信的概念
    2.1.2  IPC原型與示例
  2.2  Socket編程
    2.2.1  Socket概述
    2.2.2  流式Socket編程
  2.3  RMI編程
    2.3.1  RMI概述
    2.3.2  RMI基本分散式應用
  2.4  P2P編程
  習題
  參考文獻
第3章  Web原理與應用開發

  3.1  HTTP
    3.1.1  WWW服務
    3.1.2  TCP/IP
    3.1.3  HTTP的原理
  3.2  Web開發技術簡介
    3.2.1  HTML
    3.2.2  JavaScript
    3.2.3  CSS
    3.2.4  XML
    3.2.5  動態網頁技術
  3.3  CGI
    3.3.1  CGI的原理
    3.3.2  Web表單
  3.4  Web會話
    3.4.1  Cookie機制
    3.4.2  Session機制
  3.5  Applet
  3.6  Servlet
  3.7  SSH框架與應用開發
    3.7.1  SSH簡介
    3.7.2  Struts
    3.7.3  Spring
    3.7.4  Hibernate
    3.7.5  基於SSH的應用開發案例
  習題
  參考文獻
第4章  雲計算原理與技術
  4.1  雲計算概述
    4.1.1  雲計算的起源
    4.1.2  雲計算的概念與定義
    4.1.3  雲計算的分類
  4.2  雲計算關鍵技術
    4.2.1  體系結構
    4.2.2  數據存儲
    4.2.3  計算模型
    4.2.4  資源調度
    4.2.5  虛擬化
  4.3  谷歌雲計算
    4.3.1  GFS
    4.3.2  MapReduce
    4.3.3  BigTable
    4.3.4  Dremel
  4.4  亞馬遜雲計算
    4.4.1  亞馬遜雲平台存儲架構
    4.4.2  EC2、S3、SimpleDB等組件
  4.5  阿里雲計算
    4.5.1  阿里云云平台
    4.5.2  飛天分散式操作系統
  4.6  華為雲計算
    4.6.1  華為雲公有架構

    4.6.2  華為雲擎天架構
  習題
  參考文獻
第5章  雲計算編程實踐
  5.1  CloudSim體系結構和API
    5.1.1  CloudSim體系結構
    5.1.2  CloudSim3.0 API
  5.2  CloudSim環境搭建和使用方法
    5.2.1  環境配置
    5.2.2  運行樣常式序
  5.3  CloudSim擴展編程
    5.3.1  調度策略的擴展
    5.3.2  模擬核心代碼
    5.3.3  平台重編譯
  5.4  CloudSim的編程實踐
    5.4.1  CloudSim任務調度編程
    5.4.2  CloudSim網路編程
    5.4.3  CloudSim能耗編程
    5.4.4  CloudSim容器編程
    5.4.5  CloudSimEx
  5.5  OpenStack編程實踐
    5.5.1  OpenStack體系結構
    5.5.2  OpenStack程序設計範例
  習題
  參考文獻
第6章  雲存儲技術
  6.1  存儲基礎知識
    6.1.1  存儲組網形態
    6.1.2  RAID
    6.1.3  磁碟熱備
    6.1.4  快照
    6.1.5  數據分級存儲的概念
  6.2  雲存儲的概念與技術原理
    6.2.1  分散式存儲
    6.2.2  存儲虛擬化
  6.3  對象存儲技術
    6.3.1  對象存儲架構
    6.3.2  傳統塊存儲與對象存儲
    6.3.3  對象
    6.3.4  對象存儲系統的組成
  習題
  參考文獻
第7章  雲原生技術
  7.1  雲原生的概念與架構
    7.1.1  雲原生的概念
    7.1.2  雲原生的架構
  7.2  雲原生關鍵技術
    7.2.1  微服務
    7.2.2  容器
    7.2.3  Kubernetes

    7.2.4  服務網格
  7.3  雲原生應用開發
    7.3.1  實例概述
    7.3.2  系統設計
    7.3.3  系統實現
    7.3.4  SpringCloud的使用實例
    7.3.5  持續集成與部署
  7.4  雲原生技術特色
    7.4.1  雲原生應用的12要素
    7.4.2  雲原生應用與傳統應用的差別
  習題
  參考文獻
第8章  雲計算安全技術與標準
  8.1  雲計算安全的概念與現狀分析
    8.1.1  雲計算安全的概念
    8.1.2  雲計算安全現狀分析
  8.2  雲計算安全技術
    8.2.1  身份認證技術
    8.2.2  訪問控制技術
    8.2.3  網路隔離技術
    8.2.4  遠程訪問技術
    8.2.5  端點防護技術
    8.2.6  數據加密技術
  8.3  雲計算技術標準
    8.3.1  國際雲計算組織及技術標準
    8.3.2  國內雲計算技術標準
  習題
  參考文獻
第9章  大數據技術與編程
  9.1  大數據產生的背景與大數據概述
    9.1.1  大數據產生的背景
    9.1.2  大數據的定義
    9.1.3  大數據的5V特徵
    9.1.4  大數據發展趨勢
  9.2  大數據處理關鍵技術
    9.2.1  大數據採集
    9.2.2  大數據預處理
    9.2.3  大數據存儲及管理
    9.2.4  大數據分析及挖掘
    9.2.5  大數據展現及應用
  9.3  大數據計算模式
    9.3.1  MapReduce
    9.3.2  Spark
    9.3.3  流式計算
  9.4  基於Hadoop的大數據編程實踐
    9.4.1  Hadoop環境的搭建
    9.4.2  基於MapReduce的程序實例（HDFS）
    9.4.3  基於MapReduce的程序實例（HBase）
  9.5  基於Spark的大數據編程實踐
    9.5.1  基於Spark的程序實例

    9.5.2  Spark的RDD編程實踐
  習題
  參考文獻
第10章  實時醫療大數據分析案例
  10.1  案例背景與需求概述
    10.1.1  背景介紹
    10.1.2  基本需求
  10.2  設計方案
    10.2.1  ETL
    10.2.2  非格式化存儲
    10.2.3  流處理
    10.2.4  訓練模型與結果預測
  10.3  環境準備
    10.3.1  節點規劃
    10.3.2  軟體選型
  10.4  實現方法
    10.4.1  使用Kettle、Sqoop等ETL工具將數據導入HDFS
    10.4.2  基於SparkStreaming開發Kafka連接器組件
    10.4.3  基於SparkMLlib開發數據挖掘組件
  10.5  不足與擴展
  習題
  參考文獻
第11章  保險大數據分析案例
  11.1  案例背景與需求概述
    11.1.1  背景介紹
    11.1.2  基本需求
  11.2  設計方案
    11.2.1  基於GraphX的並行家譜挖掘演算法
    11.2.2  基於分片技術的隨機森林演算法
    11.2.3  基於內存計算的FP-Growth關聯規則挖掘演算法
  11.3  環境準備
  11.4  實現方法
    11.4.1  基於GraphX的並行家譜挖掘
    11.4.2  基於分片技術的隨機森林模型用戶推薦
    11.4.3  基於FP-Growth關聯規則挖掘演算法的回歸檢驗
    11.4.4  結果可視化
  11.5  不足與擴展
  習題
  參考文獻

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