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  • 雲計算與大數據技術
    該商品所屬分類:計算機/網絡 -> 網絡與數據通信
    【市場價】
    158-230
    【優惠價】
    99-144
    【作者】 王鵬 
    【所屬類別】 圖書  計算機/網絡  網絡與數據通信  網絡配置與管理 
    【出版社】人民郵電出版社 
    【ISBN】9787115348036
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
    一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787115348036
    叢書名:工業和信息化人纔培養規劃教材

    作者:王鵬
    出版社:人民郵電出版社

        
        
    "

    編輯推薦
    十二五***規劃教材立項
    國內知名專家
     
    內容簡介
    本書全面介紹了雲計算與大數據的基礎知識、主要技術、基於集群技術的資源整合型雲計算技術和基於虛擬化技術的資源切分型雲計算技術。全書共10章,主要內容包括雲計算與大數據概述、相關技術、虛擬化技術、集群繫統基礎、MPI、Hadoop、HPCC、Storm、數據中心技術和雲計算大數據仿真技術。本書注重實用,實驗豐富,將實驗內容融合在課程內容中,使理論緊密聯繫實際。
    本書可作為高等院校雲計算、大數據相關課程的教材,也可作為相關技術人員的參考用書。
    目錄
    第1章雲計算與大數據基礎
    1.1雲計算技術概述
    1.1.1雲計算簡介
    1.1.2雲計算的特點
    1.1.3雲計算技術分類
    1.2大數據技術概述
    1.2.1大數據簡介
    1.2.2主要的大數據處理繫統
    1.2.3大數據處理的基本流程
    1.3雲計算與大數據的發展
    練習題
    第2章雲計算與大數據的相關技術
    2.1雲計算與大數據
    2.2雲計算與物聯網第1章雲計算與大數據基礎
    1.1雲計算技術概述
    1.1.1雲計算簡介
    1.1.2雲計算的特點
    1.1.3雲計算技術分類
    1.2大數據技術概述
    1.2.1大數據簡介
    1.2.2主要的大數據處理繫統
    1.2.3大數據處理的基本流程
    1.3雲計算與大數據的發展
    練習題
    第2章雲計算與大數據的相關技術
    2.1雲計算與大數據
    2.2雲計算與物聯網
    2.3一致性哈希算法
    2.3.1一致性哈希算法的基本原理
    2.3.2一致性哈希算法中計算和存儲位置的一致性
    2.4非關繫型數據庫
    2.4.1從關繫型數據庫到非關繫型數據庫
    2.4.2非關繫型數據庫的定義
    2.4.3非關繫型數據庫的分類
    2.5集群高速通信標準InfiniBand
    2.6雲計算大數據集群的自組織特性
    練習題
    第3章虛擬化技術
    3.1虛擬化技術簡介
    3.1.1虛擬化技術的發展
    3.1.2虛擬化的描述
    3.1.3虛擬化技術的優勢和劣勢
    3.1.4虛擬化技術的分類
    3.2常見虛擬化軟件
    3.2.1VirtualBox
    3.2.2VMware Workstation
    3.2.3KVM
    3.3繫統虛擬化
    3.3.1服務器虛擬化
    3.3.2桌面虛擬化
    3.3.3網絡虛擬化
    3.4使用KVM構建虛擬機群
    練習題
    第4章集群繫統基礎
    4.1集群繫統的基本概念
    4.2集群繫統的分類
    4.3單一繫統映射
    4.4Beowulf集群
    4.5集群文件繫統
    4.5.1集群文件繫統概念
    4.5.2典型的集群文件繫統Lustre
    4.6分布式繫統中計算和數據的協作機制
    4.6.1基於計算切分的分布式計算
    4.6.2基於計算和數據切分的混合型分布式計算技術——網格計算
    4.6.3基於數據切分的分布式計算技術
    4.6.4三種分布式繫統的分析對比
    練習題
    第5章MPI——面向計算的高性能集群技術
    5.1什麼是MPI
    5.2MPI的架構和特點
    5.3MPICH並行環境的建立
    5.3.1配置前的準備工作
    5.3.2掛載NFS
    5.3.3配置ssh實現MPI節點間用戶的無密碼訪問
    5.3.4安裝MPICH2
    5.3.5建立並行計算環境時的注意事項
    5.4MPI分布式程序設計基礎
    5.4.1最簡單的並行程序
    5.4.2獲取進程標志和機器名
    5.4.3有消息傳遞功能的並行程序
    5.4.4Monte Carlo法在並行程序設計中的應用
    5.4.5並行計算中節點間的Reduce操作
    5.4.6用MPI的6個基本函數實現Reduce函數功能
    5.4.7設計MPI並行程序時的注意事項
    練習題
    第6章Hadoop——分布式大數據繫統
    6.1Hadoop概述
    6.2HDFS
    6.2.1HDFS文件繫統的原型GFS
    6.2.2HDFS文件的基本結構
    6.2.3HDFS的存儲過程
    6.3MapReduce編程框架
    6.3.1MapReduce的發展歷史
    6.3.2MapReduce的基本工作過程
    6.3.3LISP中的MapReduce
    6.3.4MapReduce的特點
    6.4實現Map/Reduce的C語言實例
    6.5建立Hadoop開發環境
    6.5.1相關準備工作
    6.5.2JDK的安裝配置
    6.5.3下載、解壓Hadoop,配置Hadoop環境變量
    6.5.4修改Hadoop配置文件
    6.5.5將配置好的Hadoop文件復制到其他節點
    6.5.6啟動、停止Hadoop
    6.5.7在Hadoop繫統上運行測試程序WordCount
    練習題
    第7章HPCC——面向數據的高性能計算集群繫統
    7.1HPCC簡介
    7.2HPCC的繫統架構
    7.3HPCC平臺數據檢索任務的執行過程
    7.4HPCC的安裝部署
    7.5數據的加載、切分和分發
    7.6ECL語言基礎知識
    7.6.1ECL語言的保留關鍵字
    7.6.2ECL語言的記錄定義和操作
    7.6.3ECL語言集成開發環境
    7.7ECL語言編程實例
    7.7.1聲明數據文件中的記錄結構
    7.7.2讀取數據文件生成數據集
    7.7.3統計記錄條數
    7.7.4將數據集中的小寫字母改為大寫
    7.7.5建立索引實現對數據集的檢索
    7.7.6發布數據
    7.7.7HPCC中的WordCount操作
    練習題
    第8章Storm——基於拓撲的流數據實時計算繫統
    8.1Storm簡介
    8.2Storm原理及其體繫結構
    8.2.1Storm編程模型原理
    8.2.2Storm體繫結構
    8.3搭建Storm開發環境
    8.3.1Storm的安裝步驟
    8.3.2Storm 的設置
    8.3.3Storm 的啟動
    8.4Storm使用實例
    8.4.1使用Maven管理storm-starter
    8.4.2WordCountTopology實例分析150 
    練習題
    第9章服務器與數據中心
    9.1 數據中心的發展歷史
    9.2數據中心的——服務器
    9.3數據中心選址
    9.4數據中心的能耗
    練習題
    第10章雲計算大數據仿真技術
    10.1用參數定義物理設備進行仿真
    10.2雲計算仿真繫統——CloudSim
    10.2.1CloudSim基礎
    10.2.2CloudSim體繫結構
    10.2.3CloudSim的使用模型場景
    10.2.4CloudSim使用實例
    10.3雲計算繫統相空間模型
    練習題
    參考文獻
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