雲計算與大數據時代，網絡技術人員學習和參考的工具書。
本書是高等職業院校十二五規劃教材；
內容繫統講解，深入淺出；采用項目任務式；
用實戰教學，注重入門並提高，邊做邊學。

本書全面介紹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基礎與大數據基礎、虛擬化技術和平臺、MPI、Hadoop、HBase、Hive、Storm和雲存儲繫統Swift。本書以理論夠用為主，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。

王鵬，男，教授，生於1975年，中國科學院博士生導師，計算機科學博士後、金融工程博士後，第八批四川省學術和技術帶頭人後備人選，中組部“西部之光”訪問學者，中國電子學會雲計算專業委員會委員，中國計算機學會高性能計算專業委員會委員，四川省計算機學會高性能計算專業委員會委員，成都市科技攻關計劃項目評審專家，汕尾市科技顧問團首席科學家，成都市“一專多能”優秀青年教師，成都信息工程學院並行計算研究所主任。《走近雲計算》、《雲計算-中國未來的IT戰略》、《雲計算的關鍵技術與應用實例》、《問道雲計算》等書作者。

第1章\t1
雲計算基礎1
1．1雲計算技術概述1
1．1．1雲計算簡介1
1．1．2雲計算的特點2
1．1．3雲計算技術分類3
1．1．4計算機技術向現代信息技術演進的歷程4
1．2集群繫統概述5
1．2．1集群繫統的基本概念5
1．2．2集群繫統繫統的分類6
1．3分布式繫統中計算和數據的協作機制6
1．3．1基於計算切分的分布式計算6
1．3．2基於計算和數據切分的混合型分布式計算技術—網格計算7
1．3．3基於數據切分的分布式計算技術8
1．3．4三種分布式繫統的分析對比10
1．4雲計算平臺服務11
1．4．1IAAS（基礎設施即服務）11
1．4．2PAAS（平臺即服務）11
1．4．3SAAS（軟件即服務）11
1．5雲計算與物聯網11
練習題13
第2章1
大數據基礎1
2．1大數據技術概述1
2．1．1大數據簡介1
2．1．2大數據產生的原因1
2．1．3數據的計量單位2
2．1．4大數據是人類認識世界的新手段3
2．1．5幾類高性能計算繫統對比分析4
2．1．6主要的大數據處理繫統4
2．1．7大數據處理的基本流程6
2．2大數據的典型應用示例7
2．2．1大數據在高能物理中的應用7
2．2．2推薦繫統8
2．2．3搜索引擎繫統8
2．2．4百度遷徙9
2．3大數據中的集群技術10
1．2．2集群文件繫統的基本概念10
2．3．1什麼是集群繫統11
2．3．2大數據並行計算的層次13
2．3．3大數據繫統的分類方法14
2．3．3單一繫統映像15
2．3．4集群中的一致性15
2．4雲計算與大數據的發展17
2．4．1雲計算與大數據發展歷程17
2．4．2為雲計算與大數據發展做出貢獻的科學家20
2．4．3雲計算與大數據的國內發展現狀21
練習題22
第3章1
虛擬化技術1
3．1虛擬化技術簡介1
3．1．1虛擬化技術的發展1
3．1．2虛擬化技術的優勢和劣勢2
3．1．3虛擬化技術的分類3
3．2常見虛擬化軟件6
3．2．1VirtualBox6
3．2．2VMware Workstation6
3．2．3KVM6
3．3繫統虛擬化7
3．3．1服務器虛擬化8
3．3．2桌面虛擬化10
3．3．3網絡虛擬化13
3．4任務 使用KVM構建虛擬機群13
3．4．1子任務1 繫統環境設置13
3．4．2子任務2 安裝虛擬化軟件包15
3．4．3子任務3 虛擬繫統管理器的使用16
3．4．4子任務4 虛擬機的遠程訪問19
練習題21
第4章1
虛擬化平臺1
４．1XenServer1
４．1．1XenServer優點2
４．1．2XenServer硬件要求2
4．2任務 XenServer部署3
4．2．1子任務1 XenServer的安裝3
4．2．2子任務2 XenCenter的安裝7
4．2．3子任務3 制作模板10
4．2．4子任務4 創建虛擬機16
4．3VMware vSphere19
4．3．1VMware vSphere體繫結構19
4．3．2VMware vSphere組件及其功能21
4．3．3VMware vSphere硬件要求22
4．4任務 vSphere部署24
4．4．1子任務1 ESXi的安裝24
4．4．2子任務1 vSphere Client的安裝26
練習題33
第5章1
面向計算—MPI1
5．1MPI概述1
5．2MPI的架構和特點2
5．3任務一 MPICH並行環境的建立3
5．3．1子任務1 繫統環境設置3
5．3．2子任務2 用戶創建和ssh設置4
5．3．3子任務3 NFS服務的安裝5
5．3．4子任務4 MPICH編譯運行5
5．4任務二 MPI分布式程序設計7
5．4．1子任務1 簡單並行程序的編寫7
5．4．2子任務2 獲取進程標志和機器名9
5．4．3子任務3 有消息傳遞功能的並行程序12
5．4．4子任務4 Monte Carlo法在並行程序設計中的應用16
5．4．5子任務5 並行計算中節點間的Reduce操作19
5．4．6設計MPI並行程序時的注意事項21
練習題22
第6章1
分布式大數據繫統1
—Hadoop1
6．1Hadoop概述1
6．2HDFS2
6．1．1Google文件繫統（GFS）2
6．2．2HDFS文件的基本結構4
6．2．3HDFS的存儲過程5
6．2．4YARN架構6
6．3任務一 搭建Hadoop繫統7
6．3．1子任務1 繫統環境設置7
6．3．2子任務2 用戶創建和ssh設置8
6．3．3子任務3 Hadoop安裝和配置9
6．3．4子任務4 Hadoop的啟動和查看13
6．4分布式計算框架MapReduce14
6．4．1MapReduce的發展歷史14
6．4．2MapReduce的基本工作過程15
6．4．3MapReduce的特點18
6．5任務二 Map/Reduce的C語言實現19
6．6任務三 在Hadoop繫統運行MapReduce程序22
練習題23
第7章1
分布式數據庫—HBase1
7．1HBase1
7．1．1HBase簡介1
7．1．2HBase物理模型2
7．1．3HBase架構及基本組件3
7．1．4HBase組織結構5
7．2任務 HBase的搭建與使用5
7．2．1子任務1 HBase環境的搭建6
7．2．2子任務2 HBase的啟動8
7．2．3子任務2 HBase Shell的使用9
7．2．4子任務3 HBase編程10
練習題20
第8章1
數據倉庫平臺—Hive1
8．1Hive1
8．1．1Hive簡介1
8．1．2Hive的體繫結構2
8．1．3H數據存儲3
8．1．4Hive的數據存儲5
8．1．5Hive和普通關繫型數據庫的差異6
8．2任務一 MySQL的搭建7
8．3任務二 Hive的搭建與使用9
8．2．1子任務1 Hive環境的搭建9
8．2．2子任務2 Hive Client的搭建12
8．2．3子任務3 Hive的基本操作13
8．2．4子任務4 Hive內部表與外部表的操作14
8．2．5子任務5 HWI的使用16
8．2．6子任務6 Beeline與JDBC編程18
8．2．7子任務6 Hive與HBase集成23
練習題26
第9章1
基於拓撲的流數據實時計算繫統—Storm1
9．1Storm簡介1
9．2Storm原理及其體繫結構2
9．2．1Storm編程模型原理2
9．2．2Storm體繫結構3
9．2．3ZooKeeper工作原理4
9．3任務一 搭建Storm開發環境5
9．3．1子任務1 繫統環境設置5
9．3．2子任務2 安裝Python工具包7
9．3．3子任務3 安裝ZeroMQ和JZMQ工具包7
9．3．4子任務4 安裝Zookeeper工具包8
9．3．5子任務5 安裝Storm工具包10
9．3．6子任務6 復制工具包11
9．3．7子任務7 Storm的啟動12
9．4任務二 Storm使用實例13
9．4．1子任務1 安裝Maven工具包13
9．4．2子任務2 使用Maven管理storm-starter15
9．4．3子任務3 WordCountTopology實例分析16
練習題21
第10章1
雲存儲繫統—Swift1
10．1雲存儲概述1
10．1．1什麼是雲存儲1
10．1．2雲存儲的分類1
10．1．3雲存儲的特點2
10．1．4存儲繫統類別3
10．2Swift簡介4
10．2．1Swift的發展歷程4
10．2．2Swift 的特性4
10．2．3Swift工作原理4
10．2．4CAP理論5
10．2．5環的數據結構6
10．2．6Swift的繫統架構7
10．3任務 Swift安裝部署9
10．3．1子任務1 繫統環境設置9
10．3．2子任務2 安裝keystone10
10．3．3子任務3 安裝proxy14
10．3．4子任務4 安裝存儲節點17
練習題21