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云計算與大數(shù)據(jù)(第二版)

云計算與大數(shù)據(jù)(第二版)

作者：陶皖
出版社：西安電子科技大學出版社出版時間：2023-03-01
開本： 其他 頁數(shù)： 268
本類榜單：教材銷量榜
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云計算與大數(shù)據(jù)(第二版) 版權信息

云計算與大數(shù)據(jù)(第二版) 內(nèi)容簡介

本書在闡述大數(shù)據(jù)和云計算關系的基礎上，介紹了大數(shù)據(jù)和云計算的基本概念、技術及應用，分為基礎篇、技術與應用篇、實踐篇共3篇，主要包括緒論、大數(shù)據(jù)環(huán)境下的云計算架構、大數(shù)據(jù)關鍵技術與應用、云存儲、云服務與云安全、云計算應用、虛擬化技術、Hadoop和Spark平臺、分布式文件系統(tǒng)及并行計算框架、分布式數(shù)據(jù)存儲與大數(shù)據(jù)挖掘等內(nèi)容。 本書結合應用及實踐過程來講解大數(shù)據(jù)和云計算的相關概念、原理和技術，實用性較強，適合學時緊湊、需要綜合了解及應用云計算和大數(shù)據(jù)關鍵技術的相關專業(yè)的本、？粕褂茫部勺鳛橄嚓P研究人員、愛好者的參考用書。

云計算與大數(shù)據(jù)(第二版) 目錄

**篇 基 礎 篇 第1章 緒論 2 1.1 云計算的來歷與發(fā)展 2 1.1.1 云計算的萌發(fā) 2 1.1.2 云計算的誕生 2 1.1.3 云計算的發(fā)展 2 1.2 云計算的概念及特征 5 1.2.1 云計算的概念 5 1.2.2 云計算的特征 6 1.3 云計算的應用及云計算與其他計算 服務模式的區(qū)別 8 1.3.1 云計算的應用范圍 8 1.3.2 云計算與其他計算 服務模式的區(qū)別 8 1.4 大數(shù)據(jù)的提出及發(fā)展 10 1.4.1 大數(shù)據(jù)的提出 10 1.4.2 大數(shù)據(jù)的發(fā)展 10 1.5 大數(shù)據(jù)的概念、特征及挑戰(zhàn) 12 1.5.1 大數(shù)據(jù)的概念 12 1.5.2 大數(shù)據(jù)的特征 12 1.6 大數(shù)據(jù)的作用與挑戰(zhàn) 14 1.6.1 大數(shù)據(jù)的作用 14 1.6.2 大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn) 16 1.7 大數(shù)據(jù)和云計算的關系 17 第2章 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的云計算架構 18 2.1 大數(shù)據(jù)環(huán)境的技術特征 18 2.2 云計算的架構及標準化 20 2.2.1 云計算的架構 20 2.2.2 云計算標準化情況 22 2.3 國內(nèi)外的云計算架構 27 2.3.1 國外的云計算架構 27 2.3.2 國內(nèi)的云計算架構 27 2.4 云計算應用領域 28 第二篇 技術與應用篇 第3章 大數(shù)據(jù)關鍵技術與應用 32 3.1 大數(shù)據(jù)技術總體框架 32 3.1.1 總體目標 32 3.1.2 架構設計原則 33 3.1.3 總體架構的特點 33 3.2 大數(shù)據(jù)采集與預處理技術 34 3.2.1 大數(shù)據(jù)采集 34 3.2.2 數(shù)據(jù)預處理 40 3.3 大數(shù)據(jù)存儲技術 48 3.3.1 大數(shù)據(jù)時代對數(shù)據(jù)存儲的挑戰(zhàn) 48 3.3.2 分布式文件系統(tǒng) 49 3.3.3 NoSQL數(shù)據(jù)庫 50 3.3.4 NoSQL數(shù)據(jù)庫的分類 51 3.3.5 NoSQL 數(shù)據(jù)庫面臨的挑戰(zhàn) 53 3.4 大數(shù)據(jù)處理技術 54 3.4.1 大數(shù)據(jù)處理模式 54 3.4.2 大數(shù)據(jù)處理Storm平臺 54 3.5 大數(shù)據(jù)分析技術 57 3.5.1 大數(shù)據(jù)分析特點及技術路線 57 3.5.2 大數(shù)據(jù)分析過程 59 3.5.3 大數(shù)據(jù)分析方法 60 3.6 大數(shù)據(jù)可視化技術 63 3.6.1 大數(shù)據(jù)可視化技術概述 64 3.6.2 大數(shù)據(jù)可視化技術基礎 67 3.6.3 大數(shù)據(jù)可視化應用 72 3.6.4 大數(shù)據(jù)可視化軟件和工具 75 第4章 云存儲 77 4.1 認識云存儲 77 4.1.1 云存儲的概念 77 4.1.2 云存儲的實現(xiàn)前提 78 4.2 云存儲技術 79 4.2.1 云存儲結構 79 4.2.2 云存儲技術的兩種架構 81 4.2.3 云存儲的種類 82 4.3 云存儲的應用及面臨的問題 83 4.3.1 云存儲的應用領域 83 4.3.2 云存儲對大數(shù)據(jù)存儲的支持 83 4.3.3 云存儲應用面臨的問題 85 第5章 云服務與云安全 86 5.1 認識云服務 86 5.1.1 云服務的概念 86 5.1.2 云服務的類型 86 5.2 云服務的發(fā)展歷程 88 5.2.1 國際云服務發(fā)展 88 5.2.2 我國云服務發(fā)展 89 5.3 云部署及云計算對大數(shù)據(jù)的支持 89 5.3.1 云計算云部署方式 89 5.3.2 云計算對大數(shù)據(jù)的支持 90 5.4 云安全 91 5.4.1 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的安全需求 91 5.4.2 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的安全問題 93 5.4.3 云計算安全問題 95 5.4.4 云計算安全的技術手段 96 5.4.5 云計算安全的非技術手段 101 第6章 云計算應用 102 6.1 云計算與物聯(lián)網(wǎng) 102 6.1.1 物聯(lián)網(wǎng)概述 102 6.1.2 物聯(lián)網(wǎng)中的云計算 105 6.1.3 典型應用 108 6.2 云計算與移動互聯(lián)網(wǎng) 113 6.2.1 移動互聯(lián)網(wǎng)概述 113 6.2.2 云計算助力移動互聯(lián)網(wǎng) 114 6.3 云計算企業(yè)實踐案例 117 6.3.1 Google云計算方案 117 6.3.2 Amazon彈性計算云方案 118 6.3.3 IBM云計算BlueCloud方案 121 6.3.4 Oracle云計算方案 123 6.3.5 微軟云計算Windows Azure 方案 126 6.3.6 Platform云計算方案 129 6.3.7 阿里云計算方案 130 第三篇 實 踐 篇 第7章 虛擬化技術 136 7.1 虛擬化技術簡介 136 7.2 虛擬化軟件技術架構 138 7.2.1 指令體系結構的虛擬化 139 7.2.2 硬件抽象層的虛擬化 139 7.3 虛擬機軟件介紹 140 7.3.1 基于VirtualBox的虛擬化技術 140 7.3.2 基于VMware的虛擬化技術 142 7.3.3 基于KVM的硬件虛擬化技術 143 7.3.4 基于Xen的虛擬化系統(tǒng) 144 實驗1 VMware虛擬機的安裝與配置 145 第8章 Hadoop和Spark平臺 156 8.1 認識Hadoop 156 8.1.1 Hadoop的起源及特點 156 8.1.2 Hadoop版本變化 157 8.2 Hadoop的組成和部署 158 8.2.1 Hadoop的組成 158 8.2.2 Hadoop的部署 160 8.3 認識Spark 162 8.3.1 Spark概述 162 8.3.2 Spark的框架 163 實驗2 CentOS環(huán)境下Hadoop的 安裝與配置 164 實驗3 Spark平臺的安裝與配置 177 第9章 分布式文件系統(tǒng)及 并行計算框架 181 9.1 分布式文件系統(tǒng)HDFS 181 9.1.1 HDFS的結構及文件訪問 181 9.1.2 HDFS的數(shù)據(jù)管理 183 9.1.3 HDFS操作命令與編程接口 186 9.2 并行計算框架MapReduce 193 9.2.1 MapReduce原理 194 9.2.2 MapReduce處理過程 194 9.2.3 WordCount實例解析 195 實驗4 HDFS的文件操作命令及 API編程 196 實驗5 Eclipse下的MapReduce編程 201 第10章 分布式數(shù)據(jù)存儲與 大數(shù)據(jù)挖掘 208 10.1 分布式數(shù)據(jù)庫HBase 208 10.1.1 HBase簡介 208 10.1.2 Hbase的體系結構 209 10.1.3 Hbase的數(shù)據(jù)模型 211 10.1.4 HBase的基本操作 212 10.2 分布式數(shù)據(jù)倉庫Hive 215 10.2.1 Hive簡介 215 10.2.2 Hive的體系結構 216 10.2.3 Hive的數(shù)據(jù)模型 217 10.2.4 Hive的基本操作 220 10.3 大數(shù)據(jù)挖掘計算平臺Mahout 221 10.3.1 Mahout簡介 221 10.3.2 Mahout中的協(xié)同過濾 225 10.3.3 Mahout中的分類和聚類 229 實驗6 基于Hive的數(shù)據(jù)統(tǒng)計 235 實驗7 基于Mahout的聚類實驗 241 附錄 244 附錄1 全球大數(shù)據(jù)公司盤點 244 附錄2 Python語言簡介 250 參考文獻 259
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