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內容簡介

　　本書全麵介紹瞭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閤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、集群係統基礎、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，將實驗內容融閤在課程內容中，使理論緊密聯係實際。
　　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。

內頁插圖

目錄

目　錄

第1章　雲計算與大數據基礎　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
1．2　大數據技術概述　5
1．2．1　大數據簡介　5
1．2．2　主要的大數據處理係統　8
1．2．3　大數據處理的基本流程　10
1．3　雲計算與大數據的發展　11
練習題　17

第2章　雲計算與大數據的相關技術　19
2．1　雲計算與大數據　19
2．2　雲計算與物聯網　21
2．3　一緻性哈希算法　24
2．3．1　一緻性哈希算法的基本原理　24
2．3．2　一緻性哈希算法中計算和存儲位置的一緻性　25
2．4　非關係型數據庫　27
2．4．1　從關係型數據庫到非關係型數據庫　27
2．4．2　非關係型數據庫的定義　28
2．4．3　非關係型數據庫的分類　28
2．5　集群高速通信標準InfiniBand　29
2．6　雲計算大數據集群的自組織特性　30
練習題　32

第3章　虛擬化技術　33
3．1　虛擬化技術簡介　33
3．1．1　虛擬化技術的發展　33
3．1．2　虛擬化的描述　34
3．1．3　虛擬化技術的優勢和劣勢　35
3．1．4　虛擬化技術的分類　36
3．2　常見虛擬化軟件　39
3．2．1　VirtualBox　39
3．2．2　VMware Workstation　39
3．2．3　KVM　39
3．3　係統虛擬化　40
3．3．1　服務器虛擬化　41
3．3．2　桌麵虛擬化　43
3．3．3　網絡虛擬化　45
3．4　使用KVM構建虛擬機群　46
練習題　48

第4章　集群係統基礎　49
4．1　集群係統的基本概念　49
4．2　集群係統的分類　51
4．3　單一係統映射　52
4．4　Beowulf集群　53
4．5　集群文件係統　55
4．5．1　集群文件係統概念　55
4．5．2　典型的集群文件係統Lustre　56
4．6　分布式係統中計算和數據的協作機製　　58
4．6．1　基於計算切分的分布式計算　58
4．6．2　基於計算和數據切分的混閤型分布式計算技術——網格計算　60
4．6．3　基於數據切分的分布式計算技術　61
4．6．4　三種分布式係統的分析對比　63
練習題　65

第5章　MPI——麵嚮計算的高性能集群技術　66
5．1　什麼是MPI　66
5．2　MPI的架構和特點　67
5．3　MPICH並行環境的建立　68
5．3．1　配置前的準備工作　68
5．3．2　掛載NFS　68
5．3．3　配置ssh實現MPI節點間用戶的無密碼訪問　69
5．3．4　安裝MPICH2　70
5．3．5　建立並行計算環境時的注意事項　72
5．4　MPI分布式程序設計基礎　72
5．4．1　最簡單的並行程序　73
5．4．2　獲取進程標誌和機器名　76
5．4．3　有消息傳遞功能的並行程序　78
5．4．4　Monte Carlo法在並行程序設計中的應用　82
5．4．5　並行計算中節點間的Reduce操作　84
5．4．6　用MPI的6個基本函數實現Reduce函數功能　87
5．4．7　設計MPI並行程序時的注意事項　89
練習題　90

第6章　Hadoop——分布式大數據係統　91
6．1　Hadoop概述　91
6．2　HDFS　92
6．2．1　HDFS文件係統的原型GFS　92
6．2．2　HDFS文件的基本結構　94
6．2．3　HDFS的存儲過程　95
6．3　MapReduce編程框架　96
6．3．1　MapReduce的發展曆史　96
6．3．2　MapReduce的基本工作過程　96
6．3．3　LISP中的MapReduce　99
6．3．4　MapReduce的特點　100
6．4　實現Map/Reduce的C語言實例　101
6．5　建立Hadoop開發環境　104
6．5．1　相關準備工作　105
6．5．2　JDK的安裝配置　105
6．5．3　下載、解壓Hadoop，配置Hadoop環境變量　106
6．5．4　修改Hadoop配置文件　107
6．5．5　將配置好的Hadoop文件復製到其他節點　108
6．5．6　啓動、停止Hadoop　108
6．5．7　在Hadoop係統上運行測試程序WordCount　109
練習題　111

第7章　HPCC——麵嚮數據的高性能計算集群係統　112
7．1　HPCC簡介　113
7．2　HPCC的係統架構　115
7．3　HPCC平颱數據檢索任務的執行過程　117
7．4　HPCC的安裝部署　118
7．5　數據的加載、切分和分發　123
7．6　ECL語言基礎知識　126
7．6．1　ECL語言的保留關鍵字　127
7．6．2　ECL語言的記錄定義和操作　128
7．6．3　ECL語言集成開發環境　129
7．7　ECL語言編程實例　130
7．7．1　聲明數據文件中的記錄結構　130
7．7．2　讀取數據文件生成數據集　131
7．7．3　統計記錄條數　131
7．7．4　將數據集中的小寫字母改為大寫　132
7．7．5　建立索引實現對數據集的檢索　133
7．7．6　發布數據　135
7．7．7　HPCC中的WordCount操作　137
練習題　139

第8章　Storm——基於拓撲的流數據實時計算係統　141
8．1　Storm簡介　141
8．2　Storm原理及其體係結構　142
8．2．1　Storm編程模型原理　142
8．2．2　Storm體係結構　143
8．3　搭建Storm開發環境　144
8．3．1　Storm的安裝步驟　144
8．3．2　Storm 的設置　146
8．3．3　Storm 的啓動　147
8．4　Storm使用實例　148
8．4．1　使用Maven管理storm-starter　148
8．4．2　WordCountTopology實例分析　150　
練習題　154

第9章　服務器與數據中心　155
9．1 數據中心的發展曆史　155
9．2　數據中心的基本單元——服務器　159
9．3　數據中心選址　161
9．4　數據中心的能耗　161
練習題　163

第10章　雲計算大數據仿真技術　164
10．1　用參數定義物理設備進行仿真　164
10．2　雲計算仿真係統——CloudSim　165
10．2．1　CloudSim基礎　165
10．2．2　CloudSim體係結構　167
10．2．3　CloudSim的使用模型場景　169
10．2．4　CloudSim使用實例　170
10．3　雲計算係統相空間模型　176
練習題　178

參考文獻　179

前言/序言

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本書全麵介紹瞭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閤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、集群係統基礎、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，將實驗內容融閤在課程內容中，使理論緊密聯係實際。

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書太薄瞭

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