云計(jì)算（第三版）

定　價(jià)：￥59.00

作　者：	劉鵬主編
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	程序設(shè)計(jì) 計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)

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ISBN：	9787121263866	出版時(shí)間：	2015-07-01	包裝：
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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)是國(guó)內(nèi)銷(xiāo)量最大、被眾多高校采用的教材《云計(jì)算》的最新升級(jí)版，是中國(guó)云計(jì)算專(zhuān)家咨詢(xún)委員會(huì)秘書(shū)長(zhǎng)劉鵬教授團(tuán)隊(duì)的心血之作。在應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)的過(guò)程中，云計(jì)算技術(shù)日趨成熟，擁有大量的成功商業(yè)應(yīng)用。本書(shū)追蹤最新技術(shù)，相比第二版更新了60%以上的內(nèi)容，包括大數(shù)據(jù)與云計(jì)算、Google云計(jì)算、Amazon云計(jì)算、微軟云計(jì)算、Hadoop 2.0及其生態(tài)圈、虛擬化技術(shù)、OpenStack開(kāi)源云計(jì)算、云計(jì)算數(shù)據(jù)中心、云計(jì)算核心算法和中國(guó)云計(jì)算技術(shù)等。劉鵬教授創(chuàng)辦的中國(guó)云計(jì)算（chinacloud.cn）、中國(guó)大數(shù)據(jù)（thebigdata.cn）網(wǎng)站和劉鵬微信公眾號(hào)（lpoutlook）為本書(shū)學(xué)習(xí)提供技術(shù)支撐。

作者簡(jiǎn)介

　　教授、博導(dǎo)、學(xué)科帶頭人，清華大學(xué)博士?，F(xiàn)任中國(guó)云計(jì)算專(zhuān)家咨詢(xún)委員會(huì)秘書(shū)長(zhǎng)、中國(guó)信息協(xié)會(huì)大數(shù)據(jù)分會(huì)副會(huì)長(zhǎng)、工信部云計(jì)算研究中心專(zhuān)家。主持完成科研項(xiàng)目25項(xiàng)，發(fā)表論文80余篇，出版專(zhuān)業(yè)書(shū)籍15本。獲部級(jí)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)4項(xiàng)，三等獎(jiǎng)4項(xiàng)。主編了國(guó)內(nèi)第一本云計(jì)算教材《云計(jì)算》和第一本云計(jì)算編程書(shū)籍《實(shí)戰(zhàn)Hadoop》。創(chuàng)辦了知名的中國(guó)云計(jì)算（www.chinacloud.cn）和中國(guó)大數(shù)據(jù)（www.thebigdata.cn）網(wǎng)站。曾率隊(duì)奪得2002 PennySort國(guó)際計(jì)算機(jī)排序比賽冠軍，兩次奪得全國(guó)高?？萍急荣愖罡擢?jiǎng)，并三次奪得清華大學(xué)科技比賽最高獎(jiǎng)。榮獲“全軍十大學(xué)習(xí)成才標(biāo)兵”（排名第一）、南京“十大杰出青年”、江蘇省“333高層次人才培養(yǎng)工程”中青年科學(xué)技術(shù)帶頭人、清華大學(xué)“學(xué)術(shù)新秀”等稱(chēng)號(hào)。

圖書(shū)目錄

第1章大數(shù)據(jù)與云計(jì)算 1
1.1 大數(shù)據(jù)時(shí)代 1
1.2 云計(jì)算——大數(shù)據(jù)的計(jì)算 3
1.3 云計(jì)算發(fā)展現(xiàn)狀 6
1.4 云計(jì)算實(shí)現(xiàn)機(jī)制 7
1.5 云計(jì)算壓倒性的成本優(yōu)勢(shì) 9
習(xí)題 12
參考文獻(xiàn) 12
第2章 Google云計(jì)算原理與應(yīng)用 13
2.1 Google文件系統(tǒng)GFS 13
2.1.1 系統(tǒng)架構(gòu) 14
2.1.2 容錯(cuò)機(jī)制 16
2.1.3 系統(tǒng)管理技術(shù) 17
2.2 分布式數(shù)據(jù)處理MapReduce 17
2.2.1 產(chǎn)生背景 17
2.2.2 編程模型 18
2.2.3 實(shí)現(xiàn)機(jī)制 19
2.2.4 案例分析 20
2.3 分布式鎖服務(wù)Chubby 22
2.3.1 Paxos算法 23
2.3.2 Chubby系統(tǒng)設(shè)計(jì) 24
2.3.3 Chubby中的Paxos 26
2.3.4 Chubby文件系統(tǒng) 28
2.3.5 通信協(xié)議 29
2.3.6 正確性與性能 31
2.4 分布式結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表Bigtable 32
2.4.1 設(shè)計(jì)動(dòng)機(jī)與目標(biāo) 32
2.4.2 數(shù)據(jù)模型 33
2.4.3 系統(tǒng)架構(gòu) 34
2.4.4 主服務(wù)器 35
2.4.5 子表服務(wù)器 36
2.4.6 性能優(yōu)化 40
2.5 分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)Megastore 41
2.5.1 設(shè)計(jì)目標(biāo)及方案選擇 41
2.5.2 Megastore數(shù)據(jù)模型 42
2.5.3 Megastore中的事務(wù)及并發(fā)控制 44
2.5.4 Megastore基本架構(gòu) 45
2.5.5 核心技術(shù)——復(fù)制 47
2.5.6 產(chǎn)品性能及控制措施 51
2.6 大規(guī)模分布式系統(tǒng)的監(jiān)控基礎(chǔ)架構(gòu)Dapper 52
2.6.1 基本設(shè)計(jì)目標(biāo) 52
2.6.2 Dapper監(jiān)控系統(tǒng)簡(jiǎn)介 53
2.6.3 關(guān)鍵性技術(shù) 56
2.6.4 常用Dapper工具 57
2.6.5 Dapper使用經(jīng)驗(yàn) 59
2.7 海量數(shù)據(jù)的交互式分析工具Dremel 61
2.7.1 產(chǎn)生背景 61
2.7.2 數(shù)據(jù)模型 62
2.7.3 嵌套式的列存儲(chǔ) 63
2.7.4 查詢(xún)語(yǔ)言與執(zhí)行 68
2.7.5 性能分析 70
2.7.6 小結(jié) 71
2.8 內(nèi)存大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)PowerDrill 71
2.8.1 產(chǎn)生背景與設(shè)計(jì)目標(biāo) 71
2.8.2 基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 72
2.8.3 性能優(yōu)化 73
2.8.4 性能分析與對(duì)比 75
2.9 Google應(yīng)用程序引擎 76
2.9.1 Google App Engine簡(jiǎn)介 77
2.9.2 應(yīng)用程序環(huán)境 78
2.9.3 Google App Engine服務(wù) 80
習(xí)題 88
參考文獻(xiàn) 88
第3章 Amazon云計(jì)算AWS 90
3.1 基礎(chǔ)存儲(chǔ)架構(gòu)Dynamo 90
3.1.1 Dynamo概況 90
3.1.2 Dynamo架構(gòu)的主要技術(shù) 91
3.2 彈性計(jì)算云EC2 99
3.2.1 EC2的基本架構(gòu) 99
3.2.2 EC2的關(guān)鍵技術(shù) 100
3.2.3 EC2的安全及容錯(cuò)機(jī)制 102
3.3 簡(jiǎn)單存儲(chǔ)服務(wù)S3 103
3.3.1 S3的基本概念和操作 103
3.3.2 S3的數(shù)據(jù)一致性模型 105
3.3.3 S3的安全措施 105
3.4 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)SimpleDB和DynamoDB 108
3.4.1 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的比較 108
3.4.2 SimpleDB 108
3.4.3 DynamoDB 110
3.4.4 SimpleDB和DynamoDB的比較 111
3.5 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)RDS 111
3.5.1 RDS的基本原理 111
3.5.2 RDS的使用 112
3.6 簡(jiǎn)單隊(duì)列服務(wù)SQS 113
3.6.1 SQS的基本模型 113
3.6.2 SQS的消息 114
3.7 內(nèi)容推送服務(wù)CloudFront 115
3.7.1 CDN 116
3.7.2 CloudFront 117
3.8 其他Amazon云計(jì)算服務(wù) 119
3.8.1 快速應(yīng)用部署Elastic Beanstalk和服務(wù)模板CloudFormation 119
3.8.2 DNS服務(wù)Router 53 120
3.8.3 虛擬私有云VPC 120
3.8.4 簡(jiǎn)單通知服務(wù)和簡(jiǎn)單郵件服務(wù) 120
3.8.5 彈性MapReduce服務(wù) 121
3.8.6 電子商務(wù)服務(wù)DevPay、FPS和Simple Pay 122
3.8.7 Amazon執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)服務(wù) 127
3.8.8 土耳其機(jī)器人 128
3.8.9 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)Redshift 129
3.8.10 應(yīng)用流服務(wù)AppStream和數(shù)據(jù)流分析服務(wù)Kinesis 129
3.9 AWS應(yīng)用實(shí)例 130
3.9.1 照片和視頻共享網(wǎng)站SmugMug 130
3.9.2 視頻制作網(wǎng)站Animoto 131
3.9.3 網(wǎng)站排名Alexa 132
3.10 小結(jié) 132
習(xí)題 132
參考文獻(xiàn) 133
第4章微軟云計(jì)算Windows Azure 136
4.1 微軟云計(jì)算平臺(tái) 136
4.2 微軟云操作系統(tǒng)Windows Azure 137
4.2.1 Windows Azure概述 137
4.2.2 Windows Azure計(jì)算服務(wù) 138
4.2.3 Windows Azure存儲(chǔ)服務(wù) 140
4.2.4 Windows Azure Connect 147
4.2.5 Windows Azure CDN 148
4.2.6 Fabric控制器 149
4.3 微軟云關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)SQL Azure 150
4.3.1 SQL Azure概述 150
4.3.2 SQL Azure關(guān)鍵技術(shù) 151
4.3.3 SQL Azure和SQL Server對(duì)比 153
4.4 Windows Azure AppFabric 154
4.4.1 AppFabric概述 154
4.4.2 AppFabric關(guān)鍵技術(shù) 155
4.5 Windows Azure Marketplace 159
4.6 Windows Azure服務(wù)平臺(tái) 160
4.6.1 網(wǎng)站 160
4.6.2 虛擬機(jī) 161
4.6.3 云服務(wù) 162
4.6.4 移動(dòng)服務(wù) 163
4.6.5 大數(shù)據(jù)處理 164
4.6.6 媒體支持 165
習(xí)題 166
參考文獻(xiàn) 166
第5章 Hadoop 2.0：主流開(kāi)源云架構(gòu) 168
5.1 引例 168
5.1.1 問(wèn)題概述 168
5.1.2 常規(guī)解決方案 168
5.1.3 分布式下的解決方案 169
5.1.4 小結(jié) 173
5.2 Hadoop 2.0簡(jiǎn)述 173
5.2.1 Hadoop 2.0由來(lái) 173
5.2.2 Hadoop 2.0相關(guān)項(xiàng)目 174
5.2.3 Hadoop應(yīng)用 175
5.3 Hadoop 2.0部署 175
5.3.1 部署綜述 175
5.3.2 傳統(tǒng)解壓包部署 179
5.4 Hadoop 2.0體系架構(gòu) 182
5.4.1 Hadoop 2.0公共組件Common 182
5.4.2 分布式文件系統(tǒng)HDFS 184
5.4.3 分布式操作系統(tǒng)Yarn 190
5.4.4 Hadoop 2.0安全機(jī)制簡(jiǎn)介 198
5.5 Hadoop 2.0訪問(wèn)接口 199
5.5.1 訪問(wèn)接口綜述 199
5.5.2 瀏覽器接口 199
5.5.3 命令行接口 200
5.6 Hadoop 2.0編程接口 202
5.6.1 HDFS 編程 202
5.6.2 Yarn編程 205
習(xí)題 214
參考文獻(xiàn) 214
第6章 Hadoop 2.0大家族 215
6.1 Hadoop 2.0大家族概述 215
6.1.1 分布式組件 215
6.1.2 部署概述 217
6.2 ZooKeeper 223
6.2.1 ZooKeeper簡(jiǎn)介 223
6.2.2 ZooKeeper 入門(mén) 224
6.3 Hbase 226
6.3.1 Hbase簡(jiǎn)介 226
6.3.2 Hbase入門(mén) 229
6.4 Pig 232
6.4.1 Pig簡(jiǎn)介 232
6.4.2 Pig入門(mén) 233
6.5 Hive 234
6.5.1 Hive簡(jiǎn)介 234
6.5.2 Hive入門(mén) 235
6.6 Oozie 238
6.6.1 Oozie簡(jiǎn)介 238
6.6.2 Oozie入門(mén) 238
6.7 Flume 241
6.7.1 Flume簡(jiǎn)介 241
6.7.2 Flume入門(mén) 243
6.8 Mahout 246
6.8.1 Mahout簡(jiǎn)介 246
6.8.2 Mahout入門(mén) 246
6.9 小結(jié) 247
習(xí)題 248
參考文獻(xiàn) 248
第7章虛擬化技術(shù) 250
7.1 虛擬化技術(shù)簡(jiǎn)介 250
7.2 服務(wù)器虛擬化 251
7.2.1 服務(wù)器虛擬化的層次 251
7.2.2 服務(wù)器虛擬化的底層實(shí)現(xiàn) 252
7.2.3 虛擬機(jī)遷移 253
7.2.4 隔離技術(shù) 256
7.2.5 案例分析 257
7.3 存儲(chǔ)虛擬化 258
7.3.1 存儲(chǔ)虛擬化的一般模型 258
7.3.2 存儲(chǔ)虛擬化的實(shí)現(xiàn)方式 259
7.3.3 案例分析 260
7.4 網(wǎng)絡(luò)虛擬化 262
7.4.1 核心層網(wǎng)絡(luò)虛擬化 262
7.4.2 接入層網(wǎng)絡(luò)虛擬化 262
7.4.3 虛擬機(jī)網(wǎng)絡(luò)虛擬化 262