- 分布式计算云计算与大数据(第2版高等学校计算机专业系列教材)
- - 作者：编者:林伟伟//刘波//刘发贵|责编:朱劼//郎亚妹
  - 出版社：机械工业
  - ISBN：9787111753445
  - 出版日期：2024/07/01
  - 页数：438
- 售价：35.6

内容大纲
本书对第1版做了修订，紧跟分布式计算、云计算与大数据相关领域的新技术，以应用需求为背景讲解相关技术原理和应用方法，主要内容包括：分布式计算的基本原理和编程开发技术，云计算的原理和关键技术、主流云计算平台和编程开发方法，云原生技术、云计算安全技术与标准及云存储技术，大数据的分析处理关键技术、计算模式和编程技术、平台，大数据应用开发方法和典型应用案例等。
本书可以作为计算机相关专业本科高年级学生和研究生的教材，也可供相关技术人员参考使用。
作者介绍
林伟伟，男，博士，华南理工大学计算机科学与工程学院教授、博士生导师，计算机学会高级会员。主要从事云计算调度优化与节能技术、大数据架构与分析技术、AI应用技术等研究工作，发表学术论文80余篇，其中SCI、EI收录60余篇，部分论文发表在国内外知名期刊（《软件学报》《计算机学报》《Information Sciences》《Future Generation Computer Systems》《IEEE Transactions on Cloud Computing》《IEEE Transactions on Sustainable Computing》等）上。主持云计算与大数据相关科研项目20余项，包括2项国家自然科学基金、多个省部级项目以及华为等公司委托的横向项目，具有丰富的项目研发经验。申请发明专利20余件，主编云计算与大数据系列教材两本：《分布式计算、云计算与大数据》《云计算与大数据技术理论及应用》。
目录
前言
第1章  分布式计算概论
  1.1  分布式计算的概念
    1.1.1  定义
    1.1.2  优缺点
  1.2  分布式计算模式
    1.2.1  单机计算
    1.2.2  并行计算
    1.2.3  网络计算
    1.2.4  对等计算
    1.2.5  集群计算
    1.2.6  网格计算
    1.2.7  云计算
    1.2.8  雾计算
    1.2.9  边缘计算
    1.2.10  移动边缘计算
    1.2.11  移动云计算
    1.2.12  大数据计算
    1.2.13  无服务器计算
  1.3  分布式基础问题与理论
    1.3.1  拜占庭将军问题
    1.3.2  Paxos算法
    1.3.3  ACID原则
    1.3.4  CAP定理
    1.3.5  BASE理论
  1.4  经典分布式计算系统
    1.4.1  WWW
    1.4.2  SETI@home
    1.4.3  BOINC
    1.4.4  OpenStack
    1.4.5  Hadoop
    1.4.6  Spark
    1.4.7  Kubernetes
    1.4.8  其他分布式计算系统
  习题
  参考文献
第2章  分布式计算编程基础
  2.1  进程间通信
    2.1.1  进程间通信的概念
    2.1.2  IPC原型与示例
  2.2  Socket编程
    2.2.1  Socket概述
    2.2.2  流式Socket编程
  2.3  RMI编程
    2.3.1  RMI概述
    2.3.2  RMI基本分布式应用
  2.4  P2P编程
  习题
  参考文献
第3章  Web原理与应用开发

  3.1  HTTP
    3.1.1  WWW服务
    3.1.2  TCP/IP
    3.1.3  HTTP的原理
  3.2  Web开发技术简介
    3.2.1  HTML
    3.2.2  JavaScript
    3.2.3  CSS
    3.2.4  XML
    3.2.5  动态网页技术
  3.3  CGI
    3.3.1  CGI的原理
    3.3.2  Web表单
  3.4  Web会话
    3.4.1  Cookie机制
    3.4.2  Session机制
  3.5  Applet
  3.6  Servlet
  3.7  SSH框架与应用开发
    3.7.1  SSH简介
    3.7.2  Struts
    3.7.3  Spring
    3.7.4  Hibernate
    3.7.5  基于SSH的应用开发案例
  习题
  参考文献
第4章  云计算原理与技术
  4.1  云计算概述
    4.1.1  云计算的起源
    4.1.2  云计算的概念与定义
    4.1.3  云计算的分类
  4.2  云计算关键技术
    4.2.1  体系结构
    4.2.2  数据存储
    4.2.3  计算模型
    4.2.4  资源调度
    4.2.5  虚拟化
  4.3  谷歌云计算
    4.3.1  GFS
    4.3.2  MapReduce
    4.3.3  BigTable
    4.3.4  Dremel
  4.4  亚马逊云计算
    4.4.1  亚马逊云平台存储架构
    4.4.2  EC2、S3、SimpleDB等组件
  4.5  阿里云计算
    4.5.1  阿里云云平台
    4.5.2  飞天分布式操作系统
  4.6  华为云计算
    4.6.1  华为云公有架构

    4.6.2  华为云擎天架构
  习题
  参考文献
第5章  云计算编程实践
  5.1  CloudSim体系结构和API
    5.1.1  CloudSim体系结构
    5.1.2  CloudSim3.0 API
  5.2  CloudSim环境搭建和使用方法
    5.2.1  环境配置
    5.2.2  运行样例程序
  5.3  CloudSim扩展编程
    5.3.1  调度策略的扩展
    5.3.2  仿真核心代码
    5.3.3  平台重编译
  5.4  CloudSim的编程实践
    5.4.1  CloudSim任务调度编程
    5.4.2  CloudSim网络编程
    5.4.3  CloudSim能耗编程
    5.4.4  CloudSim容器编程
    5.4.5  CloudSimEx
  5.5  OpenStack编程实践
    5.5.1  OpenStack体系结构
    5.5.2  OpenStack程序设计范例
  习题
  参考文献
第6章  云存储技术
  6.1  存储基础知识
    6.1.1  存储组网形态
    6.1.2  RAID
    6.1.3  磁盘热备
    6.1.4  快照
    6.1.5  数据分级存储的概念
  6.2  云存储的概念与技术原理
    6.2.1  分布式存储
    6.2.2  存储虚拟化
  6.3  对象存储技术
    6.3.1  对象存储架构
    6.3.2  传统块存储与对象存储
    6.3.3  对象
    6.3.4  对象存储系统的组成
  习题
  参考文献
第7章  云原生技术
  7.1  云原生的概念与架构
    7.1.1  云原生的概念
    7.1.2  云原生的架构
  7.2  云原生关键技术
    7.2.1  微服务
    7.2.2  容器
    7.2.3  Kubernetes

    7.2.4  服务网格
  7.3  云原生应用开发
    7.3.1  实例概述
    7.3.2  系统设计
    7.3.3  系统实现
    7.3.4  SpringCloud的使用实例
    7.3.5  持续集成与部署
  7.4  云原生技术特色
    7.4.1  云原生应用的12要素
    7.4.2  云原生应用与传统应用的差别
  习题
  参考文献
第8章  云计算安全技术与标准
  8.1  云计算安全的概念与现状分析
    8.1.1  云计算安全的概念
    8.1.2  云计算安全现状分析
  8.2  云计算安全技术
    8.2.1  身份认证技术
    8.2.2  访问控制技术
    8.2.3  网络隔离技术
    8.2.4  远程访问技术
    8.2.5  端点防护技术
    8.2.6  数据加密技术
  8.3  云计算技术标准
    8.3.1  国际云计算组织及技术标准
    8.3.2  国内云计算技术标准
  习题
  参考文献
第9章  大数据技术与编程
  9.1  大数据产生的背景与大数据概述
    9.1.1  大数据产生的背景
    9.1.2  大数据的定义
    9.1.3  大数据的5V特征
    9.1.4  大数据发展趋势
  9.2  大数据处理关键技术
    9.2.1  大数据采集
    9.2.2  大数据预处理
    9.2.3  大数据存储及管理
    9.2.4  大数据分析及挖掘
    9.2.5  大数据展现及应用
  9.3  大数据计算模式
    9.3.1  MapReduce
    9.3.2  Spark
    9.3.3  流式计算
  9.4  基于Hadoop的大数据编程实践
    9.4.1  Hadoop环境的搭建
    9.4.2  基于MapReduce的程序实例（HDFS）
    9.4.3  基于MapReduce的程序实例（HBase）
  9.5  基于Spark的大数据编程实践
    9.5.1  基于Spark的程序实例

    9.5.2  Spark的RDD编程实践
  习题
  参考文献
第10章  实时医疗大数据分析案例
  10.1  案例背景与需求概述
    10.1.1  背景介绍
    10.1.2  基本需求
  10.2  设计方案
    10.2.1  ETL
    10.2.2  非格式化存储
    10.2.3  流处理
    10.2.4  训练模型与结果预测
  10.3  环境准备
    10.3.1  节点规划
    10.3.2  软件选型
  10.4  实现方法
    10.4.1  使用Kettle、Sqoop等ETL工具将数据导入HDFS
    10.4.2  基于SparkStreaming开发Kafka连接器组件
    10.4.3  基于SparkMLlib开发数据挖掘组件
  10.5  不足与扩展
  习题
  参考文献
第11章  保险大数据分析案例
  11.1  案例背景与需求概述
    11.1.1  背景介绍
    11.1.2  基本需求
  11.2  设计方案
    11.2.1  基于GraphX的并行家谱挖掘算法
    11.2.2  基于分片技术的随机森林算法
    11.2.3  基于内存计算的FP-Growth关联规则挖掘算法
  11.3  环境准备
  11.4  实现方法
    11.4.1  基于GraphX的并行家谱挖掘
    11.4.2  基于分片技术的随机森林模型用户推荐
    11.4.3  基于FP-Growth关联规则挖掘算法的回归检验
    11.4.4  结果可视化
  11.5  不足与扩展
  习题
  参考文献

内容大纲

作者介绍

目录

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