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书       名 :
著       者 :
出  版  社 :
I  S  B  N:
文献来源:
出版时间 :
大数据走向云计算
0.00    
图书来源: 浙江图书馆(由图书馆配书)
  • 配送范围:
    全国(除港澳台地区)
  • ISBN:
    9787115339867
  • 作      者:
    张德丰编著
  • 出 版 社 :
    人民邮电出版社
  • 出版日期:
    2014
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内容介绍
  《大数据走向云计算》以Hadoop为铺垫,以概念、价值、动向及应用为导线,系统地介绍了大数据走向云计算的原理与技术。首先,介绍了云时代、大数据时代的基本内容,让读者了解到云计算、大数据各自的知识点;其次,介绍了大数据走向云端、云下的大数据工程,让读者领略到大数据在云的作用下的价值及应用;然后,介绍了搭建云计算开发环境、分布式文件系统、并行计算、分布式锁等内容,让读者认识到Hadoop组件的构建及使用;接着,介绍了数据挖掘、社会中的大数据等应用,让读者掌握到大数据走向云端的需求及益处。最后,总结介绍云下的大数据应用,让读者真正领会到大数据走向云端的实际效用。
  《大数据走向云计算》适合于云计算、大数据初中级读者使用,也可作为大数据专业研究人员的参考资料。
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目录
目 录

第1章 云时代 1
1.1 云计算力量 1
1.2 云计算概述 2
1.2.1 云基本特征 3
1.2.2 云计算简史 4
1.2.3 云计算演化 5
1.2.4 云服务形式 6
1.2.5 云时代谁是主角 10
1.3 云计算的原动力 11
1.3.1 芯片与硬件技术 12
1.3.2 资源虚拟化 12
1.3.3 面向服务架构 13
1.3.4 软件即服务 13
1.3.5 互联网技术 14
1.3.6 Web技术 14
1.4 云研究趋势 14
1.5 云计算技术 16
1.5.1 虚拟化技术 16
1.5.2 数据存储技术 17
1.5.3 资源管理技术 19
1.5.4 能耗管理技术 20
1.5.5 云监测技术 21
1.6 云优势分析 23
1.6.1 优化产业布局 23
1.6.2 推进专业分工 24
1.6.3 提升资源利用率 25
1.6.4 降低运营成本 26
1.6.5 产生新创价值 26
1.7 云业务实施 26
1.7.1 基础设施层 27
1.7.2 平台层 28
1.7.3 实施应用层 30
1.8 移动云 31
1.8.1 移动云优势 31
1.8.2 应用案例 31
1.9 云标准 32
1.9.1 云标准定制 32
1.9.2 云标准主要内容 32
1.9.3 云计算潜在需求分析 33
1.9.4 云标准意义 34
1.9.5 云标准发展趋势 34
1.10 云安全 35
1.10.1 云安全发展趋势 36
1.10.2 云安全难点问题 36
1.10.3 云安全新增及增强功能 37
1.10.4 云安全存在问题 38
1.11 云计算的九大威胁 39

第2章 大数据时代 41
2.1 什么是大数据 41
2.2 大数据来源 42
2.3 大数据商业价值 43
2.4 打造高能效数据中心 44
2.5 大数据变革 45
2.5.1 变革公共卫生 45
2.5.2 变革商业 46
2.5.3 变革思维 48
2.5.4 开启重大的时代转型 48
2.6 大数据的核心 51
2.7 大数据的挑战 51
2.8 大数据的现状 53
2.9 大数据推进力 55
2.10 大数据存储 56
2.11 大数据治理 57
2.12 大数据未来五年路线 58
2.13 大数据的应用 59

第3章 大数据走向云端 63
3.1 时代双雄 63
3.2 “大数据”走进云端 64
3.3 云计算与大数据的联系 66
3.3.1 云与大数据的联系 66
3.3.2 大数据和云计算的不同之处 67
3.4 数据向云计算迁移 67
3.4.1 迁移过程 67
3.4.2 数据的丢失与备份 67
3.4.3 迁移应注意问题 68
3.4.4 管理与监控 68
3.5 云延伸 68
3.5.1 云计算的延伸 69
3.5.2 网络管理维护优化 69
3.5.3 用户行为分析 69
3.5.4 个性化推荐 70
3.5.5 数据云服务(DaaS) 70
3.6 云计算与大数据挑战与机遇并存 70

第4章 云下的大数据工程 72
4.1 信息所需求的新生力量 72
4.1.1 技术因素 72
4.1.2 商业模式因素 73
4.2 信息系统工程 73
4.2.1 云计算基本思想 73
4.2.2 云计算实现 74
4.3 信息系统工程架构转变 81
4.3.1 竖井式的信息系统 81
4.3.2 逐渐完善的系统需求 83
4.3.3 全新的系统架构 86
4.3.4 新型企业信息系统模块 87
4.4 商业变革因素 92
4.4.1 零售企业的流程再造 92
4.4.2 IT资源使用新方式 94
4.4.3 整合的新平台 95
4.4.4 转型新思路 96
4.4.5 创新的新动力 97
4.5 信息工业革命 97
4.5.1 解放生产力 97
4.5.2 云计算改变信息生活 98
4.5.3 推动社会变革 100
4.6 云计算机遇 102
4.6.1 私有云发展更快 103
4.6.2 数据集中 105
4.6.3 企业的“云”机遇 106
4.6.4 中国“云”企业的机遇挑战 107

第5章 搭建云计算开发环境 109
5.1 Hadoop环境搭建 109
5.1.1 在Linux下安装Hadoop 109
5.1.2 Hadoop安装步骤 110
5.1.3 在Windows下安装Hadoop 115
5.2 Hadoop的优点 120
5.3 HBase环境搭建 121
5.3.1 HBase的系统框架 121
5.3.2 HBase的模型 123
5.3.3 HBase的安装配置 126
5.4 ZooKeeper环境搭建 128
5.4.1 ZooKeeper的原理 128
5.4.2 Zookeeper的特点 128
5.4.3 Zookeeper的安装 129
5.5 MapReduce概述 131
5.5.1 MapReduce实现机制 131
5.5.2 MapReduce执行流程 132
5.5.3 MapReduce映射和化简 133
5.6 Pig环境搭建 133
5.6.1 Pig概述 133
5.6.2 Pig安装 134

第6章 分布式文件系统 135
6.1 分布式文件系统概述 135
6.1.1 发展史 135
6.1.2 实现方法 136
6.1.3 研究状况 136
6.2 分布式文件系统类型 137
6.2.1 网络文件系统 137
6.2.2 Andrew文件系统 142
6.2.3 分布式文件系统 143
6.3 xFS概述 144
6.3.1 xFS体系结构 144
6.3.2 xFS通信 145
6.3.3 xFS进程 145
6.3.4 xFS缓存 147
6.3.5 xFS容错性 147
6.3.6 xFS安全性 148
6.3.7 xFS特性 148
6.3.8 xFS性能考虑 149
6.4 DAFS概述 149
6.4.1 DAFS基本原理 150
6.4.2 DAFS设计目的 150
6.4.3 文件访问方式 151
6.4.4 实现客户端 151
6.5 GFS概述 152
6.5.1 文件系统架构 153
6.5.2 GFS的特点 154
6.5.3 文件系统的容错性 155
6.5.4 系统管理技术 155
6.6 GPFS共享文件 156
6.6.1 GPFS概述 156
6.6.2 GPFS特性 158
6.6.3 GPFS的高性能和可扩展性 159
6.7 Lustre并行文件系统 159
6.7.1 Lustre概述 159
6.7.2 Lustre组成部分 161
6.8 分布式锁服务Chubby 162
6.8.1 Paxos算法 163
6.8.2 Chubby目标设计 164
6.8.3 Chubby中的Paxos 165
6.8.4 Chubby文件系统 167
6.8.5 Chubby通信协议 168
6.8.6 正确性和性能 170
6.9 分布式结构数据表 171
6.9.1 Bigtable设计目标 171
6.9.2 Bigtable数据模型 172
6.9.3 Bigtable系统架构 173
6.9.4 Bigtable功能 174
6.9.5 Bigtable主服务器 174
6.9.6 Bigtable组件 175
6.9.7 性能优化 179

第7章 并行计算 181
7.1 并行计算概述 181
7.2 MapReduce基础 183
7.2.1 编程模型 183
7.2.2 执行过程 184
7.2.3 映射和化简 185
7.2.4 数据类型 185
7.2.5 Map类和Reduce类 186
7.2.6 Job对象配置 187
7.3 MapReduce模板 188
7.4 MapReduce计算流程 191
7.4.1 作业的提交 191
7.4.2 Map任务的分配 192
7.4.3 Map任务的执行 193
7.4.4 Reduce任务的分配与执行 194
7.5 MapReduce数据流优化 194
7.5.1 MapReduce输入与输出 194
7.5.2 流机制 195
7.5.3 管道机制 196
7.5.4 数据流优化 197
7.6 MapReduce数据类型 198
7.6.1 数据内置输入格式 198
7.6.2 数据定制输入格式 199
7.6.3 数据定制输出格式 201
7.7 MapReduce使用算法 203
7.7.1 向量乘法实现 203
7.7.2 内存处理 203
7.7.3 关系运算 204
7.8 参数/数据文件的传递与使用 208
7.8.1 传递全局作业参数 208
7.8.2 查询全局MapReduce作业属性 209
7.8.3 全局数据文件的传递 210

第8章 大数据存储仓库 212
8.1 数据仓库 212
8.1.1 RDBMS扩展到HBase 212
8.1.2 列数据库 213
8.1.3 HBase的特点 215
8.2 HBase数据库 216
8.2.1 HBase集群架构 216
8.2.2 HBase系统架构 219
8.3 HBase模型 219
8.3.1 逻辑模型 219
8.3.2 物理模型 220
8.4 HBase接口 221
8.4.1 HBase访问接口 221
8.4.2 shell命令接口 221
8.4.3 HBase Java接口 222
8.5 HBase基本操作 224
8.5.1 HBase存储格式 225
8.5.2 HBase读写流程 225
8.5.3 HBase表操作 226

第9章 分布式锁 231
9.1 ZooKeeper基本概述 231
9.1.1 ZooKeeper基本原理 231
9.1.2 统一命名服务 235
9.1.3 配置管理 235
9.1.4 集群管理 236
9.1.5 分布式锁 237
9.1.6 共享锁(Locks) 238
9.1.7 队列 238
9.2 ZooKeeper角色 239
9.2.1 系统模型 239
9.2.2 数据模型 240
9.2.3 ZooKeeper的特性 241
9.2.4 ZooKeeper的一致性 242
9.3 ZooKeeper接口与编程 242
9.3.1 ZooKeeper接口 243
9.3.2 ZooKeeper编程实现 244
9.4 性能 246
9.4.1 读/写性能测试 246
9.4.2 可靠性测试 246
9.5 ZooKeeper的典型应用 247
9.5.1 数据发布与订阅应用 248
9.5.2 负载均衡应用 248
9.5.3 分布式通知 249

第10章 数据挖掘 250
10.1 数据挖掘概述 250
10.1.1 数据挖掘起源 251
10.1.2 数据挖掘作用 252
10.1.3 定义数据挖掘 254
10.1.4 哈希函数 255
10.1.5 索引 257
10.1.6 实现数据挖掘步骤 257
10.2 PageRank工具 258
10.2.1 PageRank概述 258
10.2.2 PageRank定义 259
10.2.3 PageRank相关算法 262
10.2.4 影响PageRank的因素 263
10.3 关联分析 263
10.3.1 关联分析原理及算法 264
10.3.2 数据关联推测功能 264
10.3.3 基于用户行为分析的关联推荐 264
10.3.4 数据关联注意问题 266
10.4 聚类分析 266
10.4.1 聚类分析作用 266
10.4.2 聚类的典型要求 267
10.4.3 聚类分析算法 268
10.4.4 在数据挖掘中的应用 269
10.5 分类分析 281
10.5.1 决策树法 281
10.5.2 神经网络 283
10.6 异常挖掘 284
10.6.1 异常挖掘概述 284
10.6.2 异常挖掘的方法 285
10.7 特异群组分析 288
10.7.1 特性群级挖掘根源 288
10.7.2 何为特异群组挖掘 289
10.7.3 与聚类、异常挖掘的差异 289
10.8 矩估计 293
10.8.1 二阶矩估计的AMS算法 293
10.8.2 高阶矩估计 294
10.8.3 无限流的处理 294
10.9 衰减窗口 295
10.9.1 定义衰减窗口 296
10.9.2 网络流频繁项集 296
10.10 频繁项集 297
10.10.1 项集概述 297
10.10.2 A-Priori算法 298
10.10.3 A-Priori算法改进 299
10.10.4 更大数据集处理 300
10.11 数据降维处理 303
10.11.1 相关定义 304
10.11.2 降维算法 305
10.11.3 降维方法 306

第11章 社会中的大数据 314
11.1 普适计算 314
11.1.1 普适计算定义 315
11.1.2 普适计算核心思想 315
11.1.3 普适计算目的 315
11.1.4 普适计算特点 315
11.1.5 普适计算面临挑战 315
11.1.6 普适计算应用 316
11.2 数据应用于治国上 318
11.2.1 循“数”管理 318
11.2.2 数据验证民权 319
11.2.3 数据“打”假 320
11.3 商务智能 321
11.3.1 数据到知识的跨越 322
11.3.2 数据仓库 323
11.3.3 联机分析 324
11.3.4 数据挖掘智能产生 326
11.3.5 数据可视化 327
11.4 数据质量法与隐私 328
11.4.1 数据质量法 328
11.4.2 数据隐私 329
11.5 数据运动 331
11.5.1 数据开放 331
11.5.2 数据之争 333
11.6 数据大趋势 334
11.6.1 数据权 334
11.6.2 数据大合流 335
11.6.3 互联网再造 336
11.7 数据大挑战 338
11.7.1 数据竞争 338
11.7.2 从大数据到社会 340

第12章 云下的大数据应用 342
12.1 云计算如何实现价值 342
12.2 云与大数据 342
12.2.1 大的数据优先级 343
12.2.2 云与大数据 343
12.3 云计算与大数据的强强联合 343
12.3.1 大数据的企业与技术 344
12.3.2 大数据的经济意义 344
12.4 大数据时代下的云计算应用部署 345
12.5 云计算在快速消费品行业的应用 345
12.5.1 改变传统交通管理的路径 346
12.5.2 在智能交通应用上的优势 347
12.6 大数据在视频监控中的应用 348
12.6.1 解决实时视点监控需求 349
12.6.2 大数据处理解决方案 349
12.6.3 实时高效的分布式视频监控 350
12.7 区域医疗大数据应用案例 350
12.7.1 挑战 351
12.7.2 海量数据的处理和分析 351
12.7.3 结论 352
12.7.4 价值 352
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