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本书特色：
切合当前云计算、大数据相关专业教学需求。
介绍主流技术同时紧跟技术发展趋势。
理论与实践相结合。
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| 內容簡介： |
本书全面介绍了云计算与大数据的基础知识和主要技术。全书共11章，主要内容包括云计算概述、大数据技术概述、虚拟化技术、数据中心、并行计算与集群技术、云存储技术、OpenStack、Hadoop、Spark、Storm以及云计算仿真，本书注重实用，实验丰富，理论紧密联系实际，使读者可以系统全面地了解云计算与大数据技术。
本书可作为高等院校云计算、大数据相关课程的教材，也可以作为计算机相关专业的专业课或选修课教材，同时也可以作为从事云计算与大数据技术相关工作的人员的参考用书。
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| 目錄：
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目录
前言
第1章云计算概述1
1.1什么是云计算1
1.1.1云计算的定义1
1.1.2云计算的概念模型2
1.1.3云计算的特点3
1.2云计算技术发展背景3
1.3典型的云计算基础架构7
1.4云计算的主要服务模式9
1.4.1基础设施即服务IaaS9
1.4.2平台即服务PaaS10
1.4.3软件即服务SaaS11
1.4.4三种服务模式之间的关系12
1.5云计算的主要部署模式13
1.6云计算是商业模式的创新14
1.7典型的云计算产品15
1.7.1Amazon的AWS15
1.7.2Windows Azure Platform16
1.7.3IBM蓝云解决方案17
1.7.4阿里云18
1.8云计算技术的新发展20
1.9我国的云计算产业现状23
1.9.1政府推动云计算产业发展23
1.9.2我国云计算产业高速发展24
习题25
第2章大数据技术概述26
2.1大数据技术的产生26
2.1.1大数据的基本概念26
2.1.2大数据产生的原因26
2.1.3大数据概念的提出28
2.1.4第四范式——大数据对科学研究产生的影响30
2.1.5云计算与大数据的关系31
2.2大数据的4V特征31
2.3大数据的主要应用及行业推动力量32
2.3.1大数据的主要应用32
2.3.2企业推动大数据行业发展32
2.3.3我国政府推动大数据行业发展33
2.4大数据的关键技术34
2.5典型的大数据计算架构35
习题35
第3章虚拟化技术36
3.1虚拟化技术简介36
3.1.1虚拟化技术的概念36
3.1.2虚拟化技术的分类38
3.1.3虚拟化技术的优势和劣势42
3.1.4虚拟化技术与云计算43
3.2虚拟化技术原理43
3.2.1虚拟机技术原理43
3.2.2CPU虚拟化原理44
3.2.3内存虚拟化原理46
3.2.4网络虚拟化原理47
3.3常见的虚拟化技术解决方案47
3.3.1OpenStack47
3.3.2KVM48
3.3.3Hyper-V49
3.3.4VMware49
3.3.5Xen50
3.3.6Docker51
3.4常见虚拟化技术的应用实践52
3.4.1虚拟化环境的搭建53
3.4.2克隆虚拟机54
3.4.3虚拟机做快照56
习题59
第4章数据中心60
4.1数据中心的概念60
4.1.1数据中心的定义、作用及分类60
4.1.2数据中心的发展历程61
4.1.3数据中心的组成及建设原则65
4.1.4云计算、大数据时代的数据中心发展趋势66
4.2数据中心的基本单元——服务器66
4.3数据中心选址69
4.4数据中心的能耗69
4.4.1数据中心能耗评估70
4.4.2数据中心的主要节能措施71
习题72
第5章并行计算与集群技术73
5.1并行计算概述73
5.1.1并行计算的概念73
5.1.2并行计算的层次75
5.1.3并行计算机的发展75
5.1.4并行计算与分布式计算77
5.1.5并行计算与云计算78
5.2云计算基础架构——集群技术79
5.2.1集群的基本概念79
5.2.2集群系统的分类80
5.2.3集群文件系统80
5.3并行计算的分类81
5.3.1按Flynn分类81
5.3.2按应用的计算特征分类82
5.3.3按结构模型分类83
5.4并行计算相关技术84
5.4.1并行计算的关键技术84
5.4.2并行计算的性能估算86
5.5并行程序设计——MPI编程87
5.5.1MPI简介87
5.5.2一个简单的MPI程序实现88
5.5.3MPI消息90
5.5.4MPI的消息传递过程90
5.5.5MPI常用基本函数91
5.5.6有消息传递的并行程序91
习题93
第6章云存储技术94
6.1云存储概述94
6.1.1云存储的概念94
6.1.2云存储系统的结构95
6.1.3云存储的实现基础96
6.1.4云存储的特性98
6.2云存储与云计算99
6.3云存储的应用100
6.3.1个人级云存储的应用100
6.3.2企业级云存储的应用100
6.4云存储发展的关注点101
习题102
第7章 OpenStack——功能强大的IaaS平台103
7.1OpenStack架构103
7.2计算服务模块Nova104
7.3网络服务模块Neutron107
7.3.1Neutron的主要组件107
7.3.2Neutron网络109
7.4块存储服务模块Cinder110
7.5对象存储服务模块Swift111
7.6身份认证模块Keystone115
7.7镜像模块Glance119
7.8仪表盘服务模块Horizon121
7.9监控计量服务模块Ceilometer122
习题123
第8章Hadoop——分布式大数据开发平台124
8.1Hadoop简介124
8.1.1Hadoop与分布式开发技术124
8.1.2Hadoop的体系架构125
8.1.3Hadoop集群的架构127
8.2分布式文件系统HDFS129
8.2.1分布式文件系统概述129
8.2.2HDFS的架构及读写流程131
8.3分布式计算框架MapReduce133
8.3.1MapReduce编程模型133
8.3.2MapReduce数据流135
8.3.3MapReduce任务运行流程136
8.4列式数据库HBase138
8.4.1HBase列数据库介绍139
8.4.2理解HBase的表结构139
8.5搭建Hadoop开发环境142
8.5.1相关准备工作143
8.5.2JDK的安装配置143
8.5.3下载、解压Hadoop并配置Hadoop环境变量144
8.5.4修改Hadoop配置文件145
8.5.5将配置好的Hadoop文件复制到其他结点并格式化146
8.5.6启动、停止Hadoop146
8.5.7运行测试程序WordCount147
习题148
第9章Spark—基于内存的大数据计算框架149
9.1Spark概述149
9.2Spark的运行机制150
9.3Spark的运行模式152
9.3.1Stan
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| 內容試閱：
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前言
随着计算机技术的发展，数据量呈现爆炸式增长，传统IT技术已经无法满足业务的发展需求，因此云计算与大数据技术应运而生。目前，我国大部分的Web网站、移动应用、视频服务、游戏服务和电子商务平台都在应用云计算或大数据技术，并且云计算和大数据技术正迅速地在制造、金融、交通、医疗健康等各个行业得到广泛应用。随之而来的是广大企业对云计算与大数据人才的需求呈井喷式增长。为了满足社会发展的需求，云计算与大数据技术在高等院校计算机及相关专业的日常教学中逐渐占据重要地位，在计算机相关专业学生的培养计划中也逐步加入了云计算与大数据相关的课程。
本书将云计算与大数据技术整合进行讲解。首先介绍云计算技术，接着是对大数据技术进行概述，使读者对云计算与大数据的体系架构形成全局认识并了解二者之间的关系；在明晰基本理论的前提下，再对具体的虚拟化技术、数据中心、并行计算与集群技术、云存储技术、OpenStack、Hadoop分布式大数据开发平台、Spark大数据计算框架、Storm基于拓扑的流数据实时计算框架、云计算仿真等内容进行具体介绍，并且穿插了相应的实践案例，使读者对云计算与大数据技术在具体实现上有更直观的认识，实现了理论与实践的有机结合。
本书非常适合开设云计算或者大数据技术相关课程的高校作为教材使用，也适合从事云计算与大数据技术相关工作的人员自用。在学习本书的内容之前，需要读者具备一定的计算机体系结构和计算机编程语言的基础。
本书共 11 章。
第 1 章是云计算概述，主要介绍云计算的定义、发展背景、基础架构和服务模式，以及云计算的部署模式、典型的云计算产品、云计算技术的新发展、我国的云计算产业现状。
第 2 章是大数据技术概述，包括大数据技术的产生、大数据的 4V 特征、大数据的主要应用及行业推动力量、大数据的关键技术、典型的大数据计算架构。
第 3 章对虚拟化技术做了较为详细的介绍，主要包括了虚拟化技术简介、虚拟化技术原理、常见的虚拟化技术解决方案、常见虚拟化技术的应用实践。
第4 章介绍数据中心，主要包括数据中心的基本概念、数据中心的基本单元——服务器、数据中心的选址、数据中心的能耗。
第 5 章详细讲解了并行计算与集群技术，主要内容有并行计算概述、云计算基础架构——集群、并行计算的分类、并行计算相关技术、并行程序设计实践——MPI编程。
第 6 章介绍了云存储技术，主要包括云存储概述、云存储与云计算、云存储的应用、云存储技术发展的关注点。
第 7 章介绍了 OpenStack这一功能强大的IaaS平台，主要包括 OpenStack 架构和关键模块的介绍。
第 8 章介绍了 Hadoop 分布式大数据开发平台，包括 Hadoop 概述、分布式文件系统HDFS、分布式计算框架MapReduce、列式数据库HBase以及Hadoop开发环境的搭建。
第 9 章主要讲解了基于大规模数据实时处理的 Spark 内存计算框架，包括 Spark 概述、Spark运行机制、Spark运行模式、Spark RDD和Spark的生态系统。
第 10 章详细讲解Storm这一基于拓扑的流数据实时计算框架，包括了Storm简介、Storm原理及其体系结构、Storm-Yarn、搭建Storm开发环境及Storm应用实践。
第 11 章介绍云计算仿真，介绍了CloudSim 云计算仿真系统、CloudSim 的模型使用场景、CloudSim 的应用实践。
本书由成都信息工程大学安俊秀教授和四川师范大学靳宇倡教授等共同编写。其中第1章、第2章、第5章、第9章由文仁强、安俊秀编写；第3章、第6章由陶武文、安俊秀编写；第4章由薛凯文、靳宇倡编写；第7章由安俊秀编写；第8章由刘明月、靳宇倡编写；第10章由王梓懿、靳宇倡编写；第11章由冯莉骄、靳宇倡编写。文仁强、薛凯文参与了本书的审阅工作。同时，本书的编写和出版还得到了国家自然科学基金项目（71673032）的支持。
尽管在本书的编写过程中，编者力求严谨、准确，但由于技术的发展日新月异，加之编者水平有限，书中难免存在错误和不足之处，敬请广大读者批评指正。如果有任何问题和建议，可发送电子邮件至86631589@qq.com。
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