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本書全面介紹了雲計算與大數據的基礎知識和主要技術。全書共11章，主要內容包括雲計算概述、大數據技術概述、虛擬化技術、數據中心、並行計算與集群技術、雲存儲技術、OpenStack、Hadoop、Spark、Storm以及雲計算仿真，本書注重實用，實驗豐富，理論緊密聯繫實際，使讀者可以系統全面地瞭解雲計算與大數據技術。
本書可作為高等院校雲計算、大數據相關課程的教材，也可以作為計算機相關專業的專業課或選修課教材，同時也可以作為從事雲計算與大數據技術相關工作的人員的參考用書。
本書可作為高等院校雲計算、大數據相關課程的教材，也可以作為計算機相關專業的專業課或選修課教材，同時也可以作為從事雲計算與大數據技術相關工作的人員的參考用書。
目次
目 錄
前言
第1章 雲計算概述1
1.1 什麼是雲計算1
1.1.1 雲計算的定義1
1.1.2 雲計算的概念模型2
1.1.3 雲計算的特點3
1.2 雲計算技術發展背景3
1.3 典型的雲計算基礎架構7
1.4 雲計算的主要服務模式9
1.4.1 基礎設施即服務IaaS9
1.4.2 平臺即服務PaaS10
1.4.3 軟件即服務SaaS11
1.4.4 三種服務模式之間的關係12
1.5 雲計算的主要部署模式13
1.6 雲計算是商業模式的創新14
1.7 典型的雲計算產品15
1.7.1 Amazon的AWS15
1.7.2 Windows Azure Platform16
1.7.3 IBM藍雲解決方案17
1.7.4 阿裡雲18
1.8 雲計算技術的新發展20
1.9 我國的雲計算產業現狀23
1.9.1 政府推動雲計算產業發展23
1.9.2 我國雲計算產業高速發展24
習題25
第2章 大數據技術概述26
2.1 大數據技術的產生26
2.1.1 大數據的基本概念26
2.1.2 大數據產生的原因26
2.1.3 大數據概念的提出28
2.1.4 第四範式――大數據對科學研究產生的影響30
2.1.5 雲計算與大數據的關係31
2.2 大數據的4V特徵31
2.3 大數據的主要應用及行業推動力量32
2.3.1 大數據的主要應用32
2.3.2 企業推動大數據行業發展32
2.3.3 我國政府推動大數據行業發展33
2.4 大數據的關鍵技術34
2.5 典型的大數據計算架構35
習題35
第3章 虛擬化技術36
3.1 虛擬化技術簡介36
3.1.1 虛擬化技術的概念36
3.1.2 虛擬化技術的分類38
3.1.3 虛擬化技術的優勢和劣勢42
3.1.4 虛擬化技術與雲計算43
3.2 虛擬化技術原理43
3.2.1 虛擬機技術原理43
3.2.2 CPU虛擬化原理44
3.2.3 內存虛擬化原理46
3.2.4 網絡虛擬化原理47
3.3 常見的虛擬化技術解決方案47
3.3.1 OpenStack47
3.3.2 KVM48
3.3.3 Hyper-V49
3.3.4 VMware49
3.3.5 Xen50
3.3.6 Docker51
3.4 常見虛擬化技術的應用實踐52
3.4.1 虛擬化環境的搭建53
3.4.2 克隆虛擬機54
3.4.3 虛擬機做快照56
習題59
第4章 數據中心60
4.1 數據中心的概念60
4.1.1 數據中心的定義、作用及分類60
4.1.2 數據中心的發展歷程61
4.1.3 數據中心的組成及建設原則65
4.1.4 雲計算、大數據時代的數據中心發展趨勢66
4.2 數據中心的基本單元――服務器66
4.3 數據中心選址69
4.4 數據中心的能耗69
4.4.1 數據中心能耗評估70
4.4.2 數據中心的主要節能措施71
習題72
第5章 並行計算與集群技術73
5.1 並行計算概述73
5.1.1 並行計算的概念73
5.1.2 並行計算的層次75
5.1.3 並行計算機的發展75
5.1.4 並行計算與分布式計算77
5.1.5 並行計算與雲計算78
5.2 雲計算基礎架構――集群技術79
5.2.1 集群的基本概念79
5.2.2 集群系統的分類80
5.2.3 集群文件系統80
5.3 並行計算的分類81
5.3.1 按Flynn分類81
5.3.2 按應用的計算特徵分類82
5.3.3 按結構模型分類83
5.4 並行計算相關技術84
5.4.1 並行計算的關鍵技術84
5.4.2 並行計算的性能估算86
5.5 並行程序設計――MPI編程87
5.5.1 MPI簡介87
5.5.2 一個簡單的MPI程序實現88
5.5.3 MPI消息90
5.5.4 MPI的消息傳遞過程90
5.5.5 MPI常用基本函數91
5.5.6 有消息傳遞的並行程序91
習題93
第6章 雲存儲技術94
6.1 雲存儲概述94
6.1.1 雲存儲的概念94
6.1.2 雲存儲系統的結構95
6.1.3 雲存儲的實現基礎96
6.1.4 雲存儲的特性98
6.2 雲存儲與雲計算99
6.3 雲存儲的應用100
6.3.1 個人級雲存儲的應用100
6.3.2 企業級雲存儲的應用100
6.4 雲存儲發展的關注點101
習題102
第7章 OpenStack――功能強大的IaaS平臺103
7.1 OpenStack架構103
7.2 計算服務模塊Nova104
7.3 網絡服務模塊Neutron107
7.3.1 Neutron的主要組件107
7.3.2 Neutron網絡109
7.4 塊存儲服務模塊Cinder110
7.5 對象存儲服務模塊Swift111
7.6 身份認證模塊Keystone115
7.7 鏡像模塊Glance119
7.8 儀錶盤服務模塊Horizon121
7.9 監控計量服務模塊Ceilometer122
習題123
第8章 Hadoop――分布式大數據開發平臺124
8.1 Hadoop簡介124
8.1.1 Hadoop與分布式開發技術124
8.1.2 Hadoop的體系架構125
8.1.3 Hadoop集群的架構127
8.2 分布式文件系統HDFS129
8.2.1 分布式文件系統概述129
8.2.2 HDFS的架構及讀寫流程131
8.3 分布式計算框架MapReduce133
8.3.1 MapReduce編程模型133
8.3.2 MapReduce數據流135
8.3.3 MapReduce任務運行流程136
8.4 列式數據庫HBase138
8.4.1 HBase列數據庫介紹139
8.4.2 理解HBase的表結構139
8.5 搭建Hadoop開發環境142
8.5.1 相關準備工作143
8.5.2 JDK的安裝配置143
8.5.3 下載、解壓Hadoop並配置Hadoop環境變量144
8.5.4 修改Hadoop配置文件145
8.5.5 將配置好的Hadoop文件複製到其他結點並格式化146
8.5.6 啟動、停止Hadoop146
8.5.7 運行測試程序WordCount147
習題148
第9章 Spark―基於內存的大數據計算框架149
9.1 Spark概述149
9.2 Spark的運行機制150
9.3 Spark的運行模式152
前言
第1章 雲計算概述1
1.1 什麼是雲計算1
1.1.1 雲計算的定義1
1.1.2 雲計算的概念模型2
1.1.3 雲計算的特點3
1.2 雲計算技術發展背景3
1.3 典型的雲計算基礎架構7
1.4 雲計算的主要服務模式9
1.4.1 基礎設施即服務IaaS9
1.4.2 平臺即服務PaaS10
1.4.3 軟件即服務SaaS11
1.4.4 三種服務模式之間的關係12
1.5 雲計算的主要部署模式13
1.6 雲計算是商業模式的創新14
1.7 典型的雲計算產品15
1.7.1 Amazon的AWS15
1.7.2 Windows Azure Platform16
1.7.3 IBM藍雲解決方案17
1.7.4 阿裡雲18
1.8 雲計算技術的新發展20
1.9 我國的雲計算產業現狀23
1.9.1 政府推動雲計算產業發展23
1.9.2 我國雲計算產業高速發展24
習題25
第2章 大數據技術概述26
2.1 大數據技術的產生26
2.1.1 大數據的基本概念26
2.1.2 大數據產生的原因26
2.1.3 大數據概念的提出28
2.1.4 第四範式――大數據對科學研究產生的影響30
2.1.5 雲計算與大數據的關係31
2.2 大數據的4V特徵31
2.3 大數據的主要應用及行業推動力量32
2.3.1 大數據的主要應用32
2.3.2 企業推動大數據行業發展32
2.3.3 我國政府推動大數據行業發展33
2.4 大數據的關鍵技術34
2.5 典型的大數據計算架構35
習題35
第3章 虛擬化技術36
3.1 虛擬化技術簡介36
3.1.1 虛擬化技術的概念36
3.1.2 虛擬化技術的分類38
3.1.3 虛擬化技術的優勢和劣勢42
3.1.4 虛擬化技術與雲計算43
3.2 虛擬化技術原理43
3.2.1 虛擬機技術原理43
3.2.2 CPU虛擬化原理44
3.2.3 內存虛擬化原理46
3.2.4 網絡虛擬化原理47
3.3 常見的虛擬化技術解決方案47
3.3.1 OpenStack47
3.3.2 KVM48
3.3.3 Hyper-V49
3.3.4 VMware49
3.3.5 Xen50
3.3.6 Docker51
3.4 常見虛擬化技術的應用實踐52
3.4.1 虛擬化環境的搭建53
3.4.2 克隆虛擬機54
3.4.3 虛擬機做快照56
習題59
第4章 數據中心60
4.1 數據中心的概念60
4.1.1 數據中心的定義、作用及分類60
4.1.2 數據中心的發展歷程61
4.1.3 數據中心的組成及建設原則65
4.1.4 雲計算、大數據時代的數據中心發展趨勢66
4.2 數據中心的基本單元――服務器66
4.3 數據中心選址69
4.4 數據中心的能耗69
4.4.1 數據中心能耗評估70
4.4.2 數據中心的主要節能措施71
習題72
第5章 並行計算與集群技術73
5.1 並行計算概述73
5.1.1 並行計算的概念73
5.1.2 並行計算的層次75
5.1.3 並行計算機的發展75
5.1.4 並行計算與分布式計算77
5.1.5 並行計算與雲計算78
5.2 雲計算基礎架構――集群技術79
5.2.1 集群的基本概念79
5.2.2 集群系統的分類80
5.2.3 集群文件系統80
5.3 並行計算的分類81
5.3.1 按Flynn分類81
5.3.2 按應用的計算特徵分類82
5.3.3 按結構模型分類83
5.4 並行計算相關技術84
5.4.1 並行計算的關鍵技術84
5.4.2 並行計算的性能估算86
5.5 並行程序設計――MPI編程87
5.5.1 MPI簡介87
5.5.2 一個簡單的MPI程序實現88
5.5.3 MPI消息90
5.5.4 MPI的消息傳遞過程90
5.5.5 MPI常用基本函數91
5.5.6 有消息傳遞的並行程序91
習題93
第6章 雲存儲技術94
6.1 雲存儲概述94
6.1.1 雲存儲的概念94
6.1.2 雲存儲系統的結構95
6.1.3 雲存儲的實現基礎96
6.1.4 雲存儲的特性98
6.2 雲存儲與雲計算99
6.3 雲存儲的應用100
6.3.1 個人級雲存儲的應用100
6.3.2 企業級雲存儲的應用100
6.4 雲存儲發展的關注點101
習題102
第7章 OpenStack――功能強大的IaaS平臺103
7.1 OpenStack架構103
7.2 計算服務模塊Nova104
7.3 網絡服務模塊Neutron107
7.3.1 Neutron的主要組件107
7.3.2 Neutron網絡109
7.4 塊存儲服務模塊Cinder110
7.5 對象存儲服務模塊Swift111
7.6 身份認證模塊Keystone115
7.7 鏡像模塊Glance119
7.8 儀錶盤服務模塊Horizon121
7.9 監控計量服務模塊Ceilometer122
習題123
第8章 Hadoop――分布式大數據開發平臺124
8.1 Hadoop簡介124
8.1.1 Hadoop與分布式開發技術124
8.1.2 Hadoop的體系架構125
8.1.3 Hadoop集群的架構127
8.2 分布式文件系統HDFS129
8.2.1 分布式文件系統概述129
8.2.2 HDFS的架構及讀寫流程131
8.3 分布式計算框架MapReduce133
8.3.1 MapReduce編程模型133
8.3.2 MapReduce數據流135
8.3.3 MapReduce任務運行流程136
8.4 列式數據庫HBase138
8.4.1 HBase列數據庫介紹139
8.4.2 理解HBase的表結構139
8.5 搭建Hadoop開發環境142
8.5.1 相關準備工作143
8.5.2 JDK的安裝配置143
8.5.3 下載、解壓Hadoop並配置Hadoop環境變量144
8.5.4 修改Hadoop配置文件145
8.5.5 將配置好的Hadoop文件複製到其他結點並格式化146
8.5.6 啟動、停止Hadoop146
8.5.7 運行測試程序WordCount147
習題148
第9章 Spark―基於內存的大數據計算框架149
9.1 Spark概述149
9.2 Spark的運行機制150
9.3 Spark的運行模式152
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