分布式系統(tǒng)及云計(jì)算概論（第2版）（計(jì)算機(jī)系列教材）
定 價(jià)：39 元
- 作者：陸嘉恒，文繼榮 編著
- 出版時(shí)間：2013/12/1
- ISBN：9787302345190
- 出 版 社：清華大學(xué)出版社
- 中圖法分類：TP393
- 頁(yè)碼：317
- 紙張：膠版紙
- 版次：1
- 開(kāi)本：16開(kāi)
云計(jì)算是一個(gè)新興的術(shù)語(yǔ)，很多技術(shù)還處在起步階段。云計(jì)算涉及的范圍非常廣，包括分布式計(jì)算、并行計(jì)算、效用計(jì)算等。本書從分布式系統(tǒng)的角度出發(fā)，系統(tǒng)地對(duì)云計(jì)算進(jìn)行全面介紹，既有分布式系統(tǒng)和云計(jì)算系統(tǒng)的理論分析和內(nèi)核技術(shù)闡述，又有對(duì)各大IT公司的云計(jì)算軟件產(chǎn)品的使用方法的介紹和比較分析。本書作者隊(duì)伍強(qiáng)大，有海內(nèi)外一流高校的教授和研究學(xué)者，也有IT公司的云計(jì)算技術(shù)的開(kāi)發(fā)和管理人員。本書可以作為高年級(jí)本科生、研究生的教材，也可供云計(jì)算的應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員、行業(yè)專業(yè)人士以及相關(guān)學(xué)科的研究者作參考。
目錄：第1章緒論/1
1.1分布式計(jì)算與分布式系統(tǒng)/1
1.1.1分布式計(jì)算簡(jiǎn)介/1
1.1.2分布式系統(tǒng)的實(shí)例/2
1.1.3分布式系統(tǒng)的目標(biāo)/4
1.2云計(jì)算/5
1.2.1簡(jiǎn)介/5
1.2.2云計(jì)算的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)/7
1.3本書概要/10
1.4小結(jié)/11
習(xí)題/12第一篇分布式系統(tǒng)第2章分布式系統(tǒng)入門/15
2.1分布式系統(tǒng)的定義/15
2.1.1分布式與集中式/15
2.1.2分布式與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)/16
2.1.3分布式系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)/17
2.1.4分布式系統(tǒng)分類/18
2.2分布式系統(tǒng)中的軟硬件/19
2.2.1硬件/19
2.2.2軟件/20
2.3分布式系統(tǒng)中的主要特征/21
2.3.1容錯(cuò)性/21
2.3.2安全性/22
2.4小結(jié)/23
習(xí)題/23第3章客戶—服務(wù)器端架構(gòu)/25
3.1客戶—服務(wù)器模式的基本概念和優(yōu)點(diǎn)/25
3.1.1客戶—服務(wù)器模式的基本概念/25
3.1.2客戶—服務(wù)器模式優(yōu)點(diǎn)/26
3.2客戶—服務(wù)器端架構(gòu)和體系結(jié)構(gòu)/26
3.2.1面向連接服務(wù)與無(wú)連接服務(wù)/26
3.2.2應(yīng)用程序的層次結(jié)構(gòu)/27
3.2.3客戶—服務(wù)器模型體系結(jié)構(gòu)/29
3.3客戶—服務(wù)器模型的進(jìn)程通信/32
3.3.1進(jìn)程通信中客戶—服務(wù)器模型的
實(shí)現(xiàn)方法/32
3.3.2客戶—服務(wù)器模型的進(jìn)程
通信協(xié)議/34
3.4客戶—服務(wù)器端模型的變種/37
3.4.1移動(dòng)代碼/37
3.4.2移動(dòng)代理/38
3.4.3網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)/39
3.4.4瘦客戶/40
3.4.5移動(dòng)設(shè)備和自組網(wǎng)絡(luò)/40
3.5小結(jié)/41
習(xí)題/42第二篇云計(jì)算技術(shù)第4章分布式云計(jì)算概述/45
4.1云計(jì)算入門/45
4.1.1云計(jì)算的定義/45
4.1.2云計(jì)算的發(fā)展歷史/46
4.1.3云計(jì)算的特點(diǎn)/48
4.2云服務(wù)/49
4.2.1使用云平臺(tái)的理由/49
4.2.2云平臺(tái)的服務(wù)類型/50
4.2.3云平臺(tái)服務(wù)的安全性/51
4.2.4云平臺(tái)服務(wù)的供應(yīng)商/51
4.2.5云平臺(tái)服務(wù)的優(yōu)勢(shì)和面臨的挑戰(zhàn)/54
4.3云計(jì)算比較/55
4.3.1集群計(jì)算和云計(jì)算/55
4.3.2網(wǎng)格計(jì)算和云計(jì)算/57
4.3.3效用計(jì)算和云計(jì)算/59
4.3.4并行計(jì)算、分布計(jì)算和云計(jì)算/60
4.4小結(jié)/61
習(xí)題/62第5章Google公司的三大技術(shù)/63
5.1Google文件系統(tǒng)/63
5.1.1前言/63
5.1.2設(shè)計(jì)概要/64
5.1.3系統(tǒng)交互/68
5.1.4主控服務(wù)器操作/69
5.1.5容錯(cuò)和檢測(cè)/70
5.2Bigtable技術(shù)/71
5.2.1Bigtable簡(jiǎn)介/71
5.2.2Bigtable數(shù)據(jù)模型/72
5.2.3API/73
5.2.4Bigtable所依賴的框架/74
5.2.5Bigtable實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵/75
5.2.6Bigtable性能優(yōu)化方案/78
5.2.7Bigtable應(yīng)用實(shí)例/81
5.2.8經(jīng)驗(yàn)總結(jié)/83
5.3MapReduce技術(shù)/84
5.3.1前言/84
5.3.2編程模型/85
5.3.3實(shí)例/85
5.3.4輸入輸出類型/85
5.3.5更多實(shí)例/86
5.3.6MapReduce執(zhí)行/86
5.4小結(jié)/89
習(xí)題/89第6章Yahoo!公司的云平臺(tái)技術(shù)/91
6.1什么是PNUTS——靈活通用的表存儲(chǔ)平臺(tái)/91
6.1.1前言/91
6.1.2PNUTS概述/92
6.1.3PNUTS的設(shè)計(jì)和功能/93
6.1.4PNUTS的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)/93
6.1.5PNUTS的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和檢索/94
6.1.6副本和一致性/95
6.1.7其他數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)功能/97
6.1.8數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)/98
6.2Pig系統(tǒng)簡(jiǎn)述/98
6.2.1Pig的定義/98
6.2.2Pig簡(jiǎn)介/98
6.3ZooKeeper系統(tǒng)簡(jiǎn)述/99
6.3.1什么是ZooKeeper/99
6.3.2ZooKeeper項(xiàng)目介紹/99
6.4小結(jié)/100
習(xí)題/100第7章Greenplum數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)/101
7.1什么是Greenplum/101
7.2Greenplum 分析數(shù)據(jù)庫(kù)/101
7.3Greenplum數(shù)據(jù)庫(kù)的體系結(jié)構(gòu)/102
7.3.1無(wú)共享大規(guī)模并行處理
體系結(jié)構(gòu)/102
7.3.2Greenplum的分段單元服務(wù)/103
7.3.3數(shù)據(jù)分布和并行掃描/103
7.3.4容錯(cuò)能力和先進(jìn)的復(fù)制技術(shù)/104
7.3.5全局并行查詢優(yōu)化技術(shù)/105
7.3.6gNet軟件互聯(lián)/105
7.3.7并行數(shù)據(jù)流引擎/106
7.3.8統(tǒng)一的分析處理/107
7.3.9基于標(biāo)準(zhǔn)，建立在開(kāi)源PostgreSQL
數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)之上/107
7.4Greenplum的關(guān)鍵特性和優(yōu)點(diǎn)/107
7.5小結(jié)/108
習(xí)題/108第8章Amazon公司的Dynamo技術(shù)/109
8.1Dynamo初步介紹/109
8.2Dynamo的背景資料/110
8.2.1系統(tǒng)的假設(shè)和需求/110
8.2.2服務(wù)層協(xié)議/111
8.2.3設(shè)計(jì)考慮因素/112
8.3Dynamo系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)/113
8.3.1系統(tǒng)接口/114
8.3.2分割算法/114
8.3.3復(fù)制/115
8.3.4數(shù)據(jù)版本/116
8.3.5Dynamo中的get()和
put()的操作/118
8.3.6臨時(shí)性故障處理/118
8.3.7處理永久的錯(cuò)誤： 同步復(fù)制/119
8.3.8成員關(guān)系和故障檢測(cè)/119
8.3.9增加/刪除存儲(chǔ)結(jié)點(diǎn)/120
8.4小結(jié)/121
習(xí)題/121第9章IBM公司的云計(jì)算技術(shù)/122
9.1IBM公司的云計(jì)算概述/122
9.2云風(fēng)暴/123
9.3智能商業(yè)服務(wù)/124
9.4智慧地球計(jì)劃/124
9.5Z系統(tǒng)/125
9.6虛擬化的動(dòng)態(tài)基礎(chǔ)架構(gòu)技術(shù)/126
9.6.1虛擬化/127
9.6.2虛擬化的云計(jì)算技術(shù)/128
9.6.3實(shí)現(xiàn)虛擬化策略的關(guān)鍵解決
方案/129
9.7小結(jié)/132
習(xí)題/132第三篇分布式云計(jì)算的程序開(kāi)發(fā)第10章Hadoop系統(tǒng)/135
10.1Hadoop簡(jiǎn)介/135
10.1.1Hadoop系統(tǒng)的由來(lái)/135
10.1.2Hadoop的作用/135
10.1.3Hadoop的優(yōu)勢(shì)/136
10.1.4Hadoop應(yīng)用現(xiàn)狀及發(fā)展
趨勢(shì)/136
10.2Hadoop項(xiàng)目及其結(jié)構(gòu)/137
10.3Hadoop體系結(jié)構(gòu)/139
10.4Hadoop集群安全策略/141
10.5小結(jié)/143第11章MapReduce詳解/145
11.1MapReduce簡(jiǎn)介/145
11.2MapReduce計(jì)算模型/146
11.2.1MapReduce Job/146
11.2.2Hadoop中hello world程序/147
11.2.3運(yùn)行MapReduce應(yīng)用程序/150
11.2.4新的API/152
11.2.5MapReduce的數(shù)據(jù)流和
控制流/154
11.3MapReduce工作機(jī)制/155
11.3.1MapReduce作業(yè)的執(zhí)行流程/155
11.3.2提交作業(yè)/156
11.3.3初始化作業(yè)/158
11.3.4分配任務(wù)/160
11.3.5執(zhí)行任務(wù)/162
11.3.6更新任務(wù)執(zhí)行進(jìn)度和狀態(tài)/163
11.3.7完成作業(yè)/164
11.4開(kāi)發(fā)MapReduce應(yīng)用程序/164
11.4.1系統(tǒng)參數(shù)的配置/165
11.4.2配置開(kāi)發(fā)環(huán)境/167
11.4.3編寫MapReduce程序/168
11.4.4本地測(cè)試/170
11.4.5在集群上運(yùn)行/170
11.5小結(jié)/173第12章HDFS詳解/174
12.1HDFS簡(jiǎn)介/175
12.2HDFS的相關(guān)概念/176
12.3HDFS的體系結(jié)構(gòu)/177
12.4HDFS的基本操作/179
12.4.1HDFS的命令行操作/179
12.4.2HDFS的Web界面/180
12.5HDFS中的讀寫數(shù)據(jù)流/180
12.5.1文件的讀取/180
12.5.2文件的寫入/182
12.5.3一致性模型/183
12.6小結(jié)/184第13章基于HBase系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)/186
13.1HBase簡(jiǎn)介/186
13.2HBase體系結(jié)構(gòu)/187
13.2.1HRegion/187
13.2.2HRegion Server/188
13.2.3HBase Master/189
13.2.4ROOT表和META表/189
13.2.5HBase與ZooKeeper/190
13.3HBase數(shù)據(jù)模型/190
13.3.1數(shù)據(jù)模型/190
13.3.2概念視圖/191
13.3.3物理視圖/191
13.4HBase與HDFS/192
13.5Java API與HBase編程/192
13.5.1Java API簡(jiǎn)介/192
13.5.2HBase編程/198
13.6小結(jié)/201第14章基于Hive系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)/202
14.1Hive簡(jiǎn)介/202
14.1.1Hive的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)/202
14.1.2Hive的元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)/204
14.2Hive QL/204
14.2.1數(shù)據(jù)定義（DDL）操作/204
14.2.2數(shù)據(jù)管理（DML）操作/214
14.2.3SQL操作/216
14.2.4Hive QL使用實(shí)例/219
14.3Hive網(wǎng)絡(luò)接口/221
14.3.1Hive網(wǎng)絡(luò)接口配置/221
14.3.2Hive網(wǎng)絡(luò)接口操作實(shí)例/222
14.4Hive編程/225
14.5Hive優(yōu)化/228
14.6小結(jié)/230第15章基于Google App Engine系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)/231
15.1Google App Engine簡(jiǎn)介/231
15.1.1Google App Engine
基本功能/231
15.1.2Google App Engine
環(huán)境配置/233
15.1.3Google App Engine
資源配額/235
15.2如何使用Google App Engine/235
15.2.1Google App Engine Java SDK
使用/236
15.2.2Google App Engine Python SDK
使用/250
15.3基于Google App Engine的應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)
實(shí)例/256
15.4小結(jié)/261
習(xí)題/261第16章基于Windows Azure系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)/263
16.1微軟公司的云計(jì)算概述/263
16.1.1微軟公司的云計(jì)算戰(zhàn)略/263
16.1.2微軟公司的動(dòng)態(tài)云計(jì)算解決
方案/264
16.2Windows Azure平臺(tái)簡(jiǎn)介/267
16.2.1Windows Azure/268
16.2.2SQL Azure/271
16.2.3.NET 服務(wù)/273
16.3Windows Azure服務(wù)使用/275
16.3.1Windows Azure環(huán)境配置/276
16.3.2開(kāi)發(fā)GuestBook應(yīng)用程序/276
16.3.3發(fā)布GuestBook應(yīng)用程序/287
16.4小結(jié)/289
習(xí)題/290附錄A云計(jì)算在線檢測(cè)平臺(tái)/291
A.1平臺(tái)介紹/291
A.2結(jié)構(gòu)和功能/291
A.2.1前臺(tái)用戶接口的結(jié)構(gòu)和功能/292
A.2.2后臺(tái)程序運(yùn)行的結(jié)構(gòu)和功能/293
A.2.3平臺(tái)程序過(guò)濾功能/293
A.3檢測(cè)流程/295
A.4使用介紹/296
A.4.1功能使用/296
A.4.2返回結(jié)果介紹/297
A.4.3使用注意事項(xiàng)/298
A.5小結(jié)/299技術(shù)名詞索引/300參考文獻(xiàn)/306后記/316 
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