分布式计算系统

图书标准信息

• 作者 徐辰
• 出版社 高等教育出版社
• 出版时间 2022-09
• 版次 1
• ISBN 9787040584509
• 定价 46.60元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 324页
• 字数 490千字

【内容简介】

本书聚焦于Hadoop、Spark、Flink等面向数据密集型应用的分布式计算系统，将原理、架构、编程的知识进行有机结合，统一从设计思想、体系架构、工作原理、容错机制和编程示例5个维度进行剖析。本书注重通过横向比较阐释该类系统设计的共性原理，帮助读者形成完整、统一的知识体系。 本书概述了分布式计算系统（第1章），根据应用场景的差异将分布式计算系统划分为批处理系统（第3、4章）、流计算系统（第7、8章）、批流融合系统（第9、10章）、图处理系统（第11章），并选取了各个类别中的典型代表。由于这些分布式计算系统不可能孤立地存在，因此本书也介绍了面向文件存储（第2章）、资源管理（第5章）以及协调服务（第6章）的系统。 本书可作为高等院校数据科学与大数据技术专业高年级本科生的教学用书，以及计算机科学与技术、软件工程、数据科学与工程等专业研究生的教学用书，也可作为部分业界研发人员的参考用书。

【目录】

章 绪论

1．1 分布式系统

1．1．1 分布式系统的概念

1．1．2 分布式系统的类型

1．2 从数据管理角度看分布式系统

1．2．1 数据管理系统的发展历程

1．2．2 大数据背景下数据管理面临的挑战

1．2．3 面向数据管理的分布式系统

1．3 分布式计算系统

1．3．1 分布式计算系统的概念

1．3．2 系统生态圈

1．4 本书组织结构

本章小结

题1

第2章 hadoop文件系统

2．1 设计思想

2．2 体系架构

2．2．1 架构图

2．2．2 应用程序执行流程

2．3 工作

2．3．1 文件分块与备份

2．3．2 文件写入

2．3．3 文件读取

2．3．4 文件读写与一致

2．4 容错机制

2．4．1 namenode故障

2．4．2 datanode故障

2．5 编程示例

2．5．1 写文件

2．5．2 读文件

本章小结

题2

第3章 批处理系统mapreduce

3．1 设计思想

3．1．1 mpi与mapreduce

3．1．2 数据模型

3．1．3 计算模型

3．2 体系架构

3．2．1 架构图

3．2．2 应用程序执行流程

3．3 工作

3．3．1 数据输入

3．3．2 map阶段

3．3．3 shuffle阶段

3．3．4 reduce阶段

3．3．5 数据输出

3．4 容错机制

3．4．1 jobtracker故障

3．4．2 tasktracker故障

3．4．3 task故障

3．5 编程示例

3．5．1 词频统计

3．5．2 关系表自然连接及其优化

3．5．3 网页排名

3．5．4 k均值聚类

本章小结

题3

第4章 批处理系统spark

4．1 设计思想

4．1．1 mapreduce的局限

4．1．2 数据模型

4．1．3 计算模型

4．2 体系架构

4．2．1 架构图

4．2．2 应用程序执行流程

……

第5章 资源管理系统yarn

第6章 协调服务系统zookeeper

第7章 流计算系统storm

第8章 流计算系统spark streaming

第9章 批流融合基础

0章 批流融合系统flink

1章 图处理系统giraph

参文献