云计算与大数据技术
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作者张冰峰
出版社电子工业出版社
ISBN9787121480225
出版时间2023-06
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开本其他
定价69元
货号17253751
上书时间2024-11-08
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目录
第一部分 云计算及云服务关键技术 第1章 云计算概述 2 1.1 云计算简介 2 1.1.1 云计算的定义 2 1.1.2 云计算的演进过程 3 1.1.3 云计算的特点 6 1.1.4 云计算的应用 7 1.1.5 云计算安全 7 1.2 云计算的产业生态 9 1.2.1 云服务的分类 9 1.2.2 云计算的产业链 12 1.2.3 云服务提供商及产品 13 1.3 云计算的关键技术 15 1.3.1 分布式编程模型 16 1.3.2 虚拟化技术 16 1.3.3 数据存储技术 16 1.3.4 数据管理技术 17 1.3.5 云计算平台管理工具 17 第2章 虚拟化概述 19 2.1 虚拟化简介 19 2.1.1 什么是虚拟化 19 2.1.2 虚拟化技术的特点 20 2.1.3 虚拟化与云计算 20 2.2 虚拟化模式 21 2.2.1 虚拟机监控器 21 2.2.2 虚拟化模式的分类 21 2.3 服务器虚拟化 23 2.3.1 CPU虚拟化 23 2.3.2 内存虚拟化 26 2.3.3 I/O设备虚拟化 31 2.4 存储虚拟化 34 2.4.1 存储虚拟化的定义 34 2.4.2 存储虚拟化分类 35 2.5 网络虚拟化 35 2.6 虚拟化软件 36 第3章 数据存储与管理技术 37 3.1 集中式存储与分布式存储 37 3.1.1 常见存储分类 37 3.1.2 集中式存储 38 3.1.3 分布式存储 39 3.2 分布式文件系统 40 3.2.1 网络文件系统 40 3.2.2 分布式文件系统的实现 41 3.3 分布式对象存储 41 3.3.1 Swift对象存储 41 3.3.2 Haystack对象存储 42 3.4 分布式数据库 43 3.4.1 数据库架构模型 43 3.4.2 大规模并行处理数据库 44 3.4.3 分布式数据库的发展和产品 45 3.5 云存储 46 3.5.1 云存储的实现 46 3.5.2 公有云存储服务 46 3.5.3 私有云存储服务 47 第4章 网络虚拟化技术 49 4.1 网络虚拟化概述 49 4.1.1 常见的网络虚拟化 49 4.1.2 虚拟化环境下的物理网络 50 4.1.3 虚拟化环境下的虚拟网络 51 4.1.4 虚拟交换机 52 4.2 云计算与网络虚拟化 55 4.2.1 云计算与网络虚拟化的关系 55 4.2.2 SDN与NFV的关系 56 4.3 SDN的系统架构与特点 57 4.3.1 SDN的系统架构 57 4.3.2 SDN的特点 58 ? 4.4 OpenFlow协议 58 4.4.1 OpenFlow协议简介 58 4.4.2 OpenFlow协议架构 59 4.4.3 OpenFlow交换机组成 60 4.5 网络功能虚拟化 61 4.5.1 网络功能虚拟化简介 61 4.5.2 NFV架构 62 4.5.3 NFV管理和编排 62 4.6 Overlay技术 63 4.6.1 Overlay简介 63 4.6.2 Overlay构建 65 4.6.3 Overlay主要技术标准 67 第5章 云服务产品管理工具 69 5.1 云服务产品IaaS云方案 69 5.1.1 IaaS云需求 69 5.1.2 IaaS云方案的设计 70 5.1.3 IaaS云方案的实施部署 70 5.2 云计算组件 73 5.2.1 VMware 73 5.2.2 Citrix 73 5.2.3 微软 74 5.3 云计算管理工具 75 5.3.1 SaaS云计算管理工具 75 5.3.2 PaaS云计算管理工具 77 5.3.3 IaaS云计算管理工具 79 5.4 OpenStack架构与组件 80 5.4.1 OpenStack逻辑架构 81 5.4.2 OpenStack物理架构 82 5.4.3 OpenStack组件 86 第二部分 大数据应用开发实践技术 第6章 大数据概述 90 6.1 认知大数据 90 6.1.1 大数据的定义 90 6.1.2 大数据的特点 90 6.1.3 大数据系统架构 91 6.1.4 大数据的应用 92 6.2 大数据关键技术 93 6.3 大数据与云计算 96 6.3.1 大数据与云计算的关系 96 6.3.2 云服务平台上的大数据服务 96 6.4 大数据与人工智能 97 6.4.1 大数据与人工智能的关系 97 6.4.2 云服务平台上的人工智能服务 98 6.5 大数据与物联网 100 6.5.1 物联网 100 6.5.2 大数据与物联网和云计算的关系 100 6.5.3 云服务平台上的物联网服务 101 第7章 大数据分析平台与技术栈 103 7.1 大数据分析平台 103 7.2 大数据分析平台的选择 104 7.3 开源大数据分析平台的搭建 106 7.3.1 底层操作系统 106 7.3.2 分布式计算平台 106 7.3.3 数据接入和预处理工具 107 7.3.4 数据存储工具 108 7.3.5 数据分析和挖掘工具 108 7.3.6 数据分析结果可视化及输出 109 7.4 大数据分析平台搭建可选择的工具 109 第8章 数据采集工具与消息队列 111 8.1 数据采集概述 111 8.1.1 大数据来源 111 8.1.2 数据采集途径 111 8.2 日志采集工具Flume 114 8.2.1 Flume简介 114 8.2.2 Flume NG的基本架构 114 8.3 数据迁移工具Sqoop 115 8.3.1 Sqoop简介 115 8.3.2 Sqoop架构 115 8.4 流数据采集框架Kafka 116 8.4.1 Kafka简介 116 8.4.2 Kafka架构 117 8.5 消息队列 118 8.5.1 消息队列简介 118 8.5.2 消息队列的作用 119 8.5.3 常见的消息队列 121 第9章 Hadoop分布式系统基础架构 125 9.1 Hadoop系统简介 125 9.2 Hadoop生态圈 125 9.2.1 Hadoop生态系统 125 9.2.2 Hadoop版本 126 9.3 HDFS概述 129 9.3.1 分布式文件系统 129 9.3.2 HDFS简介 130 9.3.3 HDFS架构 130 9.3.4 HDFS读写文件流程 131 9.3.5 HDFS的Block副本放置策略和可靠性策略 133 9.4 MapReduce计算框架 134 9.4.1 MapReduce架构 134 9.4.2 MapReduce的执行流程 135 9.4.3 MapReduce的Shuffle机制 137 9.5 YARN概述 138 9.5.1 YARN简介 138 9.5.2 YARN的特点 138 9.5.3 YARN的基本框架 139 9.5.4 YARN的工作流程 140 9.6 Hadoop的部署与实践 141 9.6.1 配置SSH免密码登录 142 9.6.2 安装Hadoop 143 9.6.3 修改配置文件 144 9.6.4 Hadoop的启动和关闭 146 第10章 Spark计算平台 148 10.1 Spark概述 148 10.1.1 Spark简介 148 10.1.2 Spark的特点 148 10.1.3 Spark计算平台的生态 149 10.1.4 Spark的应用场景 150 10.2 Spark架构 150 10.3 Spark的部署模式 152 10.4 Spark的运行流程 152 10.4.1 Spark的Job提交流程 153 10.4.2 Spark任务调度 154 10.5 Spark数据处理模型RDD 154 10.5.1 RDD的概念与特点 154 10.5.2 RDD分区的基本知识 155 10.5.3 RDD基本操作 157 10.5.4 RDD基本操作范例 159 10.5.5 RDD运行过程 161 10.5.6 WordCount词频统计案例 162 10.6 Spark与Scala 163 第11章 Spark平台的安装部署与实践 164 11.1 Scala编程语言 164 11.1.1 Scala简介 164 11.1.2 Scala下载与安装 164 11.1.3 Scala环境变量设置 167 11.1.4 启动Scala 169 11.1.5 在IDEA中配置Scala 170 11.1.6 Scala语言编程基础 175 11.2 Spark的安装与部署 184 11.2.1 Spark的安装环境 184 11.2.2 Spark Linux版本下载 184 11.2.3 Scala Linux版本下载 187 11.2.4 上传Scala和Spark安装包 187 11.2.5 安装与配置Scala和Spark 189 11.2.6 启动Spark服务 191 11.2.7 Spark Web UI 192 11.3 Spark编程实践 194 11.3.1 基于HDFS文件进行数据统计 194 11.3.2 Spark SQL操作外部数据源 195 第12章 Flink计算平台与实践 196 12.1 Flink简介 196 12.1.1 Flink及其特点 196 12.1.2 Spark和Flink的比较 196 12.1.3 Flink的分层抽象API 197 12.1.4 Flink应用场景 198 12.2 Flink软件栈 200 12.3 Flink程序 201 12.3.1 Flink程序的执行流程 201 12.3.2 Flink程序和数据流 202 12.3.3 Flink程序流理解 204 12.4 Flink运行时架构 205 12.4.1 Flink运行时架构简介 205 12.4.2 Flink任务提交流程 206 12.5 Flink时间处理机制 207 12.5.1 Flink的3种时间 207 12.5.2 Flink时间窗口 208 12.5.3 Watermark 211 12.6 Flink状态和容错机制 215 12.6.1 Flink状态 215 12.6.2 Flink容错机制 217 12.6.3 Exactly-Once语义 221 12.7 Flink的安装、配置和启动 222 12.7.1 Flink的安装和部署模式 222 12.7.2 Flink安装包的下载和上传 224 12.7.3 Flink的配置 225 12.7.4 Flink的启动 227 第13章 NoSQL数据库 231 13.1 NoSQL数据库简介 231 13.1.1 NoSQL数据库的产生背景 231 13.1.2 NoSQL数据库的特点 231 13.1.3 常见的NoSQL数据库 232 13.2 NoSQL数据库的分类 232 13.2.1 键值数据库 232 13.2.2 列式数据库 234 13.2.3 文档数据库 236 13.2.4 图数据库 238 第14章 Hive数据仓库与实践 241 14.1 Hive数据仓库 241 14.1.1 Hive简介 241 14.1.2 Hive的工作流程 241 14.1.3 Hive的数据模型 243 14.2 Hive的安装和部署 246 14.2.1 Hive的安装环境 246 14.2.2 Hive安装包的上传与安装 247 14.2.3 配置环境变量 248 14.2.4 在MySQL中创建hive数据库 248 14.2.5 配置Hive 249 14.2.6 Jar包处理 252 14.2.7 基于HDFS创建元数据目录 254 14.2.8 初始化Hive元数据 255 14.3 Hive客户端连接 256 14.3.1 启动Hadoop服务 256 14.3.2 Hive CLI 256 14.3.3 启动HiveServer2 257 14.3.4 使用beeline客户端测试HiveServer2 258 14.3.5 启动Metastore服务 259 14.4 Hive操作 260 14.4.1 数据库操作 260 14.4.2 数据表操作 261 第15章 数据可视化 265 15.1 数据可视化简介 265 15.1.1 什么是数据可视化 265 15.1.2 数据可视化的特点 266 15.2 数据可视化的常用工具 266 15.2.1 零编程类 267 15.2.2 开发工具类 271 15.2.3 专业图表类 272 15.3 数据可视化的常用方式 274 15.3.1 面积及尺寸可视化 274 15.3.2 颜色可视化 276 15.3.3 地域空间可视化 277 15.3.4 图形可视化 277 15.3.5 概念可视化 277 第16章 综合实践 278 16.1 公开数据集网站和数据集 278 16.2 MovieLens数据集介绍 279 16.3 业务需求 280 16.4 技术方案 281 16.5 系统实现 282 16.5.1 下载数据集 283 16.5.2 上传数据 283 16.5.3 导入数据 284 16.5.4 Spark数据分析 286 参考文献 291 ?
精彩内容
本书分为两大部分，第一部分是云计算及云服务关键技术，第二部分是大数据应用开发实践技术。第一部分介绍大数据应用的基础―云计算，其中第1章主要介绍云计算的基础知识；第2～4章介绍云服务实现的关键技术，包括虚拟化技术、数据存储与管理技术、网络虚拟化技术；第5章介绍开源的云服务产品管理工具，重点介绍OpenStack。第二部分以大数据技术为主线，第6章介绍大数据的基础知识；第7章以搭建开源大数据分析平台为需求，介绍大数据分析平台与技术栈；第8～15章以大数据应用实践流程为主线，按分层技术栈介绍数据采集工具与消息队列、Hadoop分布式系统基础架构、Spark计算平台、Spark平台的安装部署与实践、Flink计算平台与实践、NoSQL数据库、Hive数据仓库与实践、数据可视化；第16章给出了综合实践的案例。 本书配套在线课程"云计算与大数据技术”已在"学堂在线”和"智慧树”在线平台上线，同步提供实践实验手册和录屏实操视频，方便读者将理论和实践相结合。本书配套PPT等教学资源可在华信教育资源网（www.hxedu.com.cn）免费下载。 本书可作为本科和高职院校计算机、软件、大数据相关专业的教材，也可为对云计算与大数据技术感兴趣的初学者提供参考。
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