C程序设计(方法与实践)

图书标准信息

• 作者 刘喜平、万常选、舒蔚、骆斯文 著
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2017-03
• 版次 1
• ISBN 9787302467151
• 定价 59.50元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 495页
• 字数 761千字

【内容简介】

　　本书从大数据的基本概念开始，由浅入深地领会大数据的精髓。本书除了讲述必要的大数据理论之外，还通过大数据实践来讲述大数据技术的应用，包括如何运用阿里云大数据计算平台分析和解决实际问题，很好地体现了大数据理论与实践的有机结合。
　　本书分为三大部分，分别是大数据概述及基础、大数据处理和大数据分析与应用。其中，大数据概述及基础部分重点介绍数据组织、重要数据结构、大数据协同技术以及大数据存储技术等内容； 大数据处理部分重点介绍大数据处理框架，包括大数据批处理和流处理框架等内容； 大数据分析与应用部分重点介绍数据分析技术和机器学习的相关内容，以及如何利用阿里云的数加平台进行基本的大数据开发工作。
　　本书既可以作为高等院校计算机科学、软件工程及相关专业“大数据”课程的教材，也可以供系统分析师、系统架构师、软件开发工程师和项目经理，以及其他准备或正在学习大数据技术的读者（包括参加计算机等级考试或相关专业自学考试的人员）阅读和参考。

【目录】

第一部分大数据概述及基础
第1章大数据概念和发展背景
1.1什么是大数据
1.2大数据的特点
1.3大数据的发展
1.4大数据的应用
1.5习题
第2章大数据系统架构概述
2.1总体架构概述
2.1.1总体架构设计原则
2.1.2总体架构参考模型
2.2运行架构概述
2.2.1物理架构
2.2.2集成架构
2.2.3安全架构
2.3阿里云飞天系统体系架构
2.3.1阿里云飞天整体架构
2.3.2阿里云飞天平台内核
2.3.3阿里云飞天开放服务
2.3.4阿里云飞天的特色
2.4主流大数据系统厂商
2.4.1阿里云数加平台
2.4.2Cloudera
2.4.3Hortonworks
2.4.4Amazon
2.4.5Google
2.4.6微软
2.5习题
第3章分布式通信与协同
3.1数据编码传输
3.1.1数据编码概述
3.1.2LZSS算法
3.1.3Snappy压缩库
3.2分布式通信系统
3.2.1远程过程调用
3.2.2消息队列
3.2.3应用层多播通信
3.2.4阿里云夸父RPC系统
3.2.5Hadoop IPC的应用
3.3分布式协同系统
3.3.1Chubby锁服务
3.3.2ZooKeeper
3.3.3阿里云女娲协同系统
3.3.4ZooKeeper在HDFS高可用方案中的使用
3.4习题
第4章大数据存储
4.1大数据存储技术的发展
4.2海量数据存储的关键技术
4.2.1数据分片与路由
4.2.2数据复制与一致性
4.3重要数据结构和算法
4.3.1Bloom Filter
4.3.2LSM Tree
4.3.3Merkle Tree
4.3.4Cuckoo Hash
4.4分布式文件系统
4.4.1文件存储格式
4.4.2GFS
4.4.3HDFS
4.4.4阿里云盘古
4.5分布式数据库NoSQL
4.5.1NoSQL数据库概述
4.5.2KV数据库
4.5.3列式数据库
4.5.4图数据库
4.5.5文档数据库
4.6阿里云数据库
4.6.1云数据库Redis
4.6.2云数据库RDS
4.6.3云数据库Memcache
4.7大数据存储技术的趋势
4.8习题
第二部分大数据处理
第5章分布式处理
5.1CPU多核和POSIX Thread
5.2MPI并行计算框架
5.3Hadoop MapReduce
5.4Spark
5.5数据处理技术的发展
5.6习题
第6章Hadoop MapReduce解析
6.1Hadoop MapReduce架构
6.2Hadoop MapReduce与高效能计算、网格计算的区别
6.3MapReduce工作机制
6.3.1Map
6.3.2Reduce
6.3.3Combine
6.3.4Shuffle
6.3.5Speculative Task
6.3.6任务容错
6.4应用案例
6.4.1WordCount
6.4.2WordMean
6.4.3Grep
6.5MapReduce的缺陷与不足
6.6习题