图书介绍

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深入浅出云计算
  • 鲍亮,陈荣编著 著
  • 出版社: 北京:清华大学出版社
  • ISBN:9787302302384
  • 出版时间:2012
  • 标注页数:437页
  • 文件大小:223MB
  • 文件页数:451页
  • 主题词:计算机网络-基本知识

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图书目录

第1篇 初始云计算3

第1章 云计算介绍3

1.1云计算相关概念3

1.1.1云计算的定义4

1.1.2云计算的服务方式6

1.1.3云计算的部署模式8

1.2云计算的历史9

1.2.1虚拟化技术的发展9

1.2.2分布式计算技术的发展10

1.2.3软件应用模式的发展13

1.3云计算的现状14

1.3.1产业界现状14

1.3.2学术界现状19

1.3.3政府机构现状25

1.4本章小结28

第2章 云计算技术基础29

2.1 HDFS相关技术29

2.1.1 RPC29

2.1.2基于Socket的Java网络编程30

2.2 MapReduce相关技术31

2.2.1 Java反射机制31

2.2.2序列化和反序列化33

2.3 HBase相关技术34

2.3.1 NoSQL34

2.3.2 ACID36

2.3.3 CAP理论36

2.3.4一致性模型37

2.4 ZooKeeper相关技术38

2.4.1 Paxos算法介绍38

2.4.2 Java NIO库38

2.5本章小结39

第3章 云计算开发环境搭建40

3.1集群环境介绍40

3.2 Hadoop环境搭建41

3.2.1 Hadoop简介41

3.2.2安装前准备41

3.2.3安装环境搭建42

3.2.4详细安装步骤42

3.3 Hadoop集群配置49

3.3.1配置Hadoop守护进程的运行环境49

3.3.2配置Hadoop守护进程的运行参数50

3.4 HBase环境搭建51

3.4.1 HBase简介51

3.4.2 HBase的数据模型51

3.4.3 HBase安装前的准备52

3.4.4 HBase的安装配置52

3.4.5 HBase的运行55

3.5 ZooKeeper环境搭建57

3.5.1 ZooKeeper简介57

3.5.2安装前的准备58

3.5.3独立服务器的安装与配置59

3.5.4集群服务器的安装与配置60

3.6本章小结62

第2篇 浅出云计算65

第4章 应用实例:图像百科系统65

4.1应用背景65

4.2需求分析66

4.2.1功能需求66

4.2.2非功能需求69

4.3核心业务处理流程70

4.3.1查询百科条目处理流程70

4.3.2编辑百科条目处理流程72

4.3.3更新百科条目处理流程74

4.4总体设计75

4.5本章小结78

第5章 使用HDFS存储海量图像数据79

5.1 HDFS介绍79

5.1.1 HDFS架构79

5.1.2 HDFS的特点80

5.1.3 HDFS存取机制简介81

5.2 HDFS接口介绍83

5.3图像百科系统中的图像存储87

5.3.1图像存储基本思想87

5.3.2图像存储设计目标88

5.3.3图像存储体系结构88

5.3.4图像百科系统的功能结构89

5.4系统实现90

5.4.1存储模块类交互图90

5.4.2核心类详细介绍92

5.4.3 HDFS存储小文件97

5.5本章小结98

第6章 使用MapReduce处理图像99

6.1分布式数据处理MapReduce99

6.1.1 MapReduce简介99

6.1.2编程模型100

6.1.3执行概括101

6.2使用MapReduce编程模型102

6.2.1 MapReduce程序模板102

6.2.2 MapReduce编程思想107

6.3更新图像百科条目的MapReduce设计107

6.3.1设计目标107

6.3.2更新条目的体系结构109

6.3.3更新条目的逻辑流程110

6.4 MapReduce对更新条目的实现112

6.4.1更新条目的核心类112

6.4.2 MapReduce核心类实现113

6.4.3编译运行118

6.5本章小结121

第7章 使用HBase存储百科数据122

7.1 HBase的基本特征122

7.1.1 RDBMS与HBase122

7.1.2面向列的NoSQL数据库123

7.1.3 HBase数据库架构126

7.1.4 HBase的特点128

7.2使用HBase编程129

7.2.1 HBase的Java API129

7.2.2 HBase客户端编程130

7.2.3 HBase编程示例150

7.3 Fotospedia系统的数据库设计153

7.3.1数据库模块总体设计154

7.3.2数据库模块详细设计154

7.3.3数据库模块交互设计158

7.4 Fotospedia系统的数据库实现160

7.4.1数据库模块类交互图160

7.4.2数据库模块核心类实现161

7.5本章小结167

第8章 使用ZooKeeper管理集群168

8.1 ZooKeeper详细介绍168

8.2 ZooKeeper的使用方法及API介绍172

8.2.1 ZooKeeper的使用方法172

8.2.2基本类和接口173

8.2.3常用类与方法的实例介绍173

8.3图像百科系统集群管理详细设计179

8.3.1集群管理179

8.3.2配置管理181

8.4图像百科系统集群管理实现182

8.4.1集群管理实现182

8.4.2配置管理实现188

8.4.3测试194

8.5本章小结197

第3篇 深入云计算201

第9章 深入分析H D FS201

9.1 HDFS核心设计机制201

9.1.1 Namenode和Datanode201

9.1.2数据副本策略201

9.1.3数据组织204

9.1.4健壮性204

9.1.5存储空间回收205

9.2 HDFS源码总体介绍206

9.3核心代码分析208

9.3.1 HDFS的通信协议208

9.3.2 HDFS读文件源码分析214

9.3.3 HDFS写文件源码分析219

9.4 Hadoop支持的其他文件系统222

9.4.1 KFS文件系统体系架构223

9.4.2 KFS各模块关键技术224

9.4.3 HDFS与KFS写数据的区别225

9.5本章小结227

第10章 深入分析MapReduce228

10.1 MapReduce框架结构228

10.1.1 MapReduce中的角色228

10.1.2 MapReduce流程230

10.2代码静态分析233

10.2.1创建Job的相关类233

10.2.2初始化Job的相关类234

10.2.3作业调度相关类234

10.2.4执行MapTask的相关类235

10.3代码详细分析236

10.3.1 JobClient提交Job236

10.3.2 JobTracker初始化作业237

10.3.3 TaskTracker启动240

10.3.4 JobTracker调度作业242

10.3.5 TaskTracker加载Task245

10.3.6子进程执行MapTask247

10.3.7子进程执行ReduceTask251

10.4本章小结254

第11章深入分析HBase255

11.1 HBase体系与原理255

11.1.1 HBase的集群架构255

11.1.2 HBase的系统架构258

11.1.3 HBase的存储架构259

11.2 HBase总体结构264

11.2.1总体包图265

11.2.2常用类分析266

11.3 HBase关键剖析269

11.3.1集群启动与关闭269

11.3.2 HBase配置过程279

11.3.3读取图像百科数据282

11.3.4写入图像百科数据289

11.4本章小结294

第12章 深入分析ZooKeeper295

12.1概述295

12.1.1 ZooKeeper角色295

12.1.2 ZooKeeper工作原理295

12.2代码静态分析297

12.2.1包概述297

12.2.2核心类浅析298

12.3代码情景分析302

12.3.1服务器的启动302

12.3.2 Leader服务器311

12.3.3 Follower服务器318

12.3.4客户端服务请求320

12.4本章小结325

第4篇应用云计算329

第13章 应用Pig实现并行数据处理329

13.1 Apache Pig简介329

13.2 Pig的安装与配置330

13.2.1Pig安装准备330

13.2.2安装配置过程331

13.2.3运行模式331

13.3深入分析Pig335

13.3.1 Pig数据模型335

13.3.2 Pig常用命令和数据读写操作337

13.3.3 Pig诊断操作338

13.3.4 Pig关系操作339

13.3.5 Pig表达式和函数340

13.3.6 Pig用户自定义函数(UDF)342

13.3.7探索逻辑执行计划346

13.4 Pig实例分析347

13.4.1 Pig Latin示例347

13.4.2简单实例解析348

13.4.3深入使用Pig352

13.5 Pig与SQL比较355

13.6本章小结356

第14章 应用Hive构建数据处理平台357

14.1 Hive简介357

14.1.1 Hive架构357

14.1.2 Hive和Hadoop关系358

14.1.3 Hive和传统数据库进行比较359

14.1.4 Hive的数据存储360

14.1.5 Hive元数据Metastore361

14.2 Hive安装配置363

14.2.1安装前准备363

14.2.2安装Hive363

14.2.3安装MySQL与Hive配置365

14.3 Hive使用与操作369

14.3.1 Hive基本操作369

14.3.2查询数据Hive Select375

14.3.3 Hive函数380

14.4实例介绍384

14.5本章小结389

第15章 应用Mahout实现机器学习算法390

15.1 Mahout概述390

15.1.1 Mahout简介390

15.1.2机器学习简介390

15.2 Mahout安装配置392

15.2.1安装前准备392

15.2.2 Mahout安装393

15.3 Mahout使用简介394

15.3.1使用Mahout实现集群395

15.3.2使用Mahout实现分类406

15.3.3使用Mahout实现决策树408

15.3.4使用Mahout实现推荐挖掘409

15.4本章小结411

第16章 应用HAMA实现分布式计算412

16.1 HAMA简介412

16.1.1 HAMA系统架构412

16.1.2 BSPMaster413

16.1.3 GroomServer414

16.1.4 ZooKeeper414

16.2 HAMA BSP介绍415

16.2.1 BSP并行计算416

16.2.2创建自定义的BSP417

16.2.3用户接口418

16.3 HAMA安装配置421

16.3.1安装前准备421

16.3.2安装和环境配置421

16.3.3 HAMA运行模式423

16.3.4运行HAMA425

16.3.5 HAMA Web接口426

16.3.6在Eclipse中创建HAMA工程427

16.4实例介绍429

16.4.1打印“Hello BSP”429

16.4.2估算PI值430

16.5本章小结432

附录433

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