內容簡介
本書在闡述大數據和雲計算關係的基礎上，介紹了大數據和雲計算的基本概念、技術及套用。全書分為基礎篇、技術與套用篇和實踐篇，主要內容包括：緒論、大數據環境下的雲計算架構、大數據關鍵技術與套用、雲存儲、雲服務與雲安全、雲計算套用、虛擬化技術、Hadoop和Spark平台、分散式檔案系統及並行計算框架、分散式數據存儲與大數據挖掘。圖書目錄
第一篇基礎篇
第1章緒論-3
1.1雲計算的來歷與發展-3
1.2雲計算的概念及特徵-5
1.3雲計算的套用及與其他計算服務模式的區別-7
1.4大數據的提出及發展-9
1.5大數據的概念和特徵-12
1.6大數據的作用與挑戰-14
1.7大數據和雲計算的關係-16
第2章大數據環境下的雲計算架構-18
2.1大數據環境的技術特徵-18
2.2雲計算的架構及標準化-20
2.3國內外的雲計算架構-26
2.4雲計算套用-28
第二篇技術與套用篇
第3章大數據關鍵技術與套用-33
3.1大數據技術總體框架-33
3.2大數據存儲技術-35
3.3大數據處理技術-38
3.4大數據分析技術-41
3.5全球大數據公司盤點-47
第4章雲存儲-54
4.1認識雲存儲-54
4.2雲存儲技術-55
4.3雲存儲的套用及面臨的問題-58
第5章雲服務與雲安全-61
5.1認識雲服務-61
5.2雲服務發展歷程-63
5.3雲部署及對大數據的支持-64
5.4雲安全-66
第6章雲計算套用-77
6.1雲計算與物聯網-77
6.2雲計算與移動網際網路-87
6.3雲計算企業實踐案例-91
第三篇實踐篇
第7章虛擬化技術-107
7.1虛擬化技術簡介-107
7.2虛擬化技術架構-108
7.3虛擬機軟體介紹-110
實驗1VMware虛擬機安裝與配置-114
第8章Hadoop和Spark平台-126
8.1認識Hadoop-126
8.2Hadoop的組成、體系結構和部署-127
8.3認識Spark-132
實驗2CentOS環境下Hadoop的安裝與配置-133
實驗3Spark的安裝和配置-146
第9章分散式檔案系統及並行計算框架-150
9.1分散式檔案系統HDFS-150
9.2並行計算框架MapReduce-162
實驗4HDFS的檔案操作命令及API編程-165
實驗5Eclipse下的MapReduce編程-169
第10章分散式數據存儲與大數據挖掘-175
10.1分散式資料庫Hbase-175
10.2分散式數據倉庫Hive-182
10.3大數據挖掘計算平台Mahout-188
實驗6基於Hive的數據統計-201
實驗7基於Mahout的聚類實驗-206
附錄1R語言簡介-210
附錄2Python語言簡介-215
參考文獻-223
