分布式計算、云計算與大數據簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘

內容簡(jiǎn)介:　　本書(shū)將傳統的分布式計算與新興的云計算、大數據等技術(shù)綜合起來(lái)，以應用需求為背景講解技術(shù)原理和應用方法，主要內容包括：傳統分布式計算的基本原理和核心技術(shù)，云計算的原理、架構、實(shí)現技術(shù)及安全問(wèn)題，大數據的分析模型、存儲平臺、編程技術(shù)及電商大數據分析技術(shù)等。本書(shū)適合作為高等學(xué)校計算機專(zhuān)業(yè)高年級本科生和研究生教材，也適合作為相關(guān)技術(shù)人員的參考讀物。

目錄:前言
第1章 分布式計算概述 1
1.1 分布式計算的概念 1
1.1.1 定義 1
1.1.2 分布式計算的優(yōu)缺點(diǎn) 1
1.1.3 分布式計算的相關(guān)計算形式 2
1.2 分布式系統概述 4
1.2.1 分布式系統的定義 4
1.2.2 經(jīng)典的分布式系統與項目 4
1.2.3 分布式系統的特征 6
1.3 分布式計算的基礎技術(shù) 9
1.3.1 進(jìn)程間通信 9
1.3.2 IPC程序接口原型 10
1.3.3 事件同步 11
1.3.4 死鎖和超時(shí) 14
1.3.5 事件狀態(tài)圖 15
1.3.6 進(jìn)程間通信范型的演變 16
習題 17
參考文獻 18
第2章 分布式計算范型 19
2.1 消息傳遞范型 19
2.2 客戶(hù)/服務(wù)器范型 20
2.3 P2P范型 20
2.4 消息系統范型 21
2.5 遠程過(guò)程調用范型 22
2.6 分布式對象范型 24
2.6.1 遠程方法調用 24
2.6.2 對象請求代理 24
2.7 網(wǎng)絡(luò )服務(wù)范型 25
2.8 移動(dòng)代理范型 26
2.9 云服務(wù)范型 26
習題 27
參考文獻 27
第3章 Socket編程與客戶(hù)/服務(wù)器應用開(kāi)發(fā) 28
3.1 Socket概述與分類(lèi) 28
3.2 數據包Socket API 29
3.2.1 無(wú)連接數據包Socket API 29
3.2.2 面向連接數據包Socket API 35
3.3 流式Socket API 37
3.4 客戶(hù)/服務(wù)器范型概述與應用開(kāi)發(fā)方法 43
3.4.1 客戶(hù)/服務(wù)器范型概念 43
3.4.2 客戶(hù)/服務(wù)器范型的關(guān)鍵問(wèn)題 44
3.5 基于三層軟件的客戶(hù)/服務(wù)器應用開(kāi)發(fā)方法 45
3.5.1 軟件體系結構 45
3.5.2 采用無(wú)連接數據包Socket的Daytime客戶(hù)/服務(wù)器應用 45
3.5.3 采用流式Socket的Daytime客戶(hù)/服務(wù)器應用 50
3.6 無(wú)連接與面向連接服務(wù)器程序的開(kāi)發(fā) 54
3.6.1 無(wú)連接Echo客戶(hù)/服務(wù)器 54
3.6.2 面向連接Echo客戶(hù)/服務(wù)器 56
3.7 迭代與并發(fā)服務(wù)器程序的開(kāi)發(fā) 59
3.8 有狀態(tài)與無(wú)狀態(tài)服務(wù)器程序的開(kāi)發(fā) 62
習題 65
參考文獻 69
第4章 RMI范型與應用 70
4.1 分布式對象范型 70
4.1.1 分布式對象范型的概念 70
4.1.2 分布式對象范型的體系結構 71
4.1.3 分布式對象系統 71
4.2 RMI 72
4.2.1 遠程過(guò)程調用 72
4.2.2 RMI概述 72
4.2.3 Java RMI體系結構 73
4.2.4 stub和skeleton 74
4.2.5 對象注冊 74
4.3 RMI基本應用開(kāi)發(fā) 75
4.3.1 遠程接口 75
4.3.2 服務(wù)器端軟件 75
4.3.3 客戶(hù)端軟件 78
4.3.4 RMI應用代碼示例 78
4.3.5 RMI應用構建步驟 81
4.3.6 RMI和Socket API的比較 83
4.4 RMI高級應用 83
4.4.1 客戶(hù)回調 83
4.4.2 stub下載 90
4.4.3 RMI安全管理器 92
習題 95
參考文獻 96
第5章 Web原理與應用開(kāi)發(fā) 97
5.1 HTTP協(xié)議 97
5.1.1 WWW 97
5.1.2 TCP/IP 97
5.1.3 HTTP協(xié)議原理 98
5.2 Web開(kāi)發(fā)技術(shù) 101
5.2.1 HTML 101
5.2.2 JavaScript 104
5.2.3 CSS 107
5.2.4 XML 109
5.2.5 動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)技術(shù) 110
5.3 CGI 113
5.3.1 CGI原理 113
5.3.2 Web表單 116
5.4 Web會(huì )話(huà) 117
5.4.1 Cookie機制 118
5.4.2 Session機制 124
5.5 Applet 128
5.6 Servlet 132
5.7 SSH框架與應用開(kāi)發(fā) 136
5.7.1 SSH 136
5.7.2 Struts 137
5.7.3 Spring 142
5.7.4 Hibernate 143
5.7.5 基于SSH的應用開(kāi)發(fā)
案例 146
習題 156
參考文獻 160
第6章 P2P原理與實(shí)踐 161
6.1 P2P概述 161
6.1.1 P2P的概念 161
6.1.2 P2P的發(fā)展歷程 162
6.1.3 P2P的技術(shù)特點(diǎn) 163
6.1.4 P2P的實(shí)踐應用 164
6.2 P2P網(wǎng)絡(luò )的分類(lèi) 164
6.3 P2P的典型應用系統 168
6.4 P2P編程實(shí)踐 170
6.5 P2P的研究現狀與未來(lái)發(fā)展 176
6.5.1 P2P的研究現狀 176
6.5.2 P2P的未來(lái)發(fā)展 177
習題 178
參考文獻 179
第7章 Web Services 180
7.1 Web Services概述 180
7.1.1 Web Services的背景和概念 180
7.1.2 Web Services的特點(diǎn) 180
7.1.3 Web Services的應用場(chǎng)合 181
7.1.4 Web Services技術(shù)架構 182
7.1.5 Web Services工作原理 184
7.1.6 Web Services的開(kāi)發(fā) 184
7.2 XML 186
7.2.1 XML概述 186
7.2.2 XML文檔和語(yǔ)法 187
7.2.3 XML命名空間 192
7.2.4 XML模式 194
7.3 基于SOAP的Web Services 200
7.3.1 SOAP概述 201
7.3.2 SOAP消息結構 201
7.3.3 SOAP消息交換模型 205
7.3.4 SOAP應用模式 206
7.3.5 WSDL 208
7.3.6 UDDI 213
7.3.7 開(kāi)發(fā)基于SOAP的Web Services 216
習題 224
參考文獻 224
第8章 云計算原理與技術(shù) 226
8.1 云計算概述 226
8.1.1 云計算的起源 226
8.1.2 云計算的定義 227
8.1.3 云計算的分類(lèi) 228
8.1.4 云計算與其他計算形式 231
8.2 云計算關(guān)鍵技術(shù) 232
8.2.1 體系結構 232
8.2.2 數據存儲 233
8.2.3 計算模型 235
8.2.4 資源調度 237
8.2.5 虛擬化 237
8.3 Google云計算原理 238
8.3.1 GFS 238
8.3.2 MapReduce 238
8.3.3 BigTable 239
8.3.4 Dremel 242
8.4 Amazon云服務(wù) 244
8.4.1 Amazon云平臺存儲架構 244
8.4.2 其他組件 246
8.5 云計算研究與發(fā)展方向 250
8.5.1 云資源調度與任務(wù)調度 250
8.5.2 云計算能耗管理 253
8.5.3 基于云計算的應用 256
8.5.4 云計算安全 257
習題 259
參考文獻 259
第9章 云計算模擬編程實(shí)踐 263
9.1 CloudSim體系結構和API 263
9.1.1 CloudSim體系結構 263
9.1.2 CloudSim3.0 API 268
9.2 CloudSim環(huán)境搭建及程序運行 272
9.2.1 環(huán)境配置 272
9.2.2 運行樣例程序 272
9.3 CloudSim擴展編程 275
9.3.1 調度策略的擴展 275
9.3.2 仿真核心代碼 277
9.3.3 平臺重編譯 281
9.4 CloudSim編程實(shí)踐 282
9.4.1 CloudSim任務(wù)調度編程 282
9.4.2 CloudSim網(wǎng)絡(luò )編程 287
9.4.3 CloudSim能耗編程 290
習題 301
參考文獻 302
第10章 云存儲技術(shù) 303
10.1 存儲概述 303
10.1.1 存儲組網(wǎng)形態(tài) 303
10.1.2 RAID 307
10.1.3 磁盤(pán)熱備 312
10.1.4 快照 313
10.1.5 數據分級存儲的概念 314
10.2 云存儲的概念與技術(shù)原理 314
10.2.1 分布式存儲 315
10.2.2 存儲虛擬化 321
10.3 云存儲產(chǎn)品與系統 323
10.3.1 公有云的云存儲產(chǎn)品 323
10.3.2 私有云的云存儲產(chǎn)品 325
10.4 對象存儲技術(shù) 327
10.4.1 對象存儲架構 328
10.4.2 傳統塊存儲與對象存儲 328
10.4.3 對象 328
10.4.4 對象存儲系統的組成 330
10.5 存儲技術(shù)的發(fā)展趨勢 331
習題 334
參考文獻 334
第11章 大數據技術(shù)與實(shí)踐 335
11.1 大數據概述 335
11.1.1 大數據產(chǎn)生的背景 335
11.1.2 大數據的定義 335
11.1.3 大數據的4V特征 336
11.2 大數據存儲平臺 336
11.2.1 HDFS 336
11.2.2 HBase 343
11.2.3 Cassandra 353
11.2.4 Redis 360
11.2.5 MongoDB 366
11.3 大數據計算模式 373
11.3.1 PRAM 373
11.3.2 BSP 374
11.3.3 LogP 376
11.3.4 MapReduce 377
11.3.5 Spark 382
11.4 大數據分析處理平臺 388
11.4.1 Impala平臺 388
11.4.2 HadoopDB平臺 390
11.5 大數據存儲編程實(shí)踐 392
11.5.1 HDFS讀寫(xiě)程序范例 392
11.5.2 HBase讀寫(xiě)程序范例 393
11.6 大數據并行計算編程實(shí)踐 395
11.6.1 基于MapReduce的程序實(shí)例（HDFS） 395
11.6.2 基于MapReduce的程序實(shí)例（HBase） 404
11.6.3 基于Spark的程序實(shí)例 407
11.6.4 基于Impala的程序實(shí)例 410
11.7 大數據研究與發(fā)展方向 413
11.7.1 數據的不確定性與數據質(zhì)量 413
11.7.2 跨領(lǐng)域的數據處理方法的可移植性 413
11.7.3 數據處理的時(shí)效性保證——內存計算 413
11.7.4 流式數據的實(shí)時(shí)處理 415
11.7.5 大數據應用 416
11.7.6 大數據發(fā)展趨勢 417
習題 418
參考文獻 419
第12章 電商大數據分析技術(shù) 421
12.1 電商大數據分析需求與方法概述 421
12.1.1 電商大數據的分析與數據推薦需求 421
12.1.2 電商大數據的數據結構和數據推薦評價(jià)指標 422
12.1.3 推薦算法和技術(shù)簡(jiǎn)介 423
12.2 基于規則統計模型的大數據分析方法與實(shí)現 424
12.2.1 程序運行說(shuō)明 424
12.2.2 數據整理 424
12.2.3 構建離線(xiàn)評估模型 427
12.2.4 多個(gè)模型結果的并集與交集 429
12.2.5 購買(mǎi)即推薦模型 433
12.2.6 前三個(gè)月購買(mǎi)，后一個(gè)月只有點(diǎn)擊 435
12.2.7 最近k天對該品牌有操作，即將此品牌推薦 436
12.2.8 對某商品連續操作n次以上便推薦 438
12.2.9 基于時(shí)間權重的模型 439
12.3 基于協(xié)同過(guò)濾推薦模型的大數據分析方法與實(shí)現 442
12.3.1 協(xié)同過(guò)濾基本原理 442
12.3.2 協(xié)同過(guò)濾方法的選擇 444
12.3.3 用Maven構建Mahout協(xié)同過(guò)濾項目 445
12.3.4 Mahout單機基于用戶(hù)協(xié)同過(guò)濾 450
12.3.5 Mahout單機基于物品相似協(xié)同過(guò)濾 451
12.3.6 基于Hadoop的Mahout分布式開(kāi)發(fā) 453
12.4 基于邏輯回歸模型的大數據分析方法與實(shí)現 459
12.4.1 邏輯回歸的基本原理 459
12.4.2 邏輯回歸的簡(jiǎn)單實(shí)現 460
習題 467
參考文獻 467