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王鹏，黄焱，安俊秀，张逸琴 著

图书标签:

• 云计算
• 大数据
• 数据分析
• 数据挖掘
• Hadoop
• Spark
• 数据库
• 分布式系统
• 人工智能
• 机器学习

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115348036

版次：1

商品编码：11442365

包装：平装

丛书名： 工业和信息化人才培养规划教材

开本：16开

出版时间：2014-04-01

页数：179

正文语种：中文

内容简介

　　本书全面介绍了云计算与大数据的基础知识、主要技术、基于集群技术的资源整合型云计算技术和基于虚拟化技术的资源切分型云计算技术。全书共10章，主要内容包括云计算与大数据概述、相关技术、虚拟化技术、集群系统基础、MPI、Hadoop、HPCC、Storm、数据中心技术和云计算大数据仿真技术。本书注重实用，实验丰富，将实验内容融合在课程内容中，使理论紧密联系实际。
　　本书可作为高等院校云计算、大数据相关课程的教材，也可作为相关技术人员的参考用书。

内页插图

目录

目　录

第1章　云计算与大数据基础　1
1．1　云计算技术概述　1
1．1．1　云计算简介　1
1．1．2　云计算的特点　2
1．1．3　云计算技术分类　3
1．2　大数据技术概述　5
1．2．1　大数据简介　5
1．2．2　主要的大数据处理系统　8
1．2．3　大数据处理的基本流程　10
1．3　云计算与大数据的发展　11
练习题　17

第2章　云计算与大数据的相关技术　19
2．1　云计算与大数据　19
2．2　云计算与物联网　21
2．3　一致性哈希算法　24
2．3．1　一致性哈希算法的基本原理　24
2．3．2　一致性哈希算法中计算和存储位置的一致性　25
2．4　非关系型数据库　27
2．4．1　从关系型数据库到非关系型数据库　27
2．4．2　非关系型数据库的定义　28
2．4．3　非关系型数据库的分类　28
2．5　集群高速通信标准InfiniBand　29
2．6　云计算大数据集群的自组织特性　30
练习题　32

第3章　虚拟化技术　33
3．1　虚拟化技术简介　33
3．1．1　虚拟化技术的发展　33
3．1．2　虚拟化的描述　34
3．1．3　虚拟化技术的优势和劣势　35
3．1．4　虚拟化技术的分类　36
3．2　常见虚拟化软件　39
3．2．1　VirtualBox　39
3．2．2　VMware Workstation　39
3．2．3　KVM　39
3．3　系统虚拟化　40
3．3．1　服务器虚拟化　41
3．3．2　桌面虚拟化　43
3．3．3　网络虚拟化　45
3．4　使用KVM构建虚拟机群　46
练习题　48

第4章　集群系统基础　49
4．1　集群系统的基本概念　49
4．2　集群系统的分类　51
4．3　单一系统映射　52
4．4　Beowulf集群　53
4．5　集群文件系统　55
4．5．1　集群文件系统概念　55
4．5．2　典型的集群文件系统Lustre　56
4．6　分布式系统中计算和数据的协作机制　　58
4．6．1　基于计算切分的分布式计算　58
4．6．2　基于计算和数据切分的混合型分布式计算技术——网格计算　60
4．6．3　基于数据切分的分布式计算技术　61
4．6．4　三种分布式系统的分析对比　63
练习题　65

第5章　MPI——面向计算的高性能集群技术　66
5．1　什么是MPI　66
5．2　MPI的架构和特点　67
5．3　MPICH并行环境的建立　68
5．3．1　配置前的准备工作　68
5．3．2　挂载NFS　68
5．3．3　配置ssh实现MPI节点间用户的无密码访问　69
5．3．4　安装MPICH2　70
5．3．5　建立并行计算环境时的注意事项　72
5．4　MPI分布式程序设计基础　72
5．4．1　最简单的并行程序　73
5．4．2　获取进程标志和机器名　76
5．4．3　有消息传递功能的并行程序　78
5．4．4　Monte Carlo法在并行程序设计中的应用　82
5．4．5　并行计算中节点间的Reduce操作　84
5．4．6　用MPI的6个基本函数实现Reduce函数功能　87
5．4．7　设计MPI并行程序时的注意事项　89
练习题　90

第6章　Hadoop——分布式大数据系统　91
6．1　Hadoop概述　91
6．2　HDFS　92
6．2．1　HDFS文件系统的原型GFS　92
6．2．2　HDFS文件的基本结构　94
6．2．3　HDFS的存储过程　95
6．3　MapReduce编程框架　96
6．3．1　MapReduce的发展历史　96
6．3．2　MapReduce的基本工作过程　96
6．3．3　LISP中的MapReduce　99
6．3．4　MapReduce的特点　100
6．4　实现Map/Reduce的C语言实例　101
6．5　建立Hadoop开发环境　104
6．5．1　相关准备工作　105
6．5．2　JDK的安装配置　105
6．5．3　下载、解压Hadoop，配置Hadoop环境变量　106
6．5．4　修改Hadoop配置文件　107
6．5．5　将配置好的Hadoop文件复制到其他节点　108
6．5．6　启动、停止Hadoop　108
6．5．7　在Hadoop系统上运行测试程序WordCount　109
练习题　111

第7章　HPCC——面向数据的高性能计算集群系统　112
7．1　HPCC简介　113
7．2　HPCC的系统架构　115
7．3　HPCC平台数据检索任务的执行过程　117
7．4　HPCC的安装部署　118
7．5　数据的加载、切分和分发　123
7．6　ECL语言基础知识　126
7．6．1　ECL语言的保留关键字　127
7．6．2　ECL语言的记录定义和操作　128
7．6．3　ECL语言集成开发环境　129
7．7　ECL语言编程实例　130
7．7．1　声明数据文件中的记录结构　130
7．7．2　读取数据文件生成数据集　131
7．7．3　统计记录条数　131
7．7．4　将数据集中的小写字母改为大写　132
7．7．5　建立索引实现对数据集的检索　133
7．7．6　发布数据　135
7．7．7　HPCC中的WordCount操作　137
练习题　139

第8章　Storm——基于拓扑的流数据实时计算系统　141
8．1　Storm简介　141
8．2　Storm原理及其体系结构　142
8．2．1　Storm编程模型原理　142
8．2．2　Storm体系结构　143
8．3　搭建Storm开发环境　144
8．3．1　Storm的安装步骤　144
8．3．2　Storm 的设置　146
8．3．3　Storm 的启动　147
8．4　Storm使用实例　148
8．4．1　使用Maven管理storm-starter　148
8．4．2　WordCountTopology实例分析　150　
练习题　154

第9章　服务器与数据中心　155
9．1 数据中心的发展历史　155
9．2　数据中心的基本单元——服务器　159
9．3　数据中心选址　161
9．4　数据中心的能耗　161
练习题　163

第10章　云计算大数据仿真技术　164
10．1　用参数定义物理设备进行仿真　164
10．2　云计算仿真系统——CloudSim　165
10．2．1　CloudSim基础　165
10．2．2　CloudSim体系结构　167
10．2．3　CloudSim的使用模型场景　169
10．2．4　CloudSim使用实例　170
10．3　云计算系统相空间模型　176
练习题　178

参考文献　179

前言/序言

《数字转型：战略、实践与前沿》 引言： 在当今瞬息万变的商业环境中，数字化转型已不再是可选项，而是企业生存与发展的必由之路。从新兴初创企业到百年老店，无论是哪个行业，都在经历着一场深刻的变革。这种变革不仅仅是技术的应用，更是一种思维模式、组织架构、以及客户互动方式的重塑。本书《数字转型：战略、实践与前沿》旨在为读者提供一个全面、深入的视角，理解数字转型的本质，掌握其核心战略，学习成功的实践案例，并洞察未来的发展趋势。我们希望通过本书，帮助企业领导者、管理者以及所有致力于拥抱数字时代的从业者，绘制出清晰的转型蓝图，并勇敢地迈出关键步伐。 第一章：数字转型的基石——理解变革的驱动力 本章将深入剖析驱动数字转型的核心力量。我们将探讨宏观层面的技术进步，如人工智能、物联网、5G等，它们如何打破传统行业壁垒，催生新的商业模式。同时，我们也会审视微观层面的市场需求变化，例如消费者日益增长的个性化、即时性和便捷性需求，以及不断变化的市场竞争格局。了解这些驱动力，是制定有效转型战略的前提。我们将分析不同行业在数字化浪潮中的机遇与挑战，例如零售业如何通过数据分析实现精准营销，制造业如何借助智能设备提升生产效率，金融服务业如何构建更加安全便捷的数字支付与服务体系，以及医疗健康领域如何利用数字化手段改善患者体验和提升诊疗水平。此外，本章还将探讨地缘政治、社会文化等因素对数字转型的影响，帮助读者建立一个宏观的认知框架。 第二章：战略先行——绘制数字转型的路线图 没有明确的战略，数字转型将如同无头苍蝇，徒劳无功。本章将重点介绍如何制定一套切实可行的数字转型战略。我们将从明确企业愿景与目标入手，将其与数字化能力紧密结合，确保转型方向与企业长远发展目标一致。我们还将深入讲解价值链的数字化重塑，分析如何利用数字技术优化研发、生产、营销、销售、服务等各个环节，实现整体效率的提升和客户体验的改善。本书将介绍几种常见的战略框架，如“以客户为中心”的数字化转型、“平台化”的商业模式构建，以及“生态系统”的融合发展等。我们将强调跨部门协同的重要性，以及如何建立能够支持数字化创新的组织文化。此外，本章还将讨论转型过程中的风险评估与管理，以及如何设定可衡量的关键绩效指标（KPIs）来评估转型成效。 第三章：技术赋能——精选与应用数字化工具 技术是实现数字转型的关键支撑。本章将聚焦于那些赋能数字转型的核心技术，但侧重点将放在其应用场景与价值创造，而非纯粹的技术原理。我们将介绍如何选择和应用适合企业需求的数字化工具，例如CRM（客户关系管理）系统如何帮助企业深入了解客户，ERP（企业资源计划）系统如何实现企业内部资源的优化配置，以及BI（商业智能）工具如何从海量数据中提取有价值的洞察。我们还将探讨新兴技术的潜力，例如，如何利用自动化技术（RPA）提升流程效率，如何运用低代码/无代码平台加速应用开发，以及如何构建安全可靠的数字身份认证体系。本章强调的是技术的“落地”与“应用”，即如何将技术转化为实际的业务价值，而不是仅仅停留在技术的层面。我们将分享一些关于技术选型、集成与运维的最佳实践，并提醒读者关注技术的长期演进与迭代。 第四章：实践出真知——成功转型的案例剖析 理论的学习离不开实践的检验。本章将通过一系列真实、详尽的案例研究，展示不同行业、不同规模的企业是如何成功实施数字转型的。我们将选取那些具有代表性的企业，深入剖析它们在转型过程中面临的挑战、采取的策略、应用的工具以及最终取得的成效。例如，我们可能会分析一家传统零售商如何通过线上线下融合，实现全渠道销售的飞跃；一家制造业企业如何通过工业互联网，打造智能化工厂，提高生产柔性和效率；一家金融机构如何借助金融科技，重塑服务模式，提升客户满意度。每个案例都将包含关键的学习点，例如，转型初期遇到的阻力如何克服，如何培养员工的数字化技能，以及如何处理数据安全与隐私问题。通过这些案例，读者可以获得宝贵的经验借鉴，并从中找到适用于自身企业的转型路径。 第五章：拥抱变化——组织重塑与文化变革 数字转型不仅仅是技术的升级，更是组织架构和企业文化的深刻变革。本章将探讨如何在组织层面推动数字转型。我们将讨论如何构建灵活、敏捷的组织结构，以适应快速变化的市场环境。我们将深入分析如何培养员的数字化思维和能力，通过培训、赋能和激励机制，让每一位员工都成为转型的参与者和贡献者。企业文化是数字转型能否成功的关键软实力。本章将阐述如何建立鼓励创新、拥抱数据、以客户为中心的组织文化，以及如何打破部门壁垒，促进跨团队协作。我们将分享一些关于领导力在数字转型中的作用，以及如何通过有效的沟通和变革管理，赢得员工的支持和信任。 第六章：数据驱动——构建智能决策体系 数据是数字时代最宝贵的资产。本章将聚焦于如何构建一个强大的数据驱动体系，从而做出更明智、更及时的业务决策。我们将从数据采集、清洗、整合、存储等基础工作讲起，强调数据质量的重要性。然后，我们将深入探讨数据分析与挖掘的方法，例如如何利用描述性分析了解现状，诊断性分析探究原因，预测性分析预见未来，以及规范性分析提供行动建议。本章将介绍各种数据可视化工具和技术，帮助管理者更直观地理解数据洞察。此外，我们还将讨论如何建立数据治理框架，确保数据的合规性、安全性和隐私性。最终目标是让数据真正服务于业务，赋能企业的每一个决策过程，实现精细化运营和个性化服务。 第七章：安全与合规——数字化时代的风险管理 随着数字化程度的加深，网络安全和数据合规的重要性日益凸显。本章将详细阐述在数字转型过程中，企业需要重点关注的安全与合规问题。我们将探讨常见的网络威胁，例如数据泄露、勒索软件攻击、钓鱼欺诈等，并介绍相应的防御策略和技术手段，包括防火墙、入侵检测系统、数据加密、访问控制等。本章还将重点讲解数据隐私保护的重要性，以及如何遵守相关的法律法规，例如GDPR（通用数据保护条例）等，确保企业在收集、使用和处理个人数据时合法合规。我们将分享一些关于安全意识培训、应急响应计划以及定期安全审计的最佳实践，帮助企业建立起坚实的数字安全防线，保障业务的连续性和用户数据的安全。 第八章：前沿展望——数字转型的未来趋势 数字转型是一个持续演进的过程，了解未来趋势，才能保持领先地位。本章将展望数字转型的未来发展方向。我们将探讨人工智能、机器学习、边缘计算、区块链等前沿技术将如何进一步赋能企业，催生更具颠覆性的商业模式。例如，AI在个性化推荐、智能客服、预测性维护等领域的应用将更加广泛和深入。物联网将构建更加互联互通的智能世界，为企业带来全新的数据来源和运营方式。区块链的去中心化特性有望重塑信任机制，推动更安全、更透明的交易与协作。本章还将讨论元宇宙、Web3.0等新兴概念可能对企业战略和运营带来的影响。我们将鼓励读者保持开放的心态，持续学习和探索，积极拥抱未来的数字化机遇。 结论： 数字转型是一场马拉松，而非短跑冲刺。它需要战略的指引，技术的支持，实践的积累，文化的驱动，以及对风险的审慎管理。本书《数字转型：战略、实践与前沿》希望为读者提供一个系统性的学习框架和实践指南。愿每一位读者都能在这场伟大的变革中，找到属于自己的方向，并最终实现企业的持续成长与成功。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本书时，首先吸引我的是它封面设计所传达出的沉稳与专业。阅读的最初，我被书中对云计算技术演进的详细梳理所吸引。从最初的虚拟化概念到如今成熟的公有云、私有云和混合云解决方案，书中似乎都进行了系统性的介绍。我一直对云架构的构建与优化很感兴趣，希望了解如何在实际部署中实现高可用性、安全性和成本效益。我期待书中能提供一些关于不同云平台（如AWS, Azure, GCP）的比较分析，以及它们各自的优势和适用场景。此外，对于大数据技术，我更加关注的是其在实际应用中的落地。我希望能在这本书中看到关于如何从海量数据中提取有价值洞察的案例，例如在市场营销、风险控制、客户服务等方面的应用。我也对数据挖掘、机器学习等与大数据紧密结合的技术很感兴趣，希望书中能对此有所阐述。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常有吸引力，简洁的配色和有力的字体，让我立刻对它产生了兴趣。在翻阅之前，我满怀期待地想象着这本书会带领我进入一个怎样广阔而深邃的数字世界。我一直对技术前沿领域抱有浓厚的兴趣，特别是那些能够深刻改变我们生活和工作方式的变革。云计算和大数据无疑是当下最热门、最具潜力的两个方向。我渴望了解它们究竟是如何运作的，它们背后的原理是什么，以及它们是如何在实际应用中发挥巨大作用的。我希望这本书能够以一种既深入浅出又引人入胜的方式，揭示这些技术的奥秘，解答我心中种种疑问。我尤其关注书中是否能提供一些实际的案例和应用场景，因为我深信，理论知识只有与实践相结合，才能真正发挥其价值。我期待这本书能够成为我探索云计算和大数据世界的绝佳起点，点燃我对这些领域更深层次的求知欲，并为我未来的学习和工作提供坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本书时，一种莫名的亲切感油然而生。它的纸张质感舒适，印刷清晰，排版也十分合理，读起来不会让人感到疲惫。我迫不及待地打开了目录，想看看它涵盖了哪些方面的内容。从目录的标题来看，这本书似乎涉及了许多我一直想要深入了解的主题，例如云架构的演进、不同云服务模型的比较、数据存储和处理的各种技术，以及如何从海量数据中提取有价值的信息。我特别注意到其中关于数据可视化和分析的部分，这正是我近期非常感兴趣的领域。我一直认为，数据本身并不能直接解决问题，关键在于如何有效地分析和解读它们。我希望能在这本书中找到关于如何将复杂数据转化为易于理解的洞察的实用方法和技巧。我也很好奇书中是否会涉及一些新兴的大数据技术，例如流式处理和机器学习在数据分析中的应用，因为我一直对人工智能如何与大数据结合来驱动创新充满好奇。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我立刻被它所散发出的专业气息所吸引。封面设计虽然简洁，却透露出一种沉甸甸的干货感。翻开书页，跃入眼帘的是密密麻麻却又条理清晰的文字和图表。我注意到书中开篇就对云计算的基本概念进行了详尽的阐述，从虚拟化技术到分布式系统，再到各种主流的云平台介绍，似乎都涵盖得相当全面。我一直对云计算的弹性、可扩展性和成本效益等优势充满好奇，希望这本书能够深入剖析这些优势背后的技术支撑，以及它们如何为企业带来实际的商业价值。同时，我也很想了解在构建和管理云环境时，需要注意哪些关键点，以及如何规避潜在的风险。至于大数据，我更关注的是它如何改变我们的决策方式和商业模式。我期待书中能够提供一些具体的案例，展示企业如何利用大数据技术来优化运营、提升客户体验、甚至创造全新的商业机会。

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这本书的封面设计简洁大气，给我一种专业严谨的感觉。我迫不及待地翻开，想一探究竟。我一直对云计算的核心概念和技术原理感到好奇，希望这本书能够深入浅出地解释它们。例如，虚拟化技术是如何实现的？不同的云服务模型（IaaS, PaaS, SaaS）之间有什么本质区别？在实际应用中，如何选择最适合自己需求的云服务？这些问题都是我一直想要弄清楚的。同时，我也对大数据技术的发展历程和关键技术充满兴趣。大数据不仅仅是海量数据的堆砌，更重要的是如何从中挖掘出有价值的信息。我希望能在这本书中了解到数据采集、存储、处理、分析以及可视化的完整流程，以及各种主流的大数据技术栈，比如Hadoop、Spark等，它们各自的优缺点和适用场景。我非常期待通过阅读这本书，能够系统地理解云计算和大数据是如何相互作用，共同推动技术进步和产业变革的。

评分☆☆☆☆☆

帮同事买的，挺好，速度快

评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

京东买书很方便，这次有点慢，希望改进。

评分☆☆☆☆☆

书籍看不明白

评分☆☆☆☆☆

速度高.质量可以

评分☆☆☆☆☆

书太薄了

评分☆☆☆☆☆

一本适合入门者看的书

评分☆☆☆☆☆

教材

评分☆☆☆☆☆

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