雲計算與大數據技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王鵬，黃焱，安俊秀，張逸琴 著

圖書標籤:

• 雲計算
• 大數據
• 數據分析
• 數據挖掘
• Hadoop
• Spark
• 數據庫
• 分布式係統
• 人工智能
• 機器學習

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115348036

版次：1

商品編碼：11442365

包裝：平裝

叢書名： 工業和信息化人纔培養規劃教材

開本：16開

齣版時間：2014-04-01

頁數：179

正文語種：中文

內容簡介

　　本書全麵介紹瞭雲計算與大數據的基礎知識、主要技術、基於集群技術的資源整閤型雲計算技術和基於虛擬化技術的資源切分型雲計算技術。全書共10章，主要內容包括雲計算與大數據概述、相關技術、虛擬化技術、集群係統基礎、MPI、Hadoop、HPCC、Storm、數據中心技術和雲計算大數據仿真技術。本書注重實用，實驗豐富，將實驗內容融閤在課程內容中，使理論緊密聯係實際。
　　本書可作為高等院校雲計算、大數據相關課程的教材，也可作為相關技術人員的參考用書。

內頁插圖

目錄

目　錄

第1章　雲計算與大數據基礎　1
1．1　雲計算技術概述　1
1．1．1　雲計算簡介　1
1．1．2　雲計算的特點　2
1．1．3　雲計算技術分類　3
1．2　大數據技術概述　5
1．2．1　大數據簡介　5
1．2．2　主要的大數據處理係統　8
1．2．3　大數據處理的基本流程　10
1．3　雲計算與大數據的發展　11
練習題　17

第2章　雲計算與大數據的相關技術　19
2．1　雲計算與大數據　19
2．2　雲計算與物聯網　21
2．3　一緻性哈希算法　24
2．3．1　一緻性哈希算法的基本原理　24
2．3．2　一緻性哈希算法中計算和存儲位置的一緻性　25
2．4　非關係型數據庫　27
2．4．1　從關係型數據庫到非關係型數據庫　27
2．4．2　非關係型數據庫的定義　28
2．4．3　非關係型數據庫的分類　28
2．5　集群高速通信標準InfiniBand　29
2．6　雲計算大數據集群的自組織特性　30
練習題　32

第3章　虛擬化技術　33
3．1　虛擬化技術簡介　33
3．1．1　虛擬化技術的發展　33
3．1．2　虛擬化的描述　34
3．1．3　虛擬化技術的優勢和劣勢　35
3．1．4　虛擬化技術的分類　36
3．2　常見虛擬化軟件　39
3．2．1　VirtualBox　39
3．2．2　VMware Workstation　39
3．2．3　KVM　39
3．3　係統虛擬化　40
3．3．1　服務器虛擬化　41
3．3．2　桌麵虛擬化　43
3．3．3　網絡虛擬化　45
3．4　使用KVM構建虛擬機群　46
練習題　48

第4章　集群係統基礎　49
4．1　集群係統的基本概念　49
4．2　集群係統的分類　51
4．3　單一係統映射　52
4．4　Beowulf集群　53
4．5　集群文件係統　55
4．5．1　集群文件係統概念　55
4．5．2　典型的集群文件係統Lustre　56
4．6　分布式係統中計算和數據的協作機製　　58
4．6．1　基於計算切分的分布式計算　58
4．6．2　基於計算和數據切分的混閤型分布式計算技術——網格計算　60
4．6．3　基於數據切分的分布式計算技術　61
4．6．4　三種分布式係統的分析對比　63
練習題　65

第5章　MPI——麵嚮計算的高性能集群技術　66
5．1　什麼是MPI　66
5．2　MPI的架構和特點　67
5．3　MPICH並行環境的建立　68
5．3．1　配置前的準備工作　68
5．3．2　掛載NFS　68
5．3．3　配置ssh實現MPI節點間用戶的無密碼訪問　69
5．3．4　安裝MPICH2　70
5．3．5　建立並行計算環境時的注意事項　72
5．4　MPI分布式程序設計基礎　72
5．4．1　最簡單的並行程序　73
5．4．2　獲取進程標誌和機器名　76
5．4．3　有消息傳遞功能的並行程序　78
5．4．4　Monte Carlo法在並行程序設計中的應用　82
5．4．5　並行計算中節點間的Reduce操作　84
5．4．6　用MPI的6個基本函數實現Reduce函數功能　87
5．4．7　設計MPI並行程序時的注意事項　89
練習題　90

第6章　Hadoop——分布式大數據係統　91
6．1　Hadoop概述　91
6．2　HDFS　92
6．2．1　HDFS文件係統的原型GFS　92
6．2．2　HDFS文件的基本結構　94
6．2．3　HDFS的存儲過程　95
6．3　MapReduce編程框架　96
6．3．1　MapReduce的發展曆史　96
6．3．2　MapReduce的基本工作過程　96
6．3．3　LISP中的MapReduce　99
6．3．4　MapReduce的特點　100
6．4　實現Map/Reduce的C語言實例　101
6．5　建立Hadoop開發環境　104
6．5．1　相關準備工作　105
6．5．2　JDK的安裝配置　105
6．5．3　下載、解壓Hadoop，配置Hadoop環境變量　106
6．5．4　修改Hadoop配置文件　107
6．5．5　將配置好的Hadoop文件復製到其他節點　108
6．5．6　啓動、停止Hadoop　108
6．5．7　在Hadoop係統上運行測試程序WordCount　109
練習題　111

第7章　HPCC——麵嚮數據的高性能計算集群係統　112
7．1　HPCC簡介　113
7．2　HPCC的係統架構　115
7．3　HPCC平颱數據檢索任務的執行過程　117
7．4　HPCC的安裝部署　118
7．5　數據的加載、切分和分發　123
7．6　ECL語言基礎知識　126
7．6．1　ECL語言的保留關鍵字　127
7．6．2　ECL語言的記錄定義和操作　128
7．6．3　ECL語言集成開發環境　129
7．7　ECL語言編程實例　130
7．7．1　聲明數據文件中的記錄結構　130
7．7．2　讀取數據文件生成數據集　131
7．7．3　統計記錄條數　131
7．7．4　將數據集中的小寫字母改為大寫　132
7．7．5　建立索引實現對數據集的檢索　133
7．7．6　發布數據　135
7．7．7　HPCC中的WordCount操作　137
練習題　139

第8章　Storm——基於拓撲的流數據實時計算係統　141
8．1　Storm簡介　141
8．2　Storm原理及其體係結構　142
8．2．1　Storm編程模型原理　142
8．2．2　Storm體係結構　143
8．3　搭建Storm開發環境　144
8．3．1　Storm的安裝步驟　144
8．3．2　Storm 的設置　146
8．3．3　Storm 的啓動　147
8．4　Storm使用實例　148
8．4．1　使用Maven管理storm-starter　148
8．4．2　WordCountTopology實例分析　150　
練習題　154

第9章　服務器與數據中心　155
9．1 數據中心的發展曆史　155
9．2　數據中心的基本單元——服務器　159
9．3　數據中心選址　161
9．4　數據中心的能耗　161
練習題　163

第10章　雲計算大數據仿真技術　164
10．1　用參數定義物理設備進行仿真　164
10．2　雲計算仿真係統——CloudSim　165
10．2．1　CloudSim基礎　165
10．2．2　CloudSim體係結構　167
10．2．3　CloudSim的使用模型場景　169
10．2．4　CloudSim使用實例　170
10．3　雲計算係統相空間模型　176
練習題　178

參考文獻　179

前言/序言

《數字轉型：戰略、實踐與前沿》 引言： 在當今瞬息萬變的商業環境中，數字化轉型已不再是可選項，而是企業生存與發展的必由之路。從新興初創企業到百年老店，無論是哪個行業，都在經曆著一場深刻的變革。這種變革不僅僅是技術的應用，更是一種思維模式、組織架構、以及客戶互動方式的重塑。本書《數字轉型：戰略、實踐與前沿》旨在為讀者提供一個全麵、深入的視角，理解數字轉型的本質，掌握其核心戰略，學習成功的實踐案例，並洞察未來的發展趨勢。我們希望通過本書，幫助企業領導者、管理者以及所有緻力於擁抱數字時代的從業者，繪製齣清晰的轉型藍圖，並勇敢地邁齣關鍵步伐。 第一章：數字轉型的基石——理解變革的驅動力 本章將深入剖析驅動數字轉型的核心力量。我們將探討宏觀層麵的技術進步，如人工智能、物聯網、5G等，它們如何打破傳統行業壁壘，催生新的商業模式。同時，我們也會審視微觀層麵的市場需求變化，例如消費者日益增長的個性化、即時性和便捷性需求，以及不斷變化的市場競爭格局。瞭解這些驅動力，是製定有效轉型戰略的前提。我們將分析不同行業在數字化浪潮中的機遇與挑戰，例如零售業如何通過數據分析實現精準營銷，製造業如何藉助智能設備提升生産效率，金融服務業如何構建更加安全便捷的數字支付與服務體係，以及醫療健康領域如何利用數字化手段改善患者體驗和提升診療水平。此外，本章還將探討地緣政治、社會文化等因素對數字轉型的影響，幫助讀者建立一個宏觀的認知框架。 第二章：戰略先行——繪製數字轉型的路綫圖 沒有明確的戰略，數字轉型將如同無頭蒼蠅，徒勞無功。本章將重點介紹如何製定一套切實可行的數字轉型戰略。我們將從明確企業願景與目標入手，將其與數字化能力緊密結閤，確保轉型方嚮與企業長遠發展目標一緻。我們還將深入講解價值鏈的數字化重塑，分析如何利用數字技術優化研發、生産、營銷、銷售、服務等各個環節，實現整體效率的提升和客戶體驗的改善。本書將介紹幾種常見的戰略框架，如“以客戶為中心”的數字化轉型、“平颱化”的商業模式構建，以及“生態係統”的融閤發展等。我們將強調跨部門協同的重要性，以及如何建立能夠支持數字化創新的組織文化。此外，本章還將討論轉型過程中的風險評估與管理，以及如何設定可衡量的關鍵績效指標（KPIs）來評估轉型成效。 第三章：技術賦能——精選與應用數字化工具 技術是實現數字轉型的關鍵支撐。本章將聚焦於那些賦能數字轉型的核心技術，但側重點將放在其應用場景與價值創造，而非純粹的技術原理。我們將介紹如何選擇和應用適閤企業需求的數字化工具，例如CRM（客戶關係管理）係統如何幫助企業深入瞭解客戶，ERP（企業資源計劃）係統如何實現企業內部資源的優化配置，以及BI（商業智能）工具如何從海量數據中提取有價值的洞察。我們還將探討新興技術的潛力，例如，如何利用自動化技術（RPA）提升流程效率，如何運用低代碼/無代碼平颱加速應用開發，以及如何構建安全可靠的數字身份認證體係。本章強調的是技術的“落地”與“應用”，即如何將技術轉化為實際的業務價值，而不是僅僅停留在技術的層麵。我們將分享一些關於技術選型、集成與運維的最佳實踐，並提醒讀者關注技術的長期演進與迭代。 第四章：實踐齣真知——成功轉型的案例剖析 理論的學習離不開實踐的檢驗。本章將通過一係列真實、詳盡的案例研究，展示不同行業、不同規模的企業是如何成功實施數字轉型的。我們將選取那些具有代錶性的企業，深入剖析它們在轉型過程中麵臨的挑戰、采取的策略、應用的工具以及最終取得的成效。例如，我們可能會分析一傢傳統零售商如何通過綫上綫下融閤，實現全渠道銷售的飛躍；一傢製造業企業如何通過工業互聯網，打造智能化工廠，提高生産柔性和效率；一傢金融機構如何藉助金融科技，重塑服務模式，提升客戶滿意度。每個案例都將包含關鍵的學習點，例如，轉型初期遇到的阻力如何剋服，如何培養員工的數字化技能，以及如何處理數據安全與隱私問題。通過這些案例，讀者可以獲得寶貴的經驗藉鑒，並從中找到適用於自身企業的轉型路徑。 第五章：擁抱變化——組織重塑與文化變革 數字轉型不僅僅是技術的升級，更是組織架構和企業文化的深刻變革。本章將探討如何在組織層麵推動數字轉型。我們將討論如何構建靈活、敏捷的組織結構，以適應快速變化的市場環境。我們將深入分析如何培養員的數字化思維和能力，通過培訓、賦能和激勵機製，讓每一位員工都成為轉型的參與者和貢獻者。企業文化是數字轉型能否成功的關鍵軟實力。本章將闡述如何建立鼓勵創新、擁抱數據、以客戶為中心的組織文化，以及如何打破部門壁壘，促進跨團隊協作。我們將分享一些關於領導力在數字轉型中的作用，以及如何通過有效的溝通和變革管理，贏得員工的支持和信任。 第六章：數據驅動——構建智能決策體係 數據是數字時代最寶貴的資産。本章將聚焦於如何構建一個強大的數據驅動體係，從而做齣更明智、更及時的業務決策。我們將從數據采集、清洗、整閤、存儲等基礎工作講起，強調數據質量的重要性。然後，我們將深入探討數據分析與挖掘的方法，例如如何利用描述性分析瞭解現狀，診斷性分析探究原因，預測性分析預見未來，以及規範性分析提供行動建議。本章將介紹各種數據可視化工具和技術，幫助管理者更直觀地理解數據洞察。此外，我們還將討論如何建立數據治理框架，確保數據的閤規性、安全性和隱私性。最終目標是讓數據真正服務於業務，賦能企業的每一個決策過程，實現精細化運營和個性化服務。 第七章：安全與閤規——數字化時代的風險管理 隨著數字化程度的加深，網絡安全和數據閤規的重要性日益凸顯。本章將詳細闡述在數字轉型過程中，企業需要重點關注的安全與閤規問題。我們將探討常見的網絡威脅，例如數據泄露、勒索軟件攻擊、釣魚欺詐等，並介紹相應的防禦策略和技術手段，包括防火牆、入侵檢測係統、數據加密、訪問控製等。本章還將重點講解數據隱私保護的重要性，以及如何遵守相關的法律法規，例如GDPR（通用數據保護條例）等，確保企業在收集、使用和處理個人數據時閤法閤規。我們將分享一些關於安全意識培訓、應急響應計劃以及定期安全審計的最佳實踐，幫助企業建立起堅實的數字安全防綫，保障業務的連續性和用戶數據的安全。 第八章：前沿展望——數字轉型的未來趨勢 數字轉型是一個持續演進的過程，瞭解未來趨勢，纔能保持領先地位。本章將展望數字轉型的未來發展方嚮。我們將探討人工智能、機器學習、邊緣計算、區塊鏈等前沿技術將如何進一步賦能企業，催生更具顛覆性的商業模式。例如，AI在個性化推薦、智能客服、預測性維護等領域的應用將更加廣泛和深入。物聯網將構建更加互聯互通的智能世界，為企業帶來全新的數據來源和運營方式。區塊鏈的去中心化特性有望重塑信任機製，推動更安全、更透明的交易與協作。本章還將討論元宇宙、Web3.0等新興概念可能對企業戰略和運營帶來的影響。我們將鼓勵讀者保持開放的心態，持續學習和探索，積極擁抱未來的數字化機遇。 結論： 數字轉型是一場馬拉鬆，而非短跑衝刺。它需要戰略的指引，技術的支持，實踐的積纍，文化的驅動，以及對風險的審慎管理。本書《數字轉型：戰略、實踐與前沿》希望為讀者提供一個係統性的學習框架和實踐指南。願每一位讀者都能在這場偉大的變革中，找到屬於自己的方嚮，並最終實現企業的持續成長與成功。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常有吸引力，簡潔的配色和有力的字體，讓我立刻對它産生瞭興趣。在翻閱之前，我滿懷期待地想象著這本書會帶領我進入一個怎樣廣闊而深邃的數字世界。我一直對技術前沿領域抱有濃厚的興趣，特彆是那些能夠深刻改變我們生活和工作方式的變革。雲計算和大數據無疑是當下最熱門、最具潛力的兩個方嚮。我渴望瞭解它們究竟是如何運作的，它們背後的原理是什麼，以及它們是如何在實際應用中發揮巨大作用的。我希望這本書能夠以一種既深入淺齣又引人入勝的方式，揭示這些技術的奧秘，解答我心中種種疑問。我尤其關注書中是否能提供一些實際的案例和應用場景，因為我深信，理論知識隻有與實踐相結閤，纔能真正發揮其價值。我期待這本書能夠成為我探索雲計算和大數據世界的絕佳起點，點燃我對這些領域更深層次的求知欲，並為我未來的學習和工作提供堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到這本書時，一種莫名的親切感油然而生。它的紙張質感舒適，印刷清晰，排版也十分閤理，讀起來不會讓人感到疲憊。我迫不及待地打開瞭目錄，想看看它涵蓋瞭哪些方麵的內容。從目錄的標題來看，這本書似乎涉及瞭許多我一直想要深入瞭解的主題，例如雲架構的演進、不同雲服務模型的比較、數據存儲和處理的各種技術，以及如何從海量數據中提取有價值的信息。我特彆注意到其中關於數據可視化和分析的部分，這正是我近期非常感興趣的領域。我一直認為，數據本身並不能直接解決問題，關鍵在於如何有效地分析和解讀它們。我希望能在這本書中找到關於如何將復雜數據轉化為易於理解的洞察的實用方法和技巧。我也很好奇書中是否會涉及一些新興的大數據技術，例如流式處理和機器學習在數據分析中的應用，因為我一直對人工智能如何與大數據結閤來驅動創新充滿好奇。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到這本書時，首先吸引我的是它封麵設計所傳達齣的沉穩與專業。閱讀的最初，我被書中對雲計算技術演進的詳細梳理所吸引。從最初的虛擬化概念到如今成熟的公有雲、私有雲和混閤雲解決方案，書中似乎都進行瞭係統性的介紹。我一直對雲架構的構建與優化很感興趣，希望瞭解如何在實際部署中實現高可用性、安全性和成本效益。我期待書中能提供一些關於不同雲平颱（如AWS, Azure, GCP）的比較分析，以及它們各自的優勢和適用場景。此外，對於大數據技術，我更加關注的是其在實際應用中的落地。我希望能在這本書中看到關於如何從海量數據中提取有價值洞察的案例，例如在市場營銷、風險控製、客戶服務等方麵的應用。我也對數據挖掘、機器學習等與大數據緊密結閤的技術很感興趣，希望書中能對此有所闡述。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我立刻被它所散發齣的專業氣息所吸引。封麵設計雖然簡潔，卻透露齣一種沉甸甸的乾貨感。翻開書頁，躍入眼簾的是密密麻麻卻又條理清晰的文字和圖錶。我注意到書中開篇就對雲計算的基本概念進行瞭詳盡的闡述，從虛擬化技術到分布式係統，再到各種主流的雲平颱介紹，似乎都涵蓋得相當全麵。我一直對雲計算的彈性、可擴展性和成本效益等優勢充滿好奇，希望這本書能夠深入剖析這些優勢背後的技術支撐，以及它們如何為企業帶來實際的商業價值。同時，我也很想瞭解在構建和管理雲環境時，需要注意哪些關鍵點，以及如何規避潛在的風險。至於大數據，我更關注的是它如何改變我們的決策方式和商業模式。我期待書中能夠提供一些具體的案例，展示企業如何利用大數據技術來優化運營、提升客戶體驗、甚至創造全新的商業機會。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大氣，給我一種專業嚴謹的感覺。我迫不及待地翻開，想一探究竟。我一直對雲計算的核心概念和技術原理感到好奇，希望這本書能夠深入淺齣地解釋它們。例如，虛擬化技術是如何實現的？不同的雲服務模型（IaaS, PaaS, SaaS）之間有什麼本質區彆？在實際應用中，如何選擇最適閤自己需求的雲服務？這些問題都是我一直想要弄清楚的。同時，我也對大數據技術的發展曆程和關鍵技術充滿興趣。大數據不僅僅是海量數據的堆砌，更重要的是如何從中挖掘齣有價值的信息。我希望能在這本書中瞭解到數據采集、存儲、處理、分析以及可視化的完整流程，以及各種主流的大數據技術棧，比如Hadoop、Spark等，它們各自的優缺點和適用場景。我非常期待通過閱讀這本書，能夠係統地理解雲計算和大數據是如何相互作用，共同推動技術進步和産業變革的。

評分☆☆☆☆☆

一般吧

評分☆☆☆☆☆

本書可作為高等院校雲計算、大數據相關課程的教材，也可作為相關技術人員的參考用書。

評分☆☆☆☆☆

一本適閤入門者看的書

評分☆☆☆☆☆

一般吧

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

教材

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

一般般，講的內容不多，跨越大

評分☆☆☆☆☆

好好學習，天天嚮上，物流也很快。