云计算（第三版）——高级大数据人才培养丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘鹏 编

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• 云计算
• 大数据
• 高级人才培养
• 技术
• IT
• 计算机
• 专业书籍
• 第三版
• 实践
• 应用

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121263866

版次：3

商品编码：11737318

包装：平装

丛书名： 高级大数据人才培养丛书

开本：16开

出版时间：2015-07-01

用纸：胶版纸

页数：428

正文语种：中文

产品特色

内容简介

本书是国内销量、被众多高校采用的教材《云计算》的升级版，是中国云计算专家咨询委员会秘书长刘鹏教授团队的心血之作。在应对大数据挑战的过程中，云计算技术日趋成熟，拥有大量的成功商业应用。本书追踪技术，相比第二版更新了60%以上的内容，包括大数据与云计算、Google云计算、云计算、微软云计算、Hadoop 2.0及其生态圈、虚拟化技术、OpenStack开源云计算、云计算数据中心、云计算核心算法和中国云计算技术等。刘鹏教授创办的中国云计算（chinacloud.cn）、中国大数据（thebigdata.cn）网站和刘鹏微信公众号（lpoutlook）为本书学习提供技术支撑。

作者简介

刘鹏，清华大学博士，解放军理工大学教授、学科带头人，中国云计算专家委员会委员。主要研究方向为信息网格和云计算，完成科研课题18项，发表论文70余篇，获部级科技进步奖6项。曾夺得国际计算机排序比赛冠军，并二次夺得全国高校科技比赛高奖，获“全军十大学习成才标兵”、“南京十大杰出青年”和“清华大学学术新秀”等称号。2002年首倡的“网格计算池”和2003年研发的“反垃圾邮件网格”分别为云计算和云安全的前身。创办了知名的中国网格和中国云计算网站。原文出自【比特网】，转载请保留原文链接：http://net.chinabyte.com/362/13143862.shtml

目录

第1章 大数据与云计算 1
1．1 大数据时代 1
1．2 云计算――大数据的计算 3
1．3 云计算发展现状 6
1．4 云计算实现机制 7
1．5 云计算压倒性的成本优势 9
习题 12
参考文献 12
第2章 Google云计算原理与应用 13
2．1 Google文件系统GFS 13
2．1．1 系统架构 14
2．1．2 容错机制 16
2．1．3 系统管理技术 17
2．2 分布式数据处理MapReduce 17
2．2．1 产生背景 17
2．2．2 编程模型 18
2．2．3 实现机制 19
2．2．4 案例分析 20
2．3 分布式锁服务Chubby 22
2．3．1 Paxos算法 23
2．3．2 Chubby系统设计 24
2．3．3 Chubby中的Paxos 26
2．3．4 Chubby文件系统 28
2．3．5 通信协议 29
2．3．6 正确性与性能 31
2．4 分布式结构化数据表Bigtable 32
2．4．1 设计动机与目标 32
2．4．2 数据模型 33
2．4．3 系统架构 34
2．4．4 主服务器 35
2．4．5 子表服务器 36
2．4．6 性能优化 40
2．5 分布式存储系统Megastore 41
2．5．1 设计目标及方案选择 41
2．5．2 Megastore数据模型 42
2．5．3 Megastore中的事务及并发控制 44
2．5．4 Megastore基本架构 45
2．5．5 核心技术――复制 47
2．5．6 产品性能及控制措施 51
2．6 大规模分布式系统的监控基础架构Dapper 52
2．6．1 基本设计目标 52
2．6．2 Dapper监控系统简介 53
2．6．3 关键性技术 56
2．6．4 常用Dapper工具 57
2．6．5 Dapper使用经验 59
2．7 海量数据的交互式分析工具Dremel 61
2．7．1 产生背景 61
2．7．2 数据模型 62
2．7．3 嵌套式的列存储 63
2．7．4 查询语言与执行 68
2．7．5 性能分析 70
2．7．6 小结 71
2．8 内存大数据分析系统PowerDrill 71
2．8．1 产生背景与设计目标 71
2．8．2 基本数据结构 72
2．8．3 性能优化 73
2．8．4 性能分析与对比 75
2．9 Google应用程序引擎 76
2．9．1 Google App Engine简介 77
2．9．2 应用程序环境 78
2．9．3 Google App Engine服务 80
习题 88
参考文献 88
第3章 Amazon云计算AWS 90
3．1 基础存储架构Dynamo 90
3．1．1 Dynamo概况 90
3．1．2 Dynamo架构的主要技术 91
3．2 弹性计算云EC2 99
3．2．1 EC2的基本架构 99
3．2．2 EC2的关键技术 100
3．2．3 EC2的安全及容错机制 102
3．3 简单存储服务S3 103
3．3．1 S3的基本概念和操作 103
3．3．2 S3的数据一致性模型 105
3．3．3 S3的安全措施 105
3．4 非关系型数据库服务SimpleDB和DynamoDB 108
3．4．1 非关系型数据库与传统关系数据库的比较 108
3．4．2 SimpleDB 108
3．4．3 DynamoDB 110
3．4．4 SimpleDB和DynamoDB的比较 111
3．5 关系数据库服务RDS 111
3．5．1 RDS的基本原理 111
3．5．2 RDS的使用 112
3．6 简单队列服务SQS 113
3．6．1 SQS的基本模型 113
3．6．2 SQS的消息 114
3．7 内容推送服务CloudFront 115
3．7．1 CDN 116
3．7．2 CloudFront 117
3．8 其他Amazon云计算服务 119
3．8．1 快速应用部署Elastic Beanstalk和服务模板CloudFormation 119
3．8．2 DNS服务Router 53 120
3．8．3 虚拟私有云VPC 120
3．8．4 简单通知服务和简单邮件服务 120
3．8．5 弹性MapReduce服务 121
3．8．6 电子商务服务DevPay、FPS和Simple Pay 122
3．8．7 Amazon执行网络服务 127
3．8．8 土耳其机器人 128
3．8．9 数据仓库服务Redshift 129
3．8．10 应用流服务AppStream和数据流分析服务Kinesis 129
3．9 AWS应用实例 130
3．9．1 照片和视频共享网站SmugMug 130
3．9．2 视频制作网站Animoto 131
3．9．3 网站排名Alexa 132
3．10 小结 132
习题 132
参考文献 133
第4章 微软云计算Windows Azure 136
4．1 微软云计算平台 136
4．2 微软云操作系统Windows Azure 137
4．2．1 Windows Azure概述 137
4．2．2 Windows Azure计算服务 138
4．2．3 Windows Azure存储服务 140
4．2．4 Windows Azure Connect 147
4．2．5 Windows Azure CDN 148
4．2．6 Fabric控制器 149
4．3 微软云关系数据库SQL Azure 150
4．3．1 SQL Azure概述 150
4．3．2 SQL Azure关键技术 151
4．3．3 SQL Azure和SQL Server对比 153
4．4 Windows Azure AppFabric 154
4．4．1 AppFabric概述 154
4．4．2 AppFabric关键技术 155
4．5 Windows Azure Marketplace 159
4．6 Windows Azure服务平台 160
4．6．1 网站 160
4．6．2 虚拟机 161
4．6．3 云服务 162
4．6．4 移动服务 163
4．6．5 大数据处理 164
4．6．6 媒体支持 165
习题 166
参考文献 166
第5章 Hadoop 2．0：主流开源云架构 168
5．1 引例 168
5．1．1 问题概述 168
5．1．2 常规解决方案 168
5．1．3 分布式下的解决方案 169
5．1．4 小结 173
5．2 Hadoop 2．0简述 173
5．2．1 Hadoop 2．0由来 173
5．2．2 Hadoop 2．0相关项目 174
5．2．3 Hadoop应用 175
5．3 Hadoop 2．0部署 175
5．3．1 部署综述 175
5．3．2 传统解压包部署 179
5．4 Hadoop 2．0体系架构 182
5．4．1 Hadoop 2．0公共组件Common 182
5．4．2 分布式文件系统HDFS 184
5．4．3 分布式操作系统Yarn 190
5．4．4 Hadoop 2．0安全机制简介 198
5．5 Hadoop 2．0访问接口 199
5．5．1 访问接口综述 199
5．5．2 浏览器接口 199
5．5．3 命令行接口 200
5．6 Hadoop 2．0编程接口 202
5．6．1 HDFS 编程 202
5．6．2 Yarn编程 205
习题 214
参考文献 214
第6章 Hadoop 2．0大家族 215
6．1 Hadoop 2．0大家族概述 215
6．1．1 分布式组件 215
6．1．2 部署概述 217
6．2 ZooKeeper 223
6．2．1 ZooKeeper简介 223
6．2．2 ZooKeeper 入门 224
6．3 Hbase 226
6．3．1 Hbase简介 226
6．3．2 Hbase入门 229
6．4 Pig 232
6．4．1 Pig简介 232
6．4．2 Pig入门 233
6．5 Hive 234
6．5．1 Hive简介 234
6．5．2 Hive入门 235
6．6 Oozie 238
6．6．1 Oozie简介 238
6．6．2 Oozie入门 238
6．7 Flume 241
6．7．1 Flume简介 241
6．7．2 Flume入门 243
6．8 Mahout 246
6．8．1 Mahout简介 246
6．8．2 Mahout入门 246
6．9 小结 247
习题 248
参考文献 248
第7章 虚拟化技术 250
7．1 虚拟化技术简介 250
7．2 服务器虚拟化 251
7．2．1 服务器虚拟化的层次 251
7．2．2 服务器虚拟化的底层实现 252
7．2．3 虚拟机迁移 253
7．2．4 隔离技术 256
7．2．5 案例分析 257
7．3 存储虚拟化 258
7．3．1 存储虚拟化的一般模型 258
7．3．2 存储虚拟化的实现方式 259
7．3．3 案例分析 260
7．4 网络虚拟化 262
7．4．1 核心层网络虚拟化 262
7．4．2 接入层网络虚拟化 262
7．4．3 虚拟机网络虚拟化 262
7．4．4 案例分析： VMware的网络虚拟化技术 263
7．5 桌面虚拟化 265
7．5．1 桌面虚拟化简介 266
7．5．2 技术现状 266
7．5．3 案例分析 267
习题 267
参考文献 268
第8章 OpenStack开源虚拟化平台 269
8．1 OpenStack背景介绍 269
8．1．1 OpenStack是什么 269
8．1．2 OpenStack的主要服务 270
8．2 计算服务Nova 272
8．2．1 Nova组件介绍 272
8．2．2 Libvirt简介 273
8．2．3 Nova中的RabbitMQ解析 275
8．3 对象存储服务Swift 282
8．3．1 Swift特性 282
8．3．2 应用场景 283
8．3．3 Swift主要组件 284
8．3．4 Swift基本原理 286
8．3．5 实例分析 290
8．4 镜像服务Glance 291
8．4．1 Glance的作用 291
8．4．2 Glance的组成部分 291
习题 292
参考文献 292
第9章 云计算数据中心 293
9．1 云数据中心的特征 293
9．2 云数据中心网络部署 294
9．2．1 改进型树结构 294
9．2．2 递归层次结构 296
9．2．3 光交换网络 299
9．2．4 线数据中心网络 301
9．2．5 软件定义网络 301
9．3 绿色节能技术 305
9．3．1 配电系统节能技术 305
9．3．2 空调系统节能技术 307
9．3．3 集装箱数据中心节能技术 310
9．3．4 数据中心节能策略和算法研究 312
9．3．5 新能源的应用 315
9．3．6 典型的绿色节能数据中心 318
9．4 自动化管理 320
9．4．1 自动化管理的特征 320
9．4．2 自动化管理实现阶段 321
9．4．3 Facebook自动化管理 322
9．5 容灾备份 324
9．5．1 容灾系统的等级标准 325
9．5．2 容灾备份的关键技术 325
9．5．3 云存储在容灾备份中的应用 327
习题 328
参考文献 328
第10章 云计算核心算法 332
10．1 Paxos算法 332
10．1．1 Paxos 算法背景知识 332
10．1．2 Paxos 算法详解 333
10．1．3 Paxos 算法举例 336
10．2 DHT算法 338
10．2．1 DHT原理介绍 339
10．2．2 Chord中DHT的具体实现 340
10．2．3 Pastry中DHT的具体实现 342
10．2．4 CAN中DHT的具体实现 343
10．2．5 Tapestry中DHT的具体实现 345
10．3 Gossip协议 345
10．3．1 Gossip协议的特点 346
10．3．2 Gossip协议的通信方式及收敛性 346
10．3．3 Gossip节点管理算法 348
10．3．4 Cassandra中Gossip协议的具体实现方式 349
10．3．5 CoolStreaming系统中Gossip协议的具体实现方式 352
习题 354
参考文献 354
第11章 中国云计算技术 355
11．1 国内云计算发展概况 355
11．2 国产云存储技术 356
11．2．1 淘宝分布式文件系统TFS 356
11．2．2 云创存储cStor分布式文件系统 359
11．2．3 A8000超低功耗云存储一体机 364
11．3 国产大数据库技术 367
11．3．1 阿里巴巴OceanBase 367
11．3．2 云创存储数据立方（DataCube） 371
11．4 云视频监控技术 376
11．4．1 cVideo云视频监控系统 376
11．4．2 cVideo智能分析系统 378
11．4．3 cVideo云转码系统 381
11．5 阿里巴巴阿里云服务 383
11．5．1 阿里云计算体系架构 383
11．5．2 弹性计算服务（ECS） 384
11．5．3 开放存储服务（OSS） 385
11．5．4 开放结构化数据服务（OTS） 385
11．5．5 开放数据处理服务（ODPS） 385
11．5．6 关系型数据库（RDS） 386
11．6 云创存储万物云服务 386
11．6．1 平台简介 386
11．6．2 系统架构 387
11．6．3 功能服务 388
11．6．4 应用举例 391
习题 392
参考文献 392
第12章 总结与展望 394
12．1 主流商业云计算解决方案比较 394
12．1．1 应用场景 394
12．1．2 使用流程 396
12．1．3 体系结构 397
12．1．4 实现技术 397
12．1．5 核心业务 398
12．2 主流开源云计算系统比较 400
12．2．1 开发目的 401
12．2．2 体系结构 402
12．2．3 实现技术 403
12．2．4 核心服务 403
12．3 云计算的历史坐标与发展方向 404
12．3．1 互联网发展的阶段划分 404
12．3．2 云格（Gloud）――云计算的未来 407
习题 409
参考文献 409

前言/序言

《云计算：高级大数据人才培养丛书》（第三版）图书简介 一、 引言：大数据时代的计算基石与未来展望 在这个信息爆炸、数据呈指数级增长的时代，大数据已经不再是一个时髦的词汇，而是驱动各行各业创新与发展的核心引擎。从精准营销到智能医疗，从自动驾驶到科学研究，海量数据的处理、分析与价值挖掘，已经成为衡量一个组织、一个国家竞争力的重要标志。而这一切的实现，都离不开一个至关重要的技术支撑——云计算。 云计算以其强大的弹性伸缩能力、按需付费的经济模型、以及高度的可用性和可靠性，彻底改变了传统IT基础设施的部署和运维模式。它为大数据分析提供了前所未有的计算能力和存储空间，使得曾经难以想象的数据处理任务变得触手可及。因此，深刻理解和掌握云计算技术，已成为大数据领域高级人才必备的核心素养。 《云计算：高级大数据人才培养丛书》（第三版）正是为满足这一迫切需求而精心打造的力作。本书并非对云计算概念的泛泛而谈，而是深入探究其核心技术、架构设计、主流服务以及在实际大数据应用场景中的落地实践。它旨在为有志于在大数据领域深耕的开发者、架构师、数据科学家以及IT从业者，提供一套系统、前沿且极具实践指导意义的学习体系。本书不仅涵盖了云计算的基础理论，更着重于前沿技术的发展趋势和实际应用中的挑战与解决方案，力求培养出真正能够引领大数据时代计算变革的高级人才。 二、 本书核心内容概览：从理论到实践的深度解析 本书共分为五个部分，循序渐进地引导读者构建全面的云计算知识体系，并最终将其应用于大数据场景。 第一部分：云计算基础理论与核心概念 本部分为读者打下坚实的理论基础。我们将从云计算的起源和发展历程入手，梳理其演进脉络，明确云计算与传统IT模式的本质区别。随后，深入剖析云计算的五大核心特征：按需自助服务、广泛的网络访问、资源池化、快速弹性伸缩以及可度量的服务。 我们还将详细介绍云计算的三种服务模型：IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）和SaaS（软件即服务），并通过生动的案例阐释它们在不同场景下的应用。在此基础上，我们将重点讲解云计算的四种部署模型：公有云、私有云、混合云和多云，分析它们各自的优劣势以及适用范围，帮助读者在复杂多变的业务需求下做出最优选择。 此外，本部分还将触及云计算的安全、成本管理、虚拟化技术（如Hypervisor）等基础性但至关重要的概念，为后续深入学习提供必要的铺垫。我们力求让读者在理解云计算“是什么”的同时，更能理解云计算“为什么”以及“如何”运作。 第二部分：主流公有云平台深度剖析 在掌握了云计算的基础理论后，本部分将聚焦于当前业界最主流的公有云平台，进行深度剖析和对比。我们重点选取了亚马逊AWS、微软Azure和阿里云这三大巨头，对其核心服务进行详细介绍。 Amazon Web Services (AWS): 作为云市场的先行者，AWS拥有最为丰富和成熟的服务体系。我们将详细讲解其计算服务（EC2）、存储服务（S3, EBS）、数据库服务（RDS, DynamoDB）、网络服务（VPC, Route 53）、容器服务（ECS, EKS）以及无服务器计算（Lambda）等核心组件，并探讨其在高可用性、弹性伸缩和安全性方面的最佳实践。 Microsoft Azure: 凭借其在企业级市场的深厚积累，Azure已成为另一大重要力量。本书将深入解析Azure的虚拟机（VM）、存储（Blob Storage, Disk Storage）、数据库（Azure SQL Database, Cosmos DB）、虚拟网络（VNet）、容器服务（AKS）以及无服务器（Azure Functions）等关键服务，并着重介绍Azure在混合云和企业解决方案方面的优势。 阿里云: 作为中国本土领先的云服务提供商，阿里云在中国市场拥有广泛的影响力。我们将详细介绍其ECS（弹性计算服务）、OSS（对象存储服务）、RDS（关系型数据库）、VPC（专有网络）、ACK（容器服务Kubernetes）以及函数计算等核心产品，并结合中国区的网络特性和合规性要求，提供针对性的实践指导。 在介绍每个平台时，我们不仅会讲解单个服务的技术细节，更会强调不同服务之间的集成与联动，以及如何根据业务场景选择最合适的组合。本书将通过实际操作示例，帮助读者快速上手，掌握在这些主流平台上进行应用部署、资源管理和性能优化的技能。 第三部分：云计算在高级大数据处理中的关键技术 本部分是本书的核心与亮点，我们将深入探讨云计算如何赋能大数据处理，并聚焦于大数据生命周期中的关键技术。 大数据存储： 在云计算环境下，大数据存储不再局限于本地磁盘。我们将详细介绍云存储解决方案，包括对象存储（如AWS S3, Azure Blob Storage, 阿里云OSS）在海量非结构化数据存储中的优势，分布式文件系统（如HDFS on Cloud）在大规模数据处理中的应用，以及云数据库（如AWS RDS, Azure SQL Database, 阿里云RDS, AWS DynamoDB, Azure Cosmos DB, 阿里云AnalyticDB）在结构化和半结构化数据管理中的能力。我们还将探讨数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）在云上的架构设计与实现。 大数据计算： 云计算为大数据提供了强大的计算能力。我们将深入讲解分布式计算框架在云上的部署与优化，包括Apache Hadoop生态系统（HDFS, MapReduce, Hive, Pig）在云上的托管服务（如AWS EMR, Azure HDInsight, 阿里云E-MapReduce），以及更高效的内存计算框架（如Apache Spark）在云平台上的应用与调优。 数据处理与分析服务： 除了基础的计算框架，主流云平台还提供了丰富的高级大数据处理与分析服务。我们将详细介绍流处理服务（如AWS Kinesis, Azure Stream Analytics, 阿里云StreamCompute）在实时数据分析中的应用，批处理服务（如AWS Glue, Azure Data Factory, 阿里云DataWorks）在ETL和数据集成中的作用，以及数据仓库服务（如AWS Redshift, Azure Synapse Analytics, 阿里云MaxCompute）在商业智能（BI）和数据分析中的关键地位。 机器学习与人工智能在云端： 随着大数据价值的挖掘日益深入，机器学习和人工智能成为必然趋势。本书将介绍云平台提供的机器学习服务（如AWS SageMaker, Azure Machine Learning, 阿里云Machine Learning Platform for AI），涵盖数据预处理、模型训练、模型部署与推理等全流程。我们将探讨如何利用云上的算力优势和丰富的数据集，加速AI应用的开发与落地。 第四部分：容器化技术与微服务架构在云大数据中的应用 在现代大数据应用中，容器化技术和微服务架构已经成为主流。本部分将重点探讨它们如何与云计算深度融合，提升大数据应用的灵活性、可扩展性和效率。 容器化基础： 我们将从Docker技术入手，详细介绍容器的概念、优势、镜像构建、容器编排以及其在环境一致性、应用部署和资源隔离方面的作用。 Kubernetes（K8s） in Cloud： 作为事实上的容器编排标准，Kubernetes的重要性不言而喻。本书将深入讲解Kubernetes的核心概念（如Pod, Deployment, Service, StatefulSet, Namespace），以及它在云平台上的托管服务（如AWS EKS, Azure AKS, 阿里云ACK）。我们将演示如何利用Kubernetes部署、管理和扩展大数据应用，例如将Spark、Hadoop集群部署在Kubernetes上。 微服务架构设计与实践： 微服务架构能够解耦复杂的系统，提升开发效率和可维护性。我们将探讨微服务架构的设计原则、通信方式（如RESTful API, gRPC）、服务治理（如服务注册与发现、API网关）以及其在云大数据场景下的应用。本书将展示如何将大数据处理流程分解为一系列独立的微服务，并通过容器化技术实现高效的部署和管理。 第五部分：云计算大数据实践案例与未来趋势 理论知识需要通过实践来检验和升华。本部分将通过一系列典型的云计算大数据实践案例，展示本书所介绍的技术如何在实际业务场景中落地，帮助读者解决面临的实际问题。 案例分析： 我们将选取不同行业（如金融、电商、医疗、物联网）的典型大数据应用场景，例如： 海量用户行为分析平台： 如何利用云存储、流处理和批处理服务构建高效的用户行为分析系统。 实时欺诈检测系统： 如何运用流式计算和机器学习在云端实现低延迟的欺诈检测。 大规模图像识别与处理： 如何利用云上的GPU算力和AI服务进行大规模图像数据的处理与分析。 企业级数据仓库与BI平台： 如何设计和部署云上的数据仓库，并与BI工具集成，实现数据可视化与决策支持。 云原生大数据： 我们将探讨云原生（Cloud-Native）大数据架构的理念和实践，包括如何利用Kubernetes、Serverless等技术构建更具弹性、更易管理的大数据平台。 未来趋势展望： 最后，本书将对云计算大数据领域的未来发展趋势进行展望，例如：Serverless大数据处理、AIops在云大数据运维中的应用、边缘计算与云计算的结合、以及数据隐私与安全在云时代的新挑战与解决方案。 三、 本书的特色与价值 体系化与深度： 本书打破了知识点分散的现状，提供了一个系统、连贯的学习路径，从基础理论到前沿技术，层层递进，确保读者能够建立起扎实而全面的知识体系。 实践性与前沿性： 本书紧密结合实际大数据应用场景，详细介绍主流云平台的核心服务，并提供丰富的操作示例和最佳实践。同时，本书也涵盖了最新的技术发展趋势，确保知识的有效性。 面向高级人才： 本书的目标读者是希望在大数据领域实现进阶和突破的高级人才。本书内容深入，挑战性强，能够帮助读者提升解决复杂问题的能力，为职业发展奠定坚实基础。 权威性与可靠性： 本书由经验丰富的云计算与大数据领域专家撰写，内容经过严谨的审校，确保其权威性与可靠性，是读者学习和实践的重要参考。 《云计算：高级大数据人才培养丛书》（第三版）不仅仅是一本书，更是您在大数据时代引领计算变革、成就专业价值的得力助手。我们相信，通过本书的学习，您将能够游刃有余地驾驭云计算的强大能力，在波澜壮阔的大数据浪潮中，创造属于自己的辉煌。

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作为一名刚刚步入大数据行业的初学者，《云计算（第三版）——高级大数据人才培养丛书》无疑是一盏指路明灯。我之前尝试阅读过一些关于大数据的书籍，但往往因为技术过于零散，或者概念过于抽象而感到沮丧。这本书的出现，恰好解决了我的燃眉之急。它从云计算的基础概念讲起，循序渐进地引导读者进入大数据领域。我特别欣赏书中对于数据生命周期管理的详细阐述，从数据的产生、收集、存储、处理、分析，到数据的应用和销毁，每一个环节都进行了深入的介绍，并且将其与云计算平台上的具体服务和工具相结合。比如，书中关于分布式文件系统（HDFS）、分布式数据库（HBase）、数据仓库（Hive, Impala）的讲解，以及如何利用Spark、Hadoop等框架进行数据处理，都非常详细且易于理解。而且，书中还加入了非常贴近实际应用的案例，让我能够看到这些技术是如何在真实世界中解决问题、创造价值的。对于我这样零基础的学习者来说，这本书最大的价值在于它提供了一个完整的学习路径，让我知道接下来应该学习什么，如何学习，以及如何将所学知识融会贯通。它让我对大数据这个庞大的体系不再感到畏惧，而是充满了探索的兴趣。

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我是一名正在准备进入云计算和大数据行业的学生，一直在寻找一本能够系统性地帮助我建立扎实基础的书籍。《云计算（第三版）——高级大数据人才培养丛书》的出现，彻底改变了我的学习困境。这本书的语言风格非常清晰易懂，即使是初学者也能够轻松驾驭。它并没有一开始就抛出大量晦涩的技术术语，而是从云计算的基本概念入手，逐步深入到大数据处理的各个环节。我非常喜欢书中对于不同云计算模型和大数据处理框架的比较分析，这帮助我理解了它们各自的特点以及在不同场景下的最佳实践。例如，书中对于Spark与MapReduce的对比，Hadoop生态系统中各个组件（HDFS, YARN, MapReduce, Hive, HBase）的协作关系，以及如何利用这些工具进行复杂的数据分析，都进行了非常详细的讲解。此外，书中还包含了大量的图表和示意图，使得抽象的技术概念变得直观易懂。我甚至可以通过书中的指导，在自己的电脑上搭建简单的云计算和大数据环境，进行实际操作，这对于巩固理论知识非常有帮助。这本书真正做到了“授人以渔”，让我不仅掌握了知识，更培养了独立解决问题的能力。

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我原本对云计算这个概念有些模糊的认知，总觉得它离我这个普通的软件开发者有点远。但当我偶然看到《云计算（第三版）——高级大数据人才培养丛书》这本书时，我被它的名字吸引了。我抱着试试看的心态开始阅读，结果却完全出乎我的意料。这本书以一种非常易于理解的方式，向我展示了云计算是如何构建的，以及它背后强大的技术支撑。从虚拟化技术的基础原理，到云服务的三大模型（IaaS, PaaS, SaaS）的具体内涵，再到各种主流的云平台（如AWS, Azure, GCP）的架构特点和核心服务，这本书都做了清晰的介绍。更重要的是，它将云计算与大数据紧密地结合起来，解释了为什么云计算是处理海量数据的最佳平台，以及大数据在云上是如何被采集、存储、处理和分析的。书中对于数据管道的构建、实时数据流的处理、批处理与流处理的融合等议题，都有深入的探讨。我尤其喜欢书中关于数据安全和治理的部分，这对于在大规模数据环境中工作的开发者来说至关重要。这本书让我明白，云计算不仅仅是“别人的服务器”，而是构建现代数据应用不可或缺的基础设施。它打开了我对未来技术发展方向的新视野，也让我对接下来的学习和工作有了更明确的目标。

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这本书的第三版，相较于前几版，在内容上进行了大刀阔斧的更新，几乎可以说是重塑了大数据领域在云计算时代的最新面貌。我是一名长期关注技术发展趋势的行业研究者，深知技术迭代的速度之快。而《云计算（第三版）——高级大数据人才培养丛书》恰恰捕捉到了这种脉搏。书中对于近几年新兴的大数据技术和云计算服务，如容器化技术（Docker, Kubernetes）在大数据平台中的应用、Serverless计算在数据处理中的优势、以及各种云厂商推出的AI/ML平台和大数据解决方案，都进行了详尽的介绍和深入的分析。作者并没有停留在对技术名词的罗列，而是着重于探讨这些新技术如何赋能大数据分析，如何提升效率，降低成本，以及如何应对日益复杂的业务需求。我尤其对书中关于数据架构演进的章节印象深刻，它清晰地展示了从传统的数据仓库到数据湖，再到湖仓一体（Lakehouse）的演变过程，并分析了不同架构的优劣势及其适用场景。这种前瞻性的视角和对行业趋势的深刻洞察，让这本书成为了我进行行业研究和撰写报告时不可或缺的重要参考资料。它不仅让我了解了“是什么”，更让我思考了“为什么”和“往哪里去”。

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这本书给我带来的震撼，就像在沙漠中发现了一片绿洲。作为一个在数据分析领域摸爬滚打多年的从业者，我深知理论与实践结合的重要性。然而，市面上充斥着大量要么过于理论化、脱离实际，要么过于碎片化、缺乏系统性的书籍。当我翻开《云计算（第三版）——高级大数据人才培养丛书》时，我仿佛找到了那把能够开启大数据领域新世界大门的钥匙。它不仅仅是简单地罗列概念和技术，而是将复杂的云计算与大数据知识体系，如抽丝剥茧般地层层剖析。从基础的网络架构、存储技术，到核心的分布式计算框架、数据仓库、数据湖，再到更高阶的机器学习、深度学习在云上的应用，这本书都进行了深入浅出的讲解。尤其是书中对各个技术栈之间的联动关系、优缺点对比，以及在不同场景下的应用策略，都做了详尽的阐述，这对于我这样的技术人员来说，简直是如获至宝。它帮助我梳理了在大数据领域长期以来模糊不清的知识盲点，构建了一个更加完整和清晰的知识框架。更让我惊喜的是，书中并非仅仅停留在理论层面，而是大量融入了实际案例分析和代码示例，这使得抽象的概念瞬间变得生动起来，我甚至可以照着书中的例子在自己的环境中进行实践，亲身体验技术的魅力。这本书的价值，绝非一朝一夕能够完全消化，它将成为我未来职业生涯中一本常备的参考工具书。

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很不错，推荐！

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还是老公买的，不知道有用不，最近也没见他翻着看

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非常不错。对学习非常有帮助。一直在京东买书。品质和速度都值得信赖。

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很给力的说。。。。

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非常好哦，速度很快，喜欢喜欢～下次还买

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非常不错的一本书，值得买

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这本书挺不错的，云计算入门用

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帮姐姐买的 200-16 划算 收到的挺快的 双十一还这么准时 太赞了