雲計算（第三版）——高級大數據人纔培養叢書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉鵬 編

圖書標籤:

• 雲計算
• 大數據
• 高級人纔培養
• 技術
• IT
• 計算機
• 專業書籍
• 第三版
• 實踐
• 應用

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121263866

版次：3

商品編碼：11737318

包裝：平裝

叢書名： 高級大數據人纔培養叢書

開本：16開

齣版時間：2015-07-01

用紙：膠版紙

頁數：428

正文語種：中文

産品特色

內容簡介

本書是國內銷量、被眾多高校采用的教材《雲計算》的升級版，是中國雲計算專傢谘詢委員會秘書長劉鵬教授團隊的心血之作。在應對大數據挑戰的過程中，雲計算技術日趨成熟，擁有大量的成功商業應用。本書追蹤技術，相比第二版更新瞭60%以上的內容，包括大數據與雲計算、Google雲計算、雲計算、微軟雲計算、Hadoop 2.0及其生態圈、虛擬化技術、OpenStack開源雲計算、雲計算數據中心、雲計算核心算法和中國雲計算技術等。劉鵬教授創辦的中國雲計算（chinacloud.cn）、中國大數據（thebigdata.cn）網站和劉鵬微信公眾號（lpoutlook）為本書學習提供技術支撐。

作者簡介

劉鵬，清華大學博士，解放軍理工大學教授、學科帶頭人，中國雲計算專傢委員會委員。主要研究方嚮為信息網格和雲計算，完成科研課題18項，發錶論文70餘篇，獲部級科技進步奬6項。曾奪得國際計算機排序比賽冠軍，並二次奪得全國高校科技比賽高奬，獲“全軍十大學習成纔標兵”、“南京十大傑齣青年”和“清華大學學術新秀”等稱號。2002年首倡的“網格計算池”和2003年研發的“反垃圾郵件網格”分彆為雲計算和雲安全的前身。創辦瞭知名的中國網格和中國雲計算網站。原文齣自【比特網】，轉載請保留原文鏈接：http://net.chinabyte.com/362/13143862.shtml

目錄

第1章 大數據與雲計算 1
1．1 大數據時代 1
1．2 雲計算――大數據的計算 3
1．3 雲計算發展現狀 6
1．4 雲計算實現機製 7
1．5 雲計算壓倒性的成本優勢 9
習題 12
參考文獻 12
第2章 Google雲計算原理與應用 13
2．1 Google文件係統GFS 13
2．1．1 係統架構 14
2．1．2 容錯機製 16
2．1．3 係統管理技術 17
2．2 分布式數據處理MapReduce 17
2．2．1 産生背景 17
2．2．2 編程模型 18
2．2．3 實現機製 19
2．2．4 案例分析 20
2．3 分布式鎖服務Chubby 22
2．3．1 Paxos算法 23
2．3．2 Chubby係統設計 24
2．3．3 Chubby中的Paxos 26
2．3．4 Chubby文件係統 28
2．3．5 通信協議 29
2．3．6 正確性與性能 31
2．4 分布式結構化數據錶Bigtable 32
2．4．1 設計動機與目標 32
2．4．2 數據模型 33
2．4．3 係統架構 34
2．4．4 主服務器 35
2．4．5 子錶服務器 36
2．4．6 性能優化 40
2．5 分布式存儲係統Megastore 41
2．5．1 設計目標及方案選擇 41
2．5．2 Megastore數據模型 42
2．5．3 Megastore中的事務及並發控製 44
2．5．4 Megastore基本架構 45
2．5．5 核心技術――復製 47
2．5．6 産品性能及控製措施 51
2．6 大規模分布式係統的監控基礎架構Dapper 52
2．6．1 基本設計目標 52
2．6．2 Dapper監控係統簡介 53
2．6．3 關鍵性技術 56
2．6．4 常用Dapper工具 57
2．6．5 Dapper使用經驗 59
2．7 海量數據的交互式分析工具Dremel 61
2．7．1 産生背景 61
2．7．2 數據模型 62
2．7．3 嵌套式的列存儲 63
2．7．4 查詢語言與執行 68
2．7．5 性能分析 70
2．7．6 小結 71
2．8 內存大數據分析係統PowerDrill 71
2．8．1 産生背景與設計目標 71
2．8．2 基本數據結構 72
2．8．3 性能優化 73
2．8．4 性能分析與對比 75
2．9 Google應用程序引擎 76
2．9．1 Google App Engine簡介 77
2．9．2 應用程序環境 78
2．9．3 Google App Engine服務 80
習題 88
參考文獻 88
第3章 Amazon雲計算AWS 90
3．1 基礎存儲架構Dynamo 90
3．1．1 Dynamo概況 90
3．1．2 Dynamo架構的主要技術 91
3．2 彈性計算雲EC2 99
3．2．1 EC2的基本架構 99
3．2．2 EC2的關鍵技術 100
3．2．3 EC2的安全及容錯機製 102
3．3 簡單存儲服務S3 103
3．3．1 S3的基本概念和操作 103
3．3．2 S3的數據一緻性模型 105
3．3．3 S3的安全措施 105
3．4 非關係型數據庫服務SimpleDB和DynamoDB 108
3．4．1 非關係型數據庫與傳統關係數據庫的比較 108
3．4．2 SimpleDB 108
3．4．3 DynamoDB 110
3．4．4 SimpleDB和DynamoDB的比較 111
3．5 關係數據庫服務RDS 111
3．5．1 RDS的基本原理 111
3．5．2 RDS的使用 112
3．6 簡單隊列服務SQS 113
3．6．1 SQS的基本模型 113
3．6．2 SQS的消息 114
3．7 內容推送服務CloudFront 115
3．7．1 CDN 116
3．7．2 CloudFront 117
3．8 其他Amazon雲計算服務 119
3．8．1 快速應用部署Elastic Beanstalk和服務模闆CloudFormation 119
3．8．2 DNS服務Router 53 120
3．8．3 虛擬私有雲VPC 120
3．8．4 簡單通知服務和簡單郵件服務 120
3．8．5 彈性MapReduce服務 121
3．8．6 電子商務服務DevPay、FPS和Simple Pay 122
3．8．7 Amazon執行網絡服務 127
3．8．8 土耳其機器人 128
3．8．9 數據倉庫服務Redshift 129
3．8．10 應用流服務AppStream和數據流分析服務Kinesis 129
3．9 AWS應用實例 130
3．9．1 照片和視頻共享網站SmugMug 130
3．9．2 視頻製作網站Animoto 131
3．9．3 網站排名Alexa 132
3．10 小結 132
習題 132
參考文獻 133
第4章 微軟雲計算Windows Azure 136
4．1 微軟雲計算平颱 136
4．2 微軟雲操作係統Windows Azure 137
4．2．1 Windows Azure概述 137
4．2．2 Windows Azure計算服務 138
4．2．3 Windows Azure存儲服務 140
4．2．4 Windows Azure Connect 147
4．2．5 Windows Azure CDN 148
4．2．6 Fabric控製器 149
4．3 微軟雲關係數據庫SQL Azure 150
4．3．1 SQL Azure概述 150
4．3．2 SQL Azure關鍵技術 151
4．3．3 SQL Azure和SQL Server對比 153
4．4 Windows Azure AppFabric 154
4．4．1 AppFabric概述 154
4．4．2 AppFabric關鍵技術 155
4．5 Windows Azure Marketplace 159
4．6 Windows Azure服務平颱 160
4．6．1 網站 160
4．6．2 虛擬機 161
4．6．3 雲服務 162
4．6．4 移動服務 163
4．6．5 大數據處理 164
4．6．6 媒體支持 165
習題 166
參考文獻 166
第5章 Hadoop 2．0：主流開源雲架構 168
5．1 引例 168
5．1．1 問題概述 168
5．1．2 常規解決方案 168
5．1．3 分布式下的解決方案 169
5．1．4 小結 173
5．2 Hadoop 2．0簡述 173
5．2．1 Hadoop 2．0由來 173
5．2．2 Hadoop 2．0相關項目 174
5．2．3 Hadoop應用 175
5．3 Hadoop 2．0部署 175
5．3．1 部署綜述 175
5．3．2 傳統解壓包部署 179
5．4 Hadoop 2．0體係架構 182
5．4．1 Hadoop 2．0公共組件Common 182
5．4．2 分布式文件係統HDFS 184
5．4．3 分布式操作係統Yarn 190
5．4．4 Hadoop 2．0安全機製簡介 198
5．5 Hadoop 2．0訪問接口 199
5．5．1 訪問接口綜述 199
5．5．2 瀏覽器接口 199
5．5．3 命令行接口 200
5．6 Hadoop 2．0編程接口 202
5．6．1 HDFS 編程 202
5．6．2 Yarn編程 205
習題 214
參考文獻 214
第6章 Hadoop 2．0大傢族 215
6．1 Hadoop 2．0大傢族概述 215
6．1．1 分布式組件 215
6．1．2 部署概述 217
6．2 ZooKeeper 223
6．2．1 ZooKeeper簡介 223
6．2．2 ZooKeeper 入門 224
6．3 Hbase 226
6．3．1 Hbase簡介 226
6．3．2 Hbase入門 229
6．4 Pig 232
6．4．1 Pig簡介 232
6．4．2 Pig入門 233
6．5 Hive 234
6．5．1 Hive簡介 234
6．5．2 Hive入門 235
6．6 Oozie 238
6．6．1 Oozie簡介 238
6．6．2 Oozie入門 238
6．7 Flume 241
6．7．1 Flume簡介 241
6．7．2 Flume入門 243
6．8 Mahout 246
6．8．1 Mahout簡介 246
6．8．2 Mahout入門 246
6．9 小結 247
習題 248
參考文獻 248
第7章 虛擬化技術 250
7．1 虛擬化技術簡介 250
7．2 服務器虛擬化 251
7．2．1 服務器虛擬化的層次 251
7．2．2 服務器虛擬化的底層實現 252
7．2．3 虛擬機遷移 253
7．2．4 隔離技術 256
7．2．5 案例分析 257
7．3 存儲虛擬化 258
7．3．1 存儲虛擬化的一般模型 258
7．3．2 存儲虛擬化的實現方式 259
7．3．3 案例分析 260
7．4 網絡虛擬化 262
7．4．1 核心層網絡虛擬化 262
7．4．2 接入層網絡虛擬化 262
7．4．3 虛擬機網絡虛擬化 262
7．4．4 案例分析： VMware的網絡虛擬化技術 263
7．5 桌麵虛擬化 265
7．5．1 桌麵虛擬化簡介 266
7．5．2 技術現狀 266
7．5．3 案例分析 267
習題 267
參考文獻 268
第8章 OpenStack開源虛擬化平颱 269
8．1 OpenStack背景介紹 269
8．1．1 OpenStack是什麼 269
8．1．2 OpenStack的主要服務 270
8．2 計算服務Nova 272
8．2．1 Nova組件介紹 272
8．2．2 Libvirt簡介 273
8．2．3 Nova中的RabbitMQ解析 275
8．3 對象存儲服務Swift 282
8．3．1 Swift特性 282
8．3．2 應用場景 283
8．3．3 Swift主要組件 284
8．3．4 Swift基本原理 286
8．3．5 實例分析 290
8．4 鏡像服務Glance 291
8．4．1 Glance的作用 291
8．4．2 Glance的組成部分 291
習題 292
參考文獻 292
第9章 雲計算數據中心 293
9．1 雲數據中心的特徵 293
9．2 雲數據中心網絡部署 294
9．2．1 改進型樹結構 294
9．2．2 遞歸層次結構 296
9．2．3 光交換網絡 299
9．2．4 綫數據中心網絡 301
9．2．5 軟件定義網絡 301
9．3 綠色節能技術 305
9．3．1 配電係統節能技術 305
9．3．2 空調係統節能技術 307
9．3．3 集裝箱數據中心節能技術 310
9．3．4 數據中心節能策略和算法研究 312
9．3．5 新能源的應用 315
9．3．6 典型的綠色節能數據中心 318
9．4 自動化管理 320
9．4．1 自動化管理的特徵 320
9．4．2 自動化管理實現階段 321
9．4．3 Facebook自動化管理 322
9．5 容災備份 324
9．5．1 容災係統的等級標準 325
9．5．2 容災備份的關鍵技術 325
9．5．3 雲存儲在容災備份中的應用 327
習題 328
參考文獻 328
第10章 雲計算核心算法 332
10．1 Paxos算法 332
10．1．1 Paxos 算法背景知識 332
10．1．2 Paxos 算法詳解 333
10．1．3 Paxos 算法舉例 336
10．2 DHT算法 338
10．2．1 DHT原理介紹 339
10．2．2 Chord中DHT的具體實現 340
10．2．3 Pastry中DHT的具體實現 342
10．2．4 CAN中DHT的具體實現 343
10．2．5 Tapestry中DHT的具體實現 345
10．3 Gossip協議 345
10．3．1 Gossip協議的特點 346
10．3．2 Gossip協議的通信方式及收斂性 346
10．3．3 Gossip節點管理算法 348
10．3．4 Cassandra中Gossip協議的具體實現方式 349
10．3．5 CoolStreaming係統中Gossip協議的具體實現方式 352
習題 354
參考文獻 354
第11章 中國雲計算技術 355
11．1 國內雲計算發展概況 355
11．2 國産雲存儲技術 356
11．2．1 淘寶分布式文件係統TFS 356
11．2．2 雲創存儲cStor分布式文件係統 359
11．2．3 A8000超低功耗雲存儲一體機 364
11．3 國産大數據庫技術 367
11．3．1 阿裏巴巴OceanBase 367
11．3．2 雲創存儲數據立方（DataCube） 371
11．4 雲視頻監控技術 376
11．4．1 cVideo雲視頻監控係統 376
11．4．2 cVideo智能分析係統 378
11．4．3 cVideo雲轉碼係統 381
11．5 阿裏巴巴阿裏雲服務 383
11．5．1 阿裏雲計算體係架構 383
11．5．2 彈性計算服務（ECS） 384
11．5．3 開放存儲服務（OSS） 385
11．5．4 開放結構化數據服務（OTS） 385
11．5．5 開放數據處理服務（ODPS） 385
11．5．6 關係型數據庫（RDS） 386
11．6 雲創存儲萬物雲服務 386
11．6．1 平颱簡介 386
11．6．2 係統架構 387
11．6．3 功能服務 388
11．6．4 應用舉例 391
習題 392
參考文獻 392
第12章 總結與展望 394
12．1 主流商業雲計算解決方案比較 394
12．1．1 應用場景 394
12．1．2 使用流程 396
12．1．3 體係結構 397
12．1．4 實現技術 397
12．1．5 核心業務 398
12．2 主流開源雲計算係統比較 400
12．2．1 開發目的 401
12．2．2 體係結構 402
12．2．3 實現技術 403
12．2．4 核心服務 403
12．3 雲計算的曆史坐標與發展方嚮 404
12．3．1 互聯網發展的階段劃分 404
12．3．2 雲格（Gloud）――雲計算的未來 407
習題 409
參考文獻 409

前言/序言

《雲計算：高級大數據人纔培養叢書》（第三版）圖書簡介 一、 引言：大數據時代的計算基石與未來展望 在這個信息爆炸、數據呈指數級增長的時代，大數據已經不再是一個時髦的詞匯，而是驅動各行各業創新與發展的核心引擎。從精準營銷到智能醫療，從自動駕駛到科學研究，海量數據的處理、分析與價值挖掘，已經成為衡量一個組織、一個國傢競爭力的重要標誌。而這一切的實現，都離不開一個至關重要的技術支撐——雲計算。 雲計算以其強大的彈性伸縮能力、按需付費的經濟模型、以及高度的可用性和可靠性，徹底改變瞭傳統IT基礎設施的部署和運維模式。它為大數據分析提供瞭前所未有的計算能力和存儲空間，使得曾經難以想象的數據處理任務變得觸手可及。因此，深刻理解和掌握雲計算技術，已成為大數據領域高級人纔必備的核心素養。 《雲計算：高級大數據人纔培養叢書》（第三版）正是為滿足這一迫切需求而精心打造的力作。本書並非對雲計算概念的泛泛而談，而是深入探究其核心技術、架構設計、主流服務以及在實際大數據應用場景中的落地實踐。它旨在為有誌於在大數據領域深耕的開發者、架構師、數據科學傢以及IT從業者，提供一套係統、前沿且極具實踐指導意義的學習體係。本書不僅涵蓋瞭雲計算的基礎理論，更著重於前沿技術的發展趨勢和實際應用中的挑戰與解決方案，力求培養齣真正能夠引領大數據時代計算變革的高級人纔。 二、 本書核心內容概覽：從理論到實踐的深度解析 本書共分為五個部分，循序漸進地引導讀者構建全麵的雲計算知識體係，並最終將其應用於大數據場景。 第一部分：雲計算基礎理論與核心概念 本部分為讀者打下堅實的理論基礎。我們將從雲計算的起源和發展曆程入手，梳理其演進脈絡，明確雲計算與傳統IT模式的本質區彆。隨後，深入剖析雲計算的五大核心特徵：按需自助服務、廣泛的網絡訪問、資源池化、快速彈性伸縮以及可度量的服務。 我們還將詳細介紹雲計算的三種服務模型：IaaS（基礎設施即服務）、PaaS（平颱即服務）和SaaS（軟件即服務），並通過生動的案例闡釋它們在不同場景下的應用。在此基礎上，我們將重點講解雲計算的四種部署模型：公有雲、私有雲、混閤雲和多雲，分析它們各自的優劣勢以及適用範圍，幫助讀者在復雜多變的業務需求下做齣最優選擇。 此外，本部分還將觸及雲計算的安全、成本管理、虛擬化技術（如Hypervisor）等基礎性但至關重要的概念，為後續深入學習提供必要的鋪墊。我們力求讓讀者在理解雲計算“是什麼”的同時，更能理解雲計算“為什麼”以及“如何”運作。 第二部分：主流公有雲平颱深度剖析 在掌握瞭雲計算的基礎理論後，本部分將聚焦於當前業界最主流的公有雲平颱，進行深度剖析和對比。我們重點選取瞭亞馬遜AWS、微軟Azure和阿裏雲這三大巨頭，對其核心服務進行詳細介紹。 Amazon Web Services (AWS): 作為雲市場的先行者，AWS擁有最為豐富和成熟的服務體係。我們將詳細講解其計算服務（EC2）、存儲服務（S3, EBS）、數據庫服務（RDS, DynamoDB）、網絡服務（VPC, Route 53）、容器服務（ECS, EKS）以及無服務器計算（Lambda）等核心組件，並探討其在高可用性、彈性伸縮和安全性方麵的最佳實踐。 Microsoft Azure: 憑藉其在企業級市場的深厚積纍，Azure已成為另一大重要力量。本書將深入解析Azure的虛擬機（VM）、存儲（Blob Storage, Disk Storage）、數據庫（Azure SQL Database, Cosmos DB）、虛擬網絡（VNet）、容器服務（AKS）以及無服務器（Azure Functions）等關鍵服務，並著重介紹Azure在混閤雲和企業解決方案方麵的優勢。 阿裏雲: 作為中國本土領先的雲服務提供商，阿裏雲在中國市場擁有廣泛的影響力。我們將詳細介紹其ECS（彈性計算服務）、OSS（對象存儲服務）、RDS（關係型數據庫）、VPC（專有網絡）、ACK（容器服務Kubernetes）以及函數計算等核心産品，並結閤中國區的網絡特性和閤規性要求，提供針對性的實踐指導。 在介紹每個平颱時，我們不僅會講解單個服務的技術細節，更會強調不同服務之間的集成與聯動，以及如何根據業務場景選擇最閤適的組閤。本書將通過實際操作示例，幫助讀者快速上手，掌握在這些主流平颱上進行應用部署、資源管理和性能優化的技能。 第三部分：雲計算在高級大數據處理中的關鍵技術 本部分是本書的核心與亮點，我們將深入探討雲計算如何賦能大數據處理，並聚焦於大數據生命周期中的關鍵技術。 大數據存儲： 在雲計算環境下，大數據存儲不再局限於本地磁盤。我們將詳細介紹雲存儲解決方案，包括對象存儲（如AWS S3, Azure Blob Storage, 阿裏雲OSS）在海量非結構化數據存儲中的優勢，分布式文件係統（如HDFS on Cloud）在大規模數據處理中的應用，以及雲數據庫（如AWS RDS, Azure SQL Database, 阿裏雲RDS, AWS DynamoDB, Azure Cosmos DB, 阿裏雲AnalyticDB）在結構化和半結構化數據管理中的能力。我們還將探討數據湖（Data Lake）和數據倉庫（Data Warehouse）在雲上的架構設計與實現。 大數據計算： 雲計算為大數據提供瞭強大的計算能力。我們將深入講解分布式計算框架在雲上的部署與優化，包括Apache Hadoop生態係統（HDFS, MapReduce, Hive, Pig）在雲上的托管服務（如AWS EMR, Azure HDInsight, 阿裏雲E-MapReduce），以及更高效的內存計算框架（如Apache Spark）在雲平颱上的應用與調優。 數據處理與分析服務： 除瞭基礎的計算框架，主流雲平颱還提供瞭豐富的高級大數據處理與分析服務。我們將詳細介紹流處理服務（如AWS Kinesis, Azure Stream Analytics, 阿裏雲StreamCompute）在實時數據分析中的應用，批處理服務（如AWS Glue, Azure Data Factory, 阿裏雲DataWorks）在ETL和數據集成中的作用，以及數據倉庫服務（如AWS Redshift, Azure Synapse Analytics, 阿裏雲MaxCompute）在商業智能（BI）和數據分析中的關鍵地位。 機器學習與人工智能在雲端： 隨著大數據價值的挖掘日益深入，機器學習和人工智能成為必然趨勢。本書將介紹雲平颱提供的機器學習服務（如AWS SageMaker, Azure Machine Learning, 阿裏雲Machine Learning Platform for AI），涵蓋數據預處理、模型訓練、模型部署與推理等全流程。我們將探討如何利用雲上的算力優勢和豐富的數據集，加速AI應用的開發與落地。 第四部分：容器化技術與微服務架構在雲大數據中的應用 在現代大數據應用中，容器化技術和微服務架構已經成為主流。本部分將重點探討它們如何與雲計算深度融閤，提升大數據應用的靈活性、可擴展性和效率。 容器化基礎： 我們將從Docker技術入手，詳細介紹容器的概念、優勢、鏡像構建、容器編排以及其在環境一緻性、應用部署和資源隔離方麵的作用。 Kubernetes（K8s） in Cloud： 作為事實上的容器編排標準，Kubernetes的重要性不言而喻。本書將深入講解Kubernetes的核心概念（如Pod, Deployment, Service, StatefulSet, Namespace），以及它在雲平颱上的托管服務（如AWS EKS, Azure AKS, 阿裏雲ACK）。我們將演示如何利用Kubernetes部署、管理和擴展大數據應用，例如將Spark、Hadoop集群部署在Kubernetes上。 微服務架構設計與實踐： 微服務架構能夠解耦復雜的係統，提升開發效率和可維護性。我們將探討微服務架構的設計原則、通信方式（如RESTful API, gRPC）、服務治理（如服務注冊與發現、API網關）以及其在雲大數據場景下的應用。本書將展示如何將大數據處理流程分解為一係列獨立的微服務，並通過容器化技術實現高效的部署和管理。 第五部分：雲計算大數據實踐案例與未來趨勢 理論知識需要通過實踐來檢驗和升華。本部分將通過一係列典型的雲計算大數據實踐案例，展示本書所介紹的技術如何在實際業務場景中落地，幫助讀者解決麵臨的實際問題。 案例分析： 我們將選取不同行業（如金融、電商、醫療、物聯網）的典型大數據應用場景，例如： 海量用戶行為分析平颱： 如何利用雲存儲、流處理和批處理服務構建高效的用戶行為分析係統。 實時欺詐檢測係統： 如何運用流式計算和機器學習在雲端實現低延遲的欺詐檢測。 大規模圖像識彆與處理： 如何利用雲上的GPU算力和AI服務進行大規模圖像數據的處理與分析。 企業級數據倉庫與BI平颱： 如何設計和部署雲上的數據倉庫，並與BI工具集成，實現數據可視化與決策支持。 雲原生大數據： 我們將探討雲原生（Cloud-Native）大數據架構的理念和實踐，包括如何利用Kubernetes、Serverless等技術構建更具彈性、更易管理的大數據平颱。 未來趨勢展望： 最後，本書將對雲計算大數據領域的未來發展趨勢進行展望，例如：Serverless大數據處理、AIops在雲大數據運維中的應用、邊緣計算與雲計算的結閤、以及數據隱私與安全在雲時代的新挑戰與解決方案。 三、 本書的特色與價值 體係化與深度： 本書打破瞭知識點分散的現狀，提供瞭一個係統、連貫的學習路徑，從基礎理論到前沿技術，層層遞進，確保讀者能夠建立起紮實而全麵的知識體係。 實踐性與前沿性： 本書緊密結閤實際大數據應用場景，詳細介紹主流雲平颱的核心服務，並提供豐富的操作示例和最佳實踐。同時，本書也涵蓋瞭最新的技術發展趨勢，確保知識的有效性。 麵嚮高級人纔： 本書的目標讀者是希望在大數據領域實現進階和突破的高級人纔。本書內容深入，挑戰性強，能夠幫助讀者提升解決復雜問題的能力，為職業發展奠定堅實基礎。 權威性與可靠性： 本書由經驗豐富的雲計算與大數據領域專傢撰寫，內容經過嚴謹的審校，確保其權威性與可靠性，是讀者學習和實踐的重要參考。 《雲計算：高級大數據人纔培養叢書》（第三版）不僅僅是一本書，更是您在大數據時代引領計算變革、成就專業價值的得力助手。我們相信，通過本書的學習，您將能夠遊刃有餘地駕馭雲計算的強大能力，在波瀾壯闊的大數據浪潮中，創造屬於自己的輝煌。

評分☆☆☆☆☆

我原本對雲計算這個概念有些模糊的認知，總覺得它離我這個普通的軟件開發者有點遠。但當我偶然看到《雲計算（第三版）——高級大數據人纔培養叢書》這本書時，我被它的名字吸引瞭。我抱著試試看的心態開始閱讀，結果卻完全齣乎我的意料。這本書以一種非常易於理解的方式，嚮我展示瞭雲計算是如何構建的，以及它背後強大的技術支撐。從虛擬化技術的基礎原理，到雲服務的三大模型（IaaS, PaaS, SaaS）的具體內涵，再到各種主流的雲平颱（如AWS, Azure, GCP）的架構特點和核心服務，這本書都做瞭清晰的介紹。更重要的是，它將雲計算與大數據緊密地結閤起來，解釋瞭為什麼雲計算是處理海量數據的最佳平颱，以及大數據在雲上是如何被采集、存儲、處理和分析的。書中對於數據管道的構建、實時數據流的處理、批處理與流處理的融閤等議題，都有深入的探討。我尤其喜歡書中關於數據安全和治理的部分，這對於在大規模數據環境中工作的開發者來說至關重要。這本書讓我明白，雲計算不僅僅是“彆人的服務器”，而是構建現代數據應用不可或缺的基礎設施。它打開瞭我對未來技術發展方嚮的新視野，也讓我對接下來的學習和工作有瞭更明確的目標。

評分☆☆☆☆☆

這本書的第三版，相較於前幾版，在內容上進行瞭大刀闊斧的更新，幾乎可以說是重塑瞭大數據領域在雲計算時代的最新麵貌。我是一名長期關注技術發展趨勢的行業研究者，深知技術迭代的速度之快。而《雲計算（第三版）——高級大數據人纔培養叢書》恰恰捕捉到瞭這種脈搏。書中對於近幾年新興的大數據技術和雲計算服務，如容器化技術（Docker, Kubernetes）在大數據平颱中的應用、Serverless計算在數據處理中的優勢、以及各種雲廠商推齣的AI/ML平颱和大數據解決方案，都進行瞭詳盡的介紹和深入的分析。作者並沒有停留在對技術名詞的羅列，而是著重於探討這些新技術如何賦能大數據分析，如何提升效率，降低成本，以及如何應對日益復雜的業務需求。我尤其對書中關於數據架構演進的章節印象深刻，它清晰地展示瞭從傳統的數據倉庫到數據湖，再到湖倉一體（Lakehouse）的演變過程，並分析瞭不同架構的優劣勢及其適用場景。這種前瞻性的視角和對行業趨勢的深刻洞察，讓這本書成為瞭我進行行業研究和撰寫報告時不可或缺的重要參考資料。它不僅讓我瞭解瞭“是什麼”，更讓我思考瞭“為什麼”和“往哪裏去”。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的震撼，就像在沙漠中發現瞭一片綠洲。作為一個在數據分析領域摸爬滾打多年的從業者，我深知理論與實踐結閤的重要性。然而，市麵上充斥著大量要麼過於理論化、脫離實際，要麼過於碎片化、缺乏係統性的書籍。當我翻開《雲計算（第三版）——高級大數據人纔培養叢書》時，我仿佛找到瞭那把能夠開啓大數據領域新世界大門的鑰匙。它不僅僅是簡單地羅列概念和技術，而是將復雜的雲計算與大數據知識體係，如抽絲剝繭般地層層剖析。從基礎的網絡架構、存儲技術，到核心的分布式計算框架、數據倉庫、數據湖，再到更高階的機器學習、深度學習在雲上的應用，這本書都進行瞭深入淺齣的講解。尤其是書中對各個技術棧之間的聯動關係、優缺點對比，以及在不同場景下的應用策略，都做瞭詳盡的闡述，這對於我這樣的技術人員來說，簡直是如獲至寶。它幫助我梳理瞭在大數據領域長期以來模糊不清的知識盲點，構建瞭一個更加完整和清晰的知識框架。更讓我驚喜的是，書中並非僅僅停留在理論層麵，而是大量融入瞭實際案例分析和代碼示例，這使得抽象的概念瞬間變得生動起來，我甚至可以照著書中的例子在自己的環境中進行實踐，親身體驗技術的魅力。這本書的價值，絕非一朝一夕能夠完全消化，它將成為我未來職業生涯中一本常備的參考工具書。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在準備進入雲計算和大數據行業的學生，一直在尋找一本能夠係統性地幫助我建立紮實基礎的書籍。《雲計算（第三版）——高級大數據人纔培養叢書》的齣現，徹底改變瞭我的學習睏境。這本書的語言風格非常清晰易懂，即使是初學者也能夠輕鬆駕馭。它並沒有一開始就拋齣大量晦澀的技術術語，而是從雲計算的基本概念入手，逐步深入到大數據處理的各個環節。我非常喜歡書中對於不同雲計算模型和大數據處理框架的比較分析，這幫助我理解瞭它們各自的特點以及在不同場景下的最佳實踐。例如，書中對於Spark與MapReduce的對比，Hadoop生態係統中各個組件（HDFS, YARN, MapReduce, Hive, HBase）的協作關係，以及如何利用這些工具進行復雜的數據分析，都進行瞭非常詳細的講解。此外，書中還包含瞭大量的圖錶和示意圖，使得抽象的技術概念變得直觀易懂。我甚至可以通過書中的指導，在自己的電腦上搭建簡單的雲計算和大數據環境，進行實際操作，這對於鞏固理論知識非常有幫助。這本書真正做到瞭“授人以漁”，讓我不僅掌握瞭知識，更培養瞭獨立解決問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛剛步入大數據行業的初學者，《雲計算（第三版）——高級大數據人纔培養叢書》無疑是一盞指路明燈。我之前嘗試閱讀過一些關於大數據的書籍，但往往因為技術過於零散，或者概念過於抽象而感到沮喪。這本書的齣現，恰好解決瞭我的燃眉之急。它從雲計算的基礎概念講起，循序漸進地引導讀者進入大數據領域。我特彆欣賞書中對於數據生命周期管理的詳細闡述，從數據的産生、收集、存儲、處理、分析，到數據的應用和銷毀，每一個環節都進行瞭深入的介紹，並且將其與雲計算平颱上的具體服務和工具相結閤。比如，書中關於分布式文件係統（HDFS）、分布式數據庫（HBase）、數據倉庫（Hive, Impala）的講解，以及如何利用Spark、Hadoop等框架進行數據處理，都非常詳細且易於理解。而且，書中還加入瞭非常貼近實際應用的案例，讓我能夠看到這些技術是如何在真實世界中解決問題、創造價值的。對於我這樣零基礎的學習者來說，這本書最大的價值在於它提供瞭一個完整的學習路徑，讓我知道接下來應該學習什麼，如何學習，以及如何將所學知識融會貫通。它讓我對大數據這個龐大的體係不再感到畏懼，而是充滿瞭探索的興趣。

評分☆☆☆☆☆

非常不錯的一本計算機叢書

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯，就是有點多，慢慢看

評分☆☆☆☆☆

送貨速度快，質量好，味道好。

評分☆☆☆☆☆

瞭解一下，解釋得還可以

評分☆☆☆☆☆

據說是高校的教材，洋洋灑灑內容挺多的，看瞭一個開頭，還行

評分☆☆☆☆☆

很不錯的一本書，寫得很詳盡

評分☆☆☆☆☆

雲計算導讀書籍，內容也很不錯，推薦學習使用

評分☆☆☆☆☆

質量非常不錯的，很好用的東西！

評分☆☆☆☆☆

作為瞭解榖歌 亞馬遜 微軟雲的窗口