深入淺出云計算

內(nèi)容概要

　　《深入淺出云計算》作者以多年實際研發(fā)項目為背景，通過項目實戰(zhàn)與代碼分析，深入淺出地講述云計算的基本概念，云計算的核心技術(shù)細節(jié)以及使用云計算平臺解決實際問題的思路與方法。
　　全書共分4篇。第1篇循序漸進地介紹云計算的基本概念，學習云計算需要掌握的基本知識和云計算環(huán)境搭建方法；第2篇基于hadoop開源云計算平臺，講解如何構(gòu)建一個基于云計算的應用系統(tǒng)，了解云計算應用系統(tǒng)的設計方法：第3篇以開源的hadoop云計算平臺為分析對象，在源代碼層次上對分布式文件系統(tǒng)、mapreduce計算模型、nosql數(shù)據(jù)庫和集群管理算法與技術(shù)等云計算核心技術(shù)進行深度剖析；第4篇為云計算應用篇，介紹了基于hadoop云計算平臺的4個高級應用框架，讀者可以結(jié)合自己的應用需求與場景，使用這些框架解決實際問題。
　　《深入淺出云計算》理論聯(lián)系實踐，既有理論深度又有實用價值，可作為高校教材使用，也可作為云計算研發(fā)人員以及愛好者的學習和參考手冊。

書籍目錄

第1篇 初始云計算
第1章云計算介紹
1．1云計算相關概念
1．2云計算的歷史
1．3云計算的現(xiàn)狀
1．4本章小結(jié)
第2章云計算技術(shù)基礎
2．1hdfs相關技術(shù)
2．2mapreduce相關技術(shù)
2．3hbase相關技術(shù)
2．4zookeeper相關技術(shù)
2．5本章小結(jié)
第3章云計算開發(fā)環(huán)境搭建
3．1集群環(huán)境介紹
3．2 hadoop環(huán)境搭建
3．3 hadoop集群配置
3．4hbase環(huán)境搭建
3．5zookeeper環(huán)境搭建
3．6本章小結(jié)
第2篇 淺出云計算
第4章應用實例：圖像百科系統(tǒng)
4．1應用背景
4．2需求分析
4．3核心業(yè)務處理流程
4．4總體設計
4．5本章小結(jié)
第5章使用hdfs存儲海量圖像數(shù)據(jù)
5．1hdfs介紹
5．2 hdfs接口介紹
5．3圖像百科系統(tǒng)中的圖像存儲
5．4系統(tǒng)實現(xiàn)
5．5本章小結(jié)
第6章使用mapreduce處理圖像
6．1分布式數(shù)據(jù)處理mapreduce
6．2使用mapreduce編程模犁
6．3更新圖像百科條目的mapreduce設計
6．4 mapreduce對更新條目的實現(xiàn)
6．5本章小結(jié)
第7章使用hbase存儲百科數(shù)據(jù)
7．1 hbase的基本特征
7．2使用hbase編程
7．3fotospedia系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫設計
7．4 fotospedia系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)
7．5本章小結(jié)
第8章使用zookeeper管理集群
8．1zookeeper詳細介紹
8．2 zookeeper的使用方法及api介紹
8．3圖像百科系統(tǒng)集群管理詳細設計
8．4圖像百科系統(tǒng)集群管理實現(xiàn)
8．5本章小結(jié)
第3篇 深入云計算
第9章深入分析hdfs
9．1hdfs核心設計機制
9．2 hdfs源碼總體介紹
9．3核心代碼分析
9．4 hadoop支持的其他文件系統(tǒng)
9．5本章小結(jié)
第10章深入分析mapreduce
10．1mapreduce框架結(jié)構(gòu)
10．2代碼靜態(tài)分析
10．3代碼詳細分析
10．4本章小結(jié)
第11章深入分析hbase
11．1hbase體系與原理
11．2hbase總體結(jié)構(gòu)
11．3hbase關鍵剖析
11．4本章小結(jié)
第12章深入分析zookeeper
12．1概述
12．2代碼靜態(tài)分析
12．3代碼情景分析
12．4本章小結(jié)
第13章應用pig實現(xiàn)并行數(shù)據(jù)處理
13．1apachepig簡介
13．2 pig的安裝與配置
13．3深入分析pig
13．4 pig實例分析
13．5 pig與sql比較
13．6本章小結(jié)
第14章應用hive構(gòu)建數(shù)據(jù)處理平臺
14．1hive簡介
14．2hive安裝配置
14．3 hive使用與操作
14．4實例介紹
14．5本章小結(jié)
第15章應用mahout實現(xiàn)機器學習算法
15．1mahout概述
15．2mahout安裝配置
15．3mahout使用簡介
15．4本章小結(jié)
第16章應用hama實現(xiàn)分布式計算
16．1hama簡介
16．2hamabsp介紹
16．3hama安裝配置
16．4實例介紹
16．5本章小結(jié)
附錄

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：   插圖：   原子性：整個事務中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不可能停滯在中間某個環(huán)節(jié)。事務在執(zhí)行過程中發(fā)生錯誤，會被回滾（Rollback）到事務開始前的狀態(tài)，就像這個事務從來沒有執(zhí)行過一樣。 一致性：在事務開始之前和事務結(jié)束以后，數(shù)據(jù)庫的完整性約束沒有被破壞。隔離性：兩個事務的執(zhí)行是互不干擾的，一個事務不可能看到其他事務運行時中間某一時刻的數(shù)據(jù)。兩個事務不會發(fā)生交互。 持久性：在事務完成以后，該事務對數(shù)據(jù)庫所做的更改被持久地保存在數(shù)據(jù)庫之中，并不會被回滾。 某一數(shù)據(jù)在集群中不同節(jié)點中的內(nèi)容一致。 可用性（Availability）：每一個操作無論是請求失敗或成功，總是能夠在確定的時間內(nèi)得到響應。 分區(qū)容忍性（Partition Tolerance）：在出現(xiàn)網(wǎng)絡分區(qū)（如斷網(wǎng)）等情況時，系統(tǒng)中任意信息的丟失不會影響系統(tǒng)的繼續(xù)運行（除非整個網(wǎng)絡都故障）。 這個定理使得數(shù)據(jù)庫架構(gòu)師在設計數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)時，無須再去費盡心機地嘗試使系統(tǒng)同時滿足一致性、可用性和分區(qū)容忍性這三種需求，而可以集中精力按照系統(tǒng)的需求，設計合適的系統(tǒng)架構(gòu)來滿足這三者中的兩個。 一般而言，傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫大都是滿足CA的，放棄了分區(qū)容忍性來滿足強一致性和高可用性的需求。而對于分布式系統(tǒng)而言，系統(tǒng)數(shù)據(jù)分布在不同的網(wǎng)絡節(jié)點中，因此大多數(shù)情況下需要滿足分區(qū)容忍性來降低單點失效等問題的風險，因此一般只有CP和AP兩種選擇。 AP模式：確保系統(tǒng)可用性和分區(qū)容忍性，弱化了數(shù)據(jù)一致性要求，一般以“最終一致性（Eventual Consistency）”來實現(xiàn)一致性需求。典型的系統(tǒng)如Dynamo、Tokyo Cabinet、Cassandra、CouchDB、SimpleDB等。 CP模式：確保分布在網(wǎng)絡不同節(jié)點上數(shù)據(jù)的一致性，因此降低了對可用性的要求。 這種系統(tǒng)如BigTable、HBase、MongoDB、Redis、MemcacheDB、BerkeleyDB等。 2.3.4一致性模型 在CAP理論中，提出了分布式系統(tǒng)設計中對一致性的取舍。事實上，設計分布式系統(tǒng)時降低一致性要求，并不是說完全不考慮…致性，而是相對于強一致性而言，采取一定的折中方式，系統(tǒng)一般還是需要滿足最終一致性的。常用的一致性模型如下。 （1）強一致性（Strict Consistency）：系統(tǒng)中某個數(shù)據(jù)被成功更新（事務成功返回）后，后續(xù)任何對該數(shù)據(jù)的讀取操作得到的都是更新后的值。 （2）弱一致性（Weak Consistency）：系統(tǒng)中的某個數(shù)據(jù)被更新后，后續(xù)對該數(shù)據(jù)的讀取操作得到的不一定是更新后的值，這種情況下通常有個“不一致性時間窗口（InconsistencyWindow）”存在，當更新操作完成并經(jīng)過這個不一致性時間窗口后，后續(xù)讀取操作得到的就是更新后的值。

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