縱橫大數(shù)據(jù)：云計(jì)算數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施

第1部分　大數(shù)據(jù)概論
第1章　大數(shù)據(jù)與云計(jì)算 2
1．1 云計(jì)算概論 3
1．2 大數(shù)據(jù)概論 4
1．2．1 現(xiàn)代數(shù)據(jù)管理需求分析 4
1．2．2 大數(shù)據(jù)的引入 9
1．2．3 大數(shù)據(jù)的定義與特征 10
1．2．4 大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng) 12
1．2．5 大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、大數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)技術(shù) 14
1．3 大數(shù)據(jù)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)――云計(jì)算 15
1．4 本章小結(jié) 16
第2章　關(guān)系數(shù)據(jù)庫的挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì) 17
2．1 關(guān)系數(shù)據(jù)庫技術(shù)的核心特征 18
2．2 主流關(guān)系數(shù)據(jù)庫的挑戰(zhàn) 22
2．2．1 經(jīng)典DBMS的挑戰(zhàn) 22
2．2．2 Shared Disk 23
2．2．3 Shared Nothing 24
2．3 改進(jìn)型關(guān)系數(shù)據(jù)庫 26
2．3．1 技術(shù)改進(jìn) 26
2．3．2 主要產(chǎn)品代表 30
2．4 本章小結(jié) 40
第3章　非SQL技術(shù)簡(jiǎn)介 41
3．1 大數(shù)據(jù)技術(shù)家族 42
3．1．1 NoSQL 42
3．1．2 關(guān)系數(shù)據(jù)庫聯(lián)邦NewSQL 42
3．1．3 分布式海量文件管理 43
3．1．4 Map Reduce 43
3．2 分與合――云計(jì)算的兩種技術(shù)路線 44
3．3 本章小結(jié) 44
第 2部分　“分”為云――數(shù)據(jù)切分
第４章　NoSQL 46
4．1 NoSQL的引入 47
4．1．1 概念詮釋與特征分析 47
4．1．2 NoSQL的本質(zhì) 50
4．2 NoSQL家族 52
4．2．1 NoSQL產(chǎn)品目錄與分類 52
4．2．2 Hadoop之HBase 54
4．2．3 Facebook之Cassandra 58
4．2．4 MongoDB與CouchDB 61
4．2．5 Oracle NoSQL DB 63
4．2．6 Memcached與Redis 65
4．2．7 圖數(shù)據(jù)庫Neo4J 65
4．2．8 其他NoSQL數(shù)據(jù)庫 67
4．2．9 問題與疑惑 67
4．3 NoSQL技術(shù)探研 68
4．3．1 NoSQL理論基礎(chǔ) 68
4．3．2 NoSQL技術(shù)手段 75
4．3．3 NoSQL技術(shù)解析 83
4．4 NoSQL與關(guān)系數(shù)據(jù)庫 88
4．5 本章小結(jié) 89
第５章　NewSQL――關(guān)系數(shù)據(jù)庫聯(lián)邦 90
5．1 數(shù)據(jù)庫聯(lián)邦的引入 91
5．1．1 企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)管理面臨的問題 91
5．1．2 垂直分庫 92
5．1．3 水平分表 93
5．1．4 讀寫分離 95
5．1．5 聯(lián)邦的引入 97
5．2 “聯(lián)邦”的設(shè)計(jì)與實(shí)踐 99
5．2．1 企業(yè)級(jí)“聯(lián)邦”架構(gòu)設(shè)計(jì) 99
5．2．2 公共基礎(chǔ)服務(wù)設(shè)計(jì) 103
5．2．3 聯(lián)邦的元數(shù)據(jù)庫 106
5．2．4 聯(lián)邦的應(yīng)用實(shí)踐 107
5．3 “聯(lián)邦”技術(shù)分析 108
5．3．1 關(guān)于“垂直分庫” 108
5．3．2 如何“水平分表” 110
5．3．3 關(guān)于“讀寫分離” 112
5．3．4 基本方法――分布與聚合 114
5．3．5 關(guān)于分布式事務(wù) 116
5．3．6 關(guān)聯(lián)操作 117
5．2．7 冗余策略 119
5．2．8 異步解耦策略 120
5．2．9 使用緩存 122
5．2．10 其他問題 123
5．4 數(shù)據(jù)庫聯(lián)邦、NoSQL與主流關(guān)系數(shù)據(jù)庫 124
5．4．1 技術(shù)與應(yīng)用――八仙過海，各顯神通 124
5．4．2 互聯(lián)網(wǎng)的神話 126
5．5 本章小結(jié) 128
第６章　文件系統(tǒng)聯(lián)邦 129
6．1 問題的引入 130
6．1．1 關(guān)于幾個(gè)數(shù)據(jù)概念的澄清 130
6．1．2 文件數(shù)據(jù)管理的困難 131
6．1．3 文件系統(tǒng)聯(lián)邦的引入 133
6．2 典型開源技術(shù)介紹 135
6．2．1 MogileFS 135
6．2．2 FastDFS 136
6．2．3 MogileFS與FastDFS的對(duì)比 138
6．3 技術(shù)分析 139
6．4 本章小結(jié) 140
第７章　平民化的分布計(jì)算――MapReduce 141
7．1 分布式計(jì)算概述 142
7．1．1 幾個(gè)概念的澄清 142
7．1．2 分布式計(jì)算技術(shù)綜述 143
7．1．3 MapReduce的引入 147
7．2 MapReduce技術(shù)介紹 148
7．2．1 設(shè)計(jì)思想 148
7．2．2 MapReduce框架介紹 152
7．3 MapReduce技術(shù)分析 160
7．3．1 關(guān)于效率 160
7．3．2 關(guān)于擴(kuò)展性 162
7．3．3 關(guān)于可靠性與可用性 163
7．3．4 關(guān)于MapReduce與關(guān)系數(shù)據(jù)庫 164
7．3．5 關(guān)于適用的數(shù)據(jù)類型 167
7．3．6 關(guān)于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理 168
7．4 MapReduce的應(yīng)用實(shí)踐 169
7．5 本章小結(jié) 170
第８章　后Hadoop時(shí)代 171
8．1 Hadoop體系及其困惑 172
8．2 Google的新三駕馬車 173
8．2．1 新一代搜索引擎Caffeine 173
8．2．2 大規(guī)模圖處理系統(tǒng)Pregel 174
8．2．3 Dremel――秒級(jí)實(shí)現(xiàn)PB級(jí)數(shù)據(jù)分析 175
8．3 Symphony MapReduce 181
8．4 后Hadoop時(shí)代即將來臨 181
8．5 本章小結(jié) 183
第９章　InfiniData―一種關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)與實(shí)踐 184
9．1 現(xiàn)代企業(yè)數(shù)據(jù)管理需求再分析 185
9．1．1 新的企業(yè)數(shù)據(jù)需求――海量關(guān)系數(shù)據(jù)管理 185
9．1．2 技術(shù)分析 187
9．2 關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫架構(gòu)設(shè)計(jì) 188
9．2．1 關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫的引入 188
9．2．2 技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì) 189
9．3 云存儲(chǔ)層 192
9．3．1 邏輯架構(gòu) 193
9．3．2 物理架構(gòu) 194
9．3．3 關(guān)系模型云存儲(chǔ)元 196
9．4 云計(jì)算層 198
9．4．1 MapReduce云計(jì)算引擎 198
9．4．2 集群式云計(jì)算引擎 200
9．4．3 兩種引擎的比較 201
9．5 云存儲(chǔ)索引層 202
9．5．1 存儲(chǔ)索引的管理 202
9．5．2 索引云運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)創(chuàng)建 203
9．6 技術(shù)分析 203
9．7 本章小結(jié) 205
第３部分　云計(jì)算的分與合
第10章　合為“云”――數(shù)據(jù)整合 208
10．1 數(shù)據(jù)整合的需求分析 209
10．2 存儲(chǔ)整合云 210
10．3 數(shù)據(jù)庫整合云 211
10．4 本章小結(jié) 213
第11章　關(guān)于分與合的討論 214
11．1 困惑――分與合，孰是孰非？ 215
11．2 分為技，合為神 216
11．3 分為雨，合為云――大數(shù)據(jù)云 217
11．4 數(shù)據(jù)管理技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)總結(jié) 219
11．4．1 數(shù)據(jù)管理物理基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展趨勢(shì) 219
11．4．2 數(shù)據(jù)管理軟基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展趨勢(shì) 220
11．5 本章小結(jié) 221
第12章　企業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)體系與云計(jì)算數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施 222
12．1 現(xiàn)代企業(yè)數(shù)據(jù)管理需求再分析 223
12．2 新一代企業(yè)數(shù)據(jù)體系建設(shè) 225
12．2．1 新一代企業(yè)數(shù)據(jù)體系建設(shè)的定義與內(nèi)容 225
12．2．2 新一代企業(yè)數(shù)據(jù)分類體系 228
12．2．3 新一代企業(yè)數(shù)據(jù)分布與流轉(zhuǎn)規(guī)劃 230
12．3 大數(shù)據(jù)技術(shù)在企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)中的定位 234
12．3．1 技術(shù)規(guī)劃戰(zhàn)略 234
12．3．2 大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)規(guī)劃 235
12．3．3 典型場(chǎng)景――電子渠道線上行為分析 238
12．4 云計(jì)算數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施概念的引入 240
12．5 本章小結(jié) 242
后記――超越技術(shù) 243
參考文獻(xiàn) 245