云計算與大數(shù)據(jù)技術(shù)理論及應(yīng)用

目錄

第1章緒論

1.1分布式計算概念

1.1.1定義

1.1.2優(yōu)缺點

1.1.3經(jīng)典的分布式計算項目

1.2分布式計算模式

1.2.1單機計算

1.2.2并行計算

1.2.3網(wǎng)絡(luò)計算

1.2.4對等計算

1.2.5集群計算

1.2.6網(wǎng)格計算

1.2.7云計算

1.2.8霧計算

1.2.9邊緣計算

1.2.10大數(shù)據(jù)計算

1.3CAP定理

1.3.1CAP定理歷史

1.3.2CAP定理應(yīng)用

1.3.3CAP問題的實例

習(xí)題

第2章分布式計算編程基礎(chǔ)

2.1進程間通信

2.1.1進程間通信概念

2.1.2IPC原型與示例

2.2Socket編程

2.2.1Socket概述

2.2.2流式Socket編程

2.3RMI編程

2.3.1RMI概述

2.3.2RMI基本分布式應(yīng)用

2.4P2P編程

習(xí)題

第3章云計算原理與技術(shù)

3.1云計算概述

3.1.1云計算起源

3.1.2云計算的概念與定義

3.1.3云計算與分布式計算

3.1.4云計算分類

3.2云計算關(guān)鍵技術(shù)

3.2.1體系結(jié)構(gòu)

3.2.2數(shù)據(jù)存儲

3.2.3計算模型

3.2.4資源調(diào)度

3.2.5虛擬化

3.3Google云計算原理

3.3.1GFS

3.3.2MapReduce

3.3.3BigTable

3.3.4Dremel

3.4亞馬遜云服務(wù)

3.4.1亞馬遜云平臺存儲架構(gòu)

3.4.2EC2、S3、SimpleDB等組件

3.5基于亞馬遜云的大數(shù)據(jù)分析案例

3.5.1亞馬遜云平臺存儲架構(gòu)

3.5.2亞馬遜云的Web服務(wù)器日志大數(shù)據(jù)分析案例

3.6阿里云

3.6.1飛天開放平臺架構(gòu)

3.6.2開放云計算服務(wù)ECS

3.6.3開放存儲服務(wù)OSS和CDN

3.6.4開放結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)服務(wù)OTS

3.6.5關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(RDS)

3.6.6開放數(shù)據(jù)處理服務(wù)(ODPS)

習(xí)題

第4章云計算編程實踐

4.1CloudSim體系結(jié)構(gòu)和API介紹

4.1.1CloudSim體系結(jié)構(gòu)

4.1.2CloudSim 3.0 API介紹

4.2CloudSim環(huán)境搭建和使用方法

4.2.1環(huán)境配置

4.2.2運行樣例程序

4.3CloudSim擴展編程

4.3.1調(diào)度策略的擴展

4.3.2仿真核心代碼

4.3.3平臺重編譯

4.4CloudSim的編程實踐

4.4.1CloudSim任務(wù)調(diào)度編程

4.4.2CloudSim網(wǎng)絡(luò)編程

4.4.3CloudSim能耗編程

4.5MultiRECloudSim

4.5.1MultiRECloudSim體系結(jié)構(gòu)和原理

4.5.2MultiRECloudSim的API

4.5.3MultiRECloudSim的使用方法

4.6云環(huán)境任務(wù)調(diào)度編程實踐

4.6.1云計算的資源管理

4.6.2云任務(wù)調(diào)度模擬實驗

習(xí)題

第5章云存儲技術(shù)

5.1存儲基礎(chǔ)知識

5.1.1存儲組網(wǎng)形態(tài)

5.1.2RAID

5.1.3磁盤熱備

5.1.4快照

5.1.5數(shù)據(jù)分級存儲概念

5.2云存儲概念與技術(shù)原理

5.2.1分布式存儲

5.2.2存儲虛擬化

5.3對象存儲技術(shù)

5.3.1對象存儲架構(gòu)

5.3.2傳統(tǒng)塊存儲與對象存儲

5.3.3對象

5.3.4對象存儲系統(tǒng)組成

5.4存儲技術(shù)趨勢

5.4.1存儲虛擬化

5.4.2固態(tài)硬盤

5.4.3重復(fù)數(shù)據(jù)刪除

5.4.4語義化檢索

5.4.5存儲智能化

5.4.6混合存儲系統(tǒng)

習(xí)題

第6章大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與平臺

6.1大數(shù)據(jù)概述

6.1.1大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的背景

6.1.2大數(shù)據(jù)的定義

6.1.3大數(shù)據(jù)的4V特征

6.2大數(shù)據(jù)存儲平臺

6.2.1HDFS

6.2.2HBase

6.2.3Cassandra

6.2.4Redis

6.2.5MongoDB

6.3大數(shù)據(jù)計算模式

6.3.1MapReduce

6.3.2Spark

6.3.3流式計算

6.4典型大數(shù)據(jù)分析管理平臺

6.4.1Cloudera Impala

6.4.2Hortonworks Data Platform

6.4.3HadoopDB

6.5大數(shù)據(jù)并行計算編程實踐

6.5.1基于MAPREDUCE程序?qū)嵗?HDFS)

6.5.2基于MAPREDUCE程序?qū)嵗?HBase)

6.5.3基于Spark的程序?qū)嵗?br />
6.5.4基于Impala的查詢實踐

6.6大數(shù)據(jù)研究與發(fā)展方向

6.6.1數(shù)據(jù)的不確定性與數(shù)據(jù)質(zhì)量

6.6.2跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)處理方法的可移植性

6.6.3數(shù)據(jù)處理的時效性保證——內(nèi)存計算

6.6.4對于流式數(shù)據(jù)的實時處理

6.6.5大數(shù)據(jù)應(yīng)用

6.6.6大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢

習(xí)題

第7章實時醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析案例

7.1案例背景與需求概述

7.1.1背景介紹

7.1.2基本需求

7.2設(shè)計方案

7.2.1ETL

7.2.2非格式化存儲

7.2.3流處理

7.2.4訓(xùn)練模型與結(jié)果預(yù)測

7.3環(huán)境準備

7.3.1節(jié)點規(guī)劃

7.3.2軟件選型

7.4實現(xiàn)方法

7.4.1使用Kettle/Sqoop等ETL工具，將數(shù)據(jù)導(dǎo)入HDFS

7.4.2基于Spark Streaming開發(fā)Kafka連接器組件

7.4.3基于Spark MLlib開發(fā)數(shù)據(jù)挖掘組件

7.5不足與擴展

習(xí)題

第8章保險大數(shù)據(jù)分析案例

8.1案例背景與需求概述

8.1.1背景介紹

8.1.2基本需求

8.2設(shè)計方案

8.2.1基于GraphX的并行家譜挖掘算法

8.2.2基于分片技術(shù)的隨機森林算法

8.2.3基于內(nèi)存計算的FPGrowth關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法

8.3環(huán)境準備

8.4實現(xiàn)方法

8.4.1基于GraphX的并行家譜挖掘

8.4.2基于分片技術(shù)的隨機森林模型用戶推薦

8.4.3基于FPGrowth關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的回歸檢驗

8.4.4結(jié)果可視化

8.5不足與擴展

習(xí)題

第9章基于Spark聚類算法的網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測

9.1基本需求與數(shù)據(jù)說明

9.1.1基本需求

9.1.2數(shù)據(jù)說明

9.2設(shè)計方案

9.2.1聚類問題描述

9.2.2系統(tǒng)整體架構(gòu)和算法設(shè)計

9.2.3數(shù)據(jù)預(yù)處理

9.2.4聚類算法

9.2.5聚類質(zhì)量評估算法

9.2.6檢測算法

9.3實現(xiàn)方法和程序設(shè)計

9.3.1搭建Spark集群實驗平臺

9.3.2程序運行說明

9.3.3數(shù)據(jù)預(yù)處理

9.3.4基于R的數(shù)據(jù)分析和可視化

9.3.5聚類算法

9.3.6聚類質(zhì)量評估

9.3.7異常檢測

9.4結(jié)果展示

9.4.1Spark平臺說明與作業(yè)提交演示

9.4.2聚類算法及其質(zhì)量評估

9.4.3有效性分析

9.4.4示例說明

9.5展望

習(xí)題

第10章基于Hadoop的宏基因組序列比對計算

10.1相關(guān)背景介紹與基本需求

10.1.1相關(guān)背景

10.1.2基本需求

10.2設(shè)計方案

10.2.1串行程序分析

10.2.2并行程序設(shè)計

10.3實現(xiàn)方法

10.3.1自定義Hadoop Streaming Inputformat

10.3.2修改SOAPaligner程序的輸入文件函數(shù)

10.4環(huán)境建立和實驗數(shù)據(jù)說明

10.4.1案例環(huán)境

10.4.2實驗數(shù)據(jù)

10.5結(jié)果展示

10.5.1測試方法

10.5.2測試結(jié)果和分析

習(xí)題

第11章基于細胞反應(yīng)大數(shù)據(jù)的生物效應(yīng)評估計算

11.1相關(guān)背景介紹與基本需求

11.1.1相關(guān)背景

11.1.2基本需求

11.2設(shè)計方案

11.2.1基本思路

11.2.2設(shè)計框架

11.3環(huán)境建立和實驗數(shù)據(jù)說明

11.3.1案例環(huán)境

11.3.2實驗數(shù)據(jù)

11.4實現(xiàn)方法

11.4.1算法分析

11.4.2基因譜兩兩比對——富集積分矩陣并行化計算

11.4.3基因譜聚類分析——KMedoids算法并行化

11.5結(jié)果展示

11.5.1基因譜兩兩比對——計算富集積分矩陣實驗分析

11.5.2基因譜聚類實驗分析

習(xí)題

第12章基于Spark的海量宏基因組聚類問題分析計算

12.1相關(guān)背景介紹與基本需求

12.1.1相關(guān)背景

12.1.2基本需求

12.2問題分析與設(shè)計方案

12.2.1問題分析

12.2.2設(shè)計方案

12.3實現(xiàn)方法

12.3.1基于Spark的相似基因?qū)栴}的實現(xiàn)

12.3.2利用LSH加速相似基因?qū)λ惴?br />
12.3.3基因圖的生成

12.3.4圖的基本性質(zhì)分析

12.3.5基因圖聚類

12.4環(huán)境建立和實驗數(shù)據(jù)說明

12.4.1案例環(huán)境

12.4.2實驗數(shù)據(jù)

12.5結(jié)果展示

12.5.1LSH方法精確度分析

12.5.2可擴展性分析和加速效果分析

12.5.3基因圖頂點的度分布和連通性分析

12.5.4基因圖聚類結(jié)果分析

12.5.5總結(jié)

習(xí)題

參考文獻