云计算与大数据

本书特色

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　　《云计算与大数据/应用型本科·物联网专业“十三五”规划教材》在阐述大数据和云计算关系的基础上，介绍了大数据和云计算的基本概念、技术及应用。全书分为基础篇、技术与应用篇和实践篇，主要内容包括：绪论、大数据环境下的云计算架构、大数据关键技术与应用、云存储、云服务与云安全、云计算应用、虚拟化技术、Hadoop和spark平台、分布式文件系统及并行计算框架、分布式数据存储与大数据挖掘。
　　《云计算与大数据/应用型本科·物联网专业“十三五”规划教材》是结合实际应用及实践过程来讲解相关概念、原理和技术的，实用性较强，适合作为本科院校计算机、大数据及信息管理等相关专业的教材，也可作为相关研究人员、爱好者的参考用书。

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目录

**篇 基础篇第1章 绪论1．1 云计算的来历与发展1．2 云计算的概念及特征1．3 云计算的应用及与其他计算服务模式的区别1．4 大数据的提出及发展1．5 大数据的概念和特征1．6 大数据的作用与挑战1．7 大数据和云计算的关系第2章 大数据环境下的云计算架构2．1 大数据环境的技术特征2．2 云计算的架构及标准化2．3 国内外的云计算架构2．4 云计算应用第二篇 技术与应用篇第3章 大数据关键技术与应用3．1 大数据技术总体框架3．2 大数据存储技术3．3 大数据处理技术3．4 大数据分析技术3．5 全球大数据公司盘点第4章 云存储4．1 认识云存储4．2 云存储技术4．3 云存储的应用及面临的问题第5章 云服务与云安全5．1 认识云服务5．2 云服务发展历程5．3 云部署及对大数据的支持5．4 云安全第6章 云计算应用6．1 云计算与物联网6．2 云计算与移动互联网6．3 云计算企业实践案例第三篇 实践篇第7章 虚拟化技术7．1 虚拟化技术简介7．2 虚拟化技术架构7．3 虚拟机软件介绍实验1 VMware虚拟机安装与配置第8章 Hadoop和Spark平台8．1 认识HadOOp8．2 Hadoop的组成、体系结构和部署8．3 认识Spark实验2 CentOS环境下Hadoop的安装与配置实验3 Spark的安装和配置第9章 分布式文件系统及并行计算框架9．1 分布式文件系统HDFS9．2 并行计算框架MapReduce实验4 HDFS的文件操作命令及API编程实验5 Eclipse下的MapReduce编程第10章 分布式数据存储与大数据挖掘10．1 分布式数据库Hbase10．2 分布式数据仓库Hive10．3 大数据挖掘计算平台Mahout实验6 基于Hive的数据统计实验7 基于Mahout的聚类实验附录1 R语言简介附录2 Python语言简介参考文献

封面

书名:云计算与大数据

作者:编者:陶皖

页数:224

定价:¥33.0

出版社:西安电子科技大学出版社

出版日期:2017-01-01

ISBN:9787560643779

PDF电子书大小:58MB 高清扫描完整版