雲計算大數據處理 云计算大数据处理

<內容簡介>

劉鵬、於全、楊震宇、陳偉、王磊等編著的《雲計算大數據處理(精)》介紹了基於雲計算的大數據處理技術，重點介紹了一款高效的、實時分析處理海量數據的強有力工具一一數據立方。數據立方是針對大數據處理的分佈式數據庫，能夠可靠地對大數據進行實時處理，具有即時響應多用戶併發請求的能力。
本書通過對當前主流的大數據處理系統進行深入剖析，闡述了數據立方產生的背景，介紹了數據立方的整體架構以及安裝和詳細開發流程，並給出了4個完整的數據立方綜合應用實例。所有實例都經過驗證並附有詳細的步驟說明，無論是對於雲計算的初學者還是想進一步深入學習大數據處理技術的研究和開發人員都有很好的參考價值。讀者也可從本書配套網站中國雲計算(http：//www．chinacloud．cn)和中國大數據(http：llwww．thebigdatmen)獲取更多資料或求解疑難問題。

<章節目錄>

第1章  大數據挑戰
  1.1  當前面臨的大數據挑戰
    1.1.1  大數據急劇膨脹
    1.1.2  大數據智能分析
    1.1.3  大數據深度挖掘
    1.1.4  業務與技術脫節
  1.2  大數據催生雲計算
    1.2.1  雲計算不是偶然
    1.2.2  雲計算帶來挑戰與機遇
    1.2.3  雲計算對大數據的意義
    1.2.4  雲計算未來展望
  1.3  大數據存儲
    1.3.1  存儲僅是第一步
    1.3.2  行存儲還是列存儲
    1.3.3  PB級大數據存儲
    1.3.4  大數據存儲的未來
  1.4  大數據處理
    1.4.1  大數據處理的瓶頸
    1.4.2  大數據處理的需求
    1.4.3  大數據處理技術決定未來
    1.4.4  大數據處理解決方案
第2章  當前的大數據處理系統
  2.1  開源大數據處理平臺
    2.1.1  Hadoop
    2.1.2  MapReduce
  2.2  NoSQL數據庫
    2.2.1  Google  BigTable  的開源JAVA實現：HBase
    2.2.2  純分佈式數據庫：Cassandra
    2.2.3  NoSQL數據庫的應用場景
  2.3  數據倉庫平臺
    2.3.1  Hive
第3章  數據立方簡介
  3.1  數據立方產生背景
  3.2  相關技術
    3.2.1  雲計算中的大數據處理技術－－MapReduce
    3.2.2  並行數據庫技術
    3.2.3  雲計算與數據庫相結合的技術
  3.3  新一代EB級雲計算數據庫－－數據立方
    3.3.1  數據立方的體系架構
    3.3.2  數據立方與Hadoop的關係
第4章  數據立方及配套環境的安裝
  4.1  安裝流程
  4.2  操作系統的安裝
    4.2.1  CentOS6.3的安裝
    4.2.2  安裝JDK
……
第5章  hello word數據立方快速入門
第6章  數據立方開發
第7章  數據立方的維護
第8章  數據立方的可靠性

第9章  數據統計分析實例--供電信息採集系統
第10章  在線數據檢索實例--移動信令分析雲平臺
第11章  實時數據處理實例-地震數據