分布式系统及云计算概论

《分布式系统及云计算概论》

第1章 绪论 /1

1.1 分布式计算与分布式系统 /1

1.1.1 分布式计算简介 /1

1.1.2 分布式系统的实例 /2

1.1.3 分布式系统的目标 /4

1.2 云计算 /5

1.2.1 简介 /5

1.2.2 云计算的优点和缺点 /7

1.3 本书概要 /10

1.4 小结 /12

习题 /12

第一篇 分布式系统第2章 分布式系统入门 /15

2.1 分布式系统的定义 /15

2.1.1 分布式与集中式 /15

2.1.2 分布式与计算机网络 /16

2.1.3 分布式系统层次结构 /17

2.1.4 分布式系统分类 /18

2.2 分布式系统中的软硬件 /19

2.2.1 硬件 /19

.2.2.2 软件 /20

2.3 分布系统中的主要特征 /21

2.3.1 容错性 /21

2.3.2 安全性 /22

2.4 小结 /23

习题 /23

第3章 客户-服务器端架构 /25

3.1 客户-服务器模式的基本概念和优点 /25

3.1.1 客户-服务器模式的基本概念 /25

3.1.2 客户-服务器模式优点 /26

3.2 客户-服务器端架构和体系结构 /26

3.2.1 面向连接服务与无连接服务 /26

3.2.2 应用程序的层次结构 /27

3.2.3 客户-服务器模型体系结构 /29

3.3 客户-服务器模型的进程通信 /32

3.3.1 进程通信中客户-服务器模型的实现方法 /32

3.3.2 客户-服务器模型的进程通信协议 /34

3.4 客户-服务器端模型的变种 /37

3.4.1 移动代码 /37

3.4.2 移动代理 /38

3.4.3 网络计算机 /39

3.4.4 瘦客户 /40

3.4.5 移动设备和自组网络 /40

3.5 小结 /41

习题 /42

第4章 分布式对象 /43

4.1 分布式对象基本模型 /43

4.1.1 远程对象 /43

4.1.2 分布式共享对象 /45

4.2 远程过程调用 /45

4.2.1 rpc基本操作 /46

4.2.2 参数传递 /47

4.3 分布式计算环境的远程对象调用 /49

4.3.1 远程对象调用 /49

4.3.2 分布式计算环境 /52

4.3.3 分布式计算环境的远程对象调用方式 /53

4.4 java 远程方法调用 /54

4.5 小结 /56

习题 /57

第5章 公共对象请求代理体系结构 /58

5.1 corba基本概述 /58

5.1.1 corba rmi概述 /59

5.1.2 corba体系结构 /60

5.1.3 corba接口定义语言 /62

5.1.4 corba远程对象引用 /66

5.2 corba的基本服务 /67

5.2.1 corba命名服务 /68

5.2.2 corba事件服务 /70

5.2.3 corba通知服务 /72

5.3 容错性和安全性 /73

5.3.1 容错性 /73

5.3.2 安全性 /75

5.4 java idl语言 /77

5.4.1 java idl映射 /78

5.4.2 java corba编程实现 /82

5.5 小结 /85

习题 /85

第二篇 云计算技术第6章 分布式云计算概述 /89

6.1 云计算入门 /89

6.1.1 云计算的定义 /89

6.1.2 云计算的发展历史 /90

6.1.3 云计算的优缺点 /92

6.2 云服务 /93

6.2.1 使用云平台的理由 /93

6.2.2 云平台的服务类型 /94

6.2.3 云平台服务的安全性 /95

6.2.4 云平台服务的供应商 /95

6.2.5 云平台服务的优势和面临的挑战 /98

6.3 云计算比较 /99

6.3.1 集群计算和云计算 /99

6.3.2 网格计算和云计算 /101

6.3.3 效用计算和云计算 /103

6.3.4 并行计算、分布计算和云计算 /104

6.4 小结 /105

习题 /106

第7章 google公司的三大技术 /107

7.1 google文件系统 /107

7.1.1 前言 /107

7.1.2 设计概要 /108

7.1.3 系统交互 /112

7.1.4 主控服务器操作 /113

7.1.5 容错和检测 /114

7.2 bigtable技术 /115

7.2.1 bigtable简介 /115

7.2.2 bigtable数据模型 /116

7.2.3 api /117

7.2.4 bigtable所依赖的框架 /118

7.2.5 bigtable实现的关键 /119

7.2.6 bigtable性能优化方案 /122

7.2.7 bigtable应用实例 /125

7.2.8 经验总结 /127

7.3 mapreduce技术 /128

7.3.1 前言 /128

7.3.2 编程模型 /129

7.3.3 实例 /129

7.3.4 输入输出类型 /129

7.3.5 更多实例 /130

7.3.6 执行概述 /130

7.4 小结 /132

习题 /132

第8章 yahoo!公司的云平台技术 /134

8.1 什么是pnuts--灵活通用的表存储平台 /134

8.1.1 前言 /134

8.1.2 pnuts概述 /135

8.1.3 pnuts的设计和功能 /136

8.1.4 pnuts的系统结构 /136

8.1.5 pnuts的数据存储和检索 /137

8.1.6 副本和一致性 /138

8.1.7 其他数据库系统功能 /140

8.1.8 数据库服务 /141

8.2 pig系统简述 /141

8.2.1 pig的定义 /141

8.2.2 pig简介 /141

8.3 zookeeper系统简述 /142

8.3.1 什么是zookeeper /142

8.3.2 zookeeper项目介绍 /142

8.4 小结 /143

习题 /143

第9章 aneka云平台技术 /144

9.1 aneka云平台 /144

9.2 aneka的架构 /144

9.3 面向市场的云架构 /146

9.4 aneka: 从企业网格到面向市场的云计算 /148

9.4.1 aneka云中面向市场的资源定价和分配 /148

9.4.2 性能评估 /150

9.4.3 高性能计算工作负载 /150

9.5 小结 /154

习题 /154第10章 greenplum数据库技术 /155

10.1 什么是greenplum /155

10.2 greenplum 分析数据库 /155

10.3 greenplum数据库的体系结构 /156

10.3.1 无共享大规模并行处理体系结构 /156

10.3.2 greenplum的分段单元服务 /157

10.3.3 数据分布和并行扫描 /157

10.3.4 容错能力和先进的复制技术 /158

10.3.5 全局并行查询优化技术 /159

10.3.6 gnet软件互联 /159

10.3.7 并行数据流引擎 /160

10.3.8 统一的分析处理 /161

10.3.9 基于标准，建立在开源postgresql数据库系统之上 /161

10.4 greenplum的关键特性和优点 /161

10.5 小结 /162

习题 /162

第11章 amazon公司的dynamo技术 /163

11.1 dynamo初步介绍 /163

11.2 dynamo的背景资料 /164

11.2.1 系统的假设和需求 /164

11.2.2 服务层协议 /165

11.2.3 设计考虑因素 /166

11.3 dynamo系统体系结构 /167

11.3.1 系统接口 /168

11.3.2 分割算法 /168

11.3.3 复制 /169

11.3.4 数据版本 /170

11.3.5 dynamo中的get()和put()的操作 /172

11.3.6 临时性故障处理 /172

11.3.7 处理永久的错误： 同步复制 /173

11.3.8 成员关系和故障检测 /173

11.3.9 增加/删除存储结点 /174

11.4 小结 /175

习题 /175第

12章 ibm公司的云计算技术 /176

12.1 ibm公司的云计算概述 /176

12.2 云风暴 /177

12.3 智能商业服务 /178

12.4 智慧地球计划 /178

12.5 z系统 /179

12.6 虚拟化的动态基础架构技术 /180

12.6.1 虚拟化 /181

12.6.2 虚拟化的云计算技术 /182

12.6.3 实现虚拟化策略的关键

解决方案 /183

12.7 小结 /186

习题 /186第三篇 分布式云计算的程序开发第13章 基于hadoop系统的开发 /189

13.1 hadoop系统概述 /189

13.1.1 hadoop系统由来 /189

13.1.2 apache hadoop项目 /190

13.1.3 hadoop的优势 /191

13.2 hadoop分布式文件系统 /191

13.2.1 hdfs体系结构 /192

13.2.2 文件系统的命名空间 /193

13.2.3 hdfs数据复制 /193

13.3 mapreduce编程 /194

13.3.1 mapreduce概述 /194

13.3.2 mapreduce核心 /198

13.3.3 任务执行和执行环境 /200

13.3.4 作业的提交与监控 /203

13.3.5 作业的输入输出 /203

13.3.6 mapreduce特性 /205

13.4 编程实例 /208

13.5 小结 /211

习题 /212第14章 基于hbase系统的开发 /213

14.1 hbase介绍 /213

14.2 hbase数据模型 /213

14.2.1 概念视图 /214

14.2.2 物理视图 /214

14.2.3 子表： 域 /215

14.3 hbase体系结构和功能 /216

14.3.1 hbase master /216

14.3.2 hregion server /217

14.3.3 hbase client /217

14.4 hbase编程 /218

14.5 小结 /219

习题 /220第15章 基于google app engine系统的开发 /221

15.1 google app engine简介 /221

15.1.1 google app engine基本功能 /221

15.1.2 google app engine环境配置 /223

15.1.3 google app engine资源配额 /225

15.2 如何使用google app engine /225

15.2.1 google app engine java sdk使用 /226

15.2.2 google app engine python sdk使用 /240

15.3 基于google app engine的应用程序开发实例 /246

15.4 小结 /251

习题 /251第16章 基于windows azure系统的开发 /253

16.1 微软公司的云计算概述 /253

16.1.1 微软公司的云计算战略 /253

16.1.2 微软公司的动态云计算解决方案 /254

16.2 windows azure平台简介 /257

16.2.1 windows azure /258

16.2.2 sql azure /261

16.2.3 .net 服务 /263

16.3 windows azure服务使用 /265

16.3.1 windows azure环境配置 /266

16.3.2 开发guestbook应用程序 /266

16.3.3 发布guestbook应用程序 /277

16.4 小结 /279

习题 /280附录a hadoop mapreduce在线测试平台 /281

技术名词索引 /288

参考文献 /294

后记 /304