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云计算中的大数据技术与应用 云计算中的大数据技术与应用
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    云计算中的大数据技术与应用 PDF 高清版

    云计算电子书
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    给大家带来的一篇关于云计算相关的电子书资源,介绍了关于云计算、大数据、技术、应用方面的内容,本书是由科学出版社出版,格式为PDF,资源大小65.9 MB,陆平编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.2,更多相关的学习资源可以参阅 网络与数据通信电子书、等栏目。

  • 云计算中的大数据技术与应用 PDF 下载
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  • 云计算中的大数据技术与应用 PDF

    云计算中的大数据技术与应用系统阐述了物联网、云计算的最新技术进展和应用案例。首先从物联网、云计算的定义入手,分析物联网和云计算面临的挑战。其次对物联网和云计算分别做了深入解析,列举了它们的关键技术、标准研究进展、已应用场景和各种工业解决方案。最后详细分析了物云结合的关键需求,研究了相关的关键技术并对物云结合的案例和方案进行了深入讨论。

    内容扩展

    云计算技术大概分二种,1个是私有云,1个是云计算平台,也有人把私有云和云计算平台相互连接称之为混合云,人们暂且不说这一。私有云就是说把虚拟化技术和云化的这套手机软件布署在他人的大数据中心里边,应用私有云的客户因此很富有,自身买地建主机房,自身买网络服务器,随后让云生产商布署在自身这儿,Vmware之后除开虚拟化技术,也发布了云计算技术的商品,而且在私有云销售市场赚的盆满钵盈。说白了云计算平台就是说虚拟化技术和云化手机软件布署在云生产商自身大数据中心里边的,客户不用挺大的资金投入,要是申请注册1个账户,就能在1个网页页面上点击建立每台虚似电脑上,比如AWS也即amazon的云计算平台,比如中国的阿里服务器,腾讯云服务器,网易云音乐等。

    amazon呢需不需要做云计算平台呢?人们了解amazon原先是海外较为大的1个电子商务,它做电子商务的那时候也毫无疑问会碰到相近双12的情景,在某1个時刻大伙儿都冲过来买货。当大伙儿都冲到买货的那时候,就非常必须云的時间协调能力和室内空间协调能力。由于它不可以時刻提前准备好全部的資源,那般太奢侈浪费了。但也不可以哪些也不提前准备,看见双11那么单用户想买货登不上来。因此必须双11的那时候,建立大量虚似电脑上来支撑点电子商务运用,已过双十再三把这种資源都释放出来掉去干其他。因此amazon是必须1个云服务平台的。

    殊不知商业的虚拟化技术手机软件实在太贵了,amazon总不可以把自身在电子商务挣的钱所有给了虚拟化技术生产商吧。因此amazon应用场景开源系统的虚拟技术,如上所述的Xen或是KVM,开发设计了一整套自身的云化手机软件。想不到amazon之后电子商务越干越牛,云服务平台也越干越牛。并且因为他的云服务平台必须支撑点自身的电子商务运用,而传统式的云计算技术生产商多见IT生产商出生,基本上沒有自身的运用,因此amazon的云服务平台对运用更为的友善,快速发展趋势变成云计算技术的领导品牌,赚了许多钱。在amazon发布其云操作系统财务报告以前,大家都猜想,amazon电子商务挣钱,云也挣钱吗?之后一发布财务报告,发觉并不是通常的挣钱,只是上年,amazonAWS年营业额达133亿美金,经营盈利28亿美金。

    目录

    • 推荐序
    • 前言
    • 第1章绪论
    • 1.1从云计算到大数据
    • 1.2大数据的定义与特征
    • 1.2.1海量
    • 1.2.2多样性
    • 1.2.3速度
    • 1.2.4价值
    • 1.3大数据的技术体系
    • 1.3.1数据采集
    • 1.3.2数据存储
    • 1.3.3数据处理
    • 1.3.4数据挖掘
    • 1.3.5数据可视化展示
    • 1.3.6大数据隐私安全
    • 1.4小结
    • 第2章大数据存储
    • 2.1非结构化数据
    • 2.1.1分布式文件系统
    • 2.1.2对象存储系统
    • 2.2 (半)结构化数据
    • 2.2.1 NoSQL数据库系统
    • 2.2.2分析型数据库系统
    • 第3章大数据处理
    • 3.1 概述
    • 3.2离线数据处理
    • 3.2.1 MapReduce(Hadoop 0.20.2)
    • 3.2 2 Pregel
    • 3.2.3 Dryad
    • 3.3实时数据处理
    • 3.3.1 Storm
    • 3.3.2 S4
    • 第4章大数据挖掘
    • 4.1并行数据挖掘
    • 4.1.1 概述
    • 4.1.2系统架构
    • 4.1.3关键技术
    • 4.2搜索引擎技术
    • 4.2.1概述
    • 4.2.2系统架构
    • 4.2.3关键技术
    • 4.3推荐引擎技术
    • 4.3.1概述
    • 4.3.2系统架构
    • 4.3.3关键技术
    • 4.4社交网络分析技术
    • 4.4.1概述
    • 4.4.2理论框架
    • 4.4.3关键技术
    • 第5章 数据可视化
    • 5.1 概述
    • 5.2数据模型与可视化展现形式
    • 5.2.1基本数据可视化展现方式
    • 5.2.2数据模型与常见可视化展现形式
    • 5.3数据可视化在大数据中的应用
    • 5.4数据可视化案例——互联网地图
    • 5.5可视化即服务
    • 第6章大数据应用
    • 6.1大数据的潜在价值
    • 6.2大数据的应用场景
    • 6.2.1企业大数据
    • 6.2.2电信大数据
    • 6.2.3物联网大数据
    • 6.3大数据应用案例
    • 6.3.1应用商店推荐系统
    • 6.3.2 WAP用户画像
    • 结语
    • 参考文献

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