第1章 大数据与云计算 1__eol__1.1 大数据时代 1__eol__1.2 云计算概述 3__eol__1.3 云计算发展现状 5__eol__1.4 云计算实现机制 7__eol__1.5 云计算压倒性的成本优势 8__eol__习题 12__eol__第2章 Hadoop 3.0：主流开源云架构 13__eol__2.1 挑战与对策 13__eol__2.1.1 问题概述 13__eol__2.1.2 常规解决方案 13__eol__2.1.3 分布式下的解决方案 14__eol__2.1.4 小结 18__eol__2.2 Hadoop 3.0简述 18__eol__2.2.1 Hadoop发展 18__eol__2.2.2 Hadoop 3.0生态圈项目 19__eol__2.2.3 Hadoop应用 21__eol__2.3 Hadoop 3.0部署 21__eol__2.3.1 部署综述 22__eol__2.3.2 传统解压包方式部署 26__eol__2.4 Hadoop 3.0体系架构 32__eol__2.4.1 公共组件Common 32__eol__2.4.2 分布式文件系统HDFS 34__eol__2.4.3 分布式操作系统YARN 39__eol__2.5 Hadoop 3.0访问接口 46__eol__2.5.1 配置项接口 46__eol__2.5.2 浏览器接口 47__eol__2.5.3 命令行接口 47__eol__2.5.4 HDFS编程 49__eol__2.5.5 YARN编程 52__eol__2.6 Hadoop 3.0生态组件 60__eol__2.6.1 组件简介 60__eol__2.6.2 Hive 64__eol__2.6.3 Spark 68__eol__2.6.4 ZooKeeper 79__eol__2.6.5 HBase 83__eol__2.6.6 Mahout 90__eol__2.6.7 Redis 93__eol__2.6.8 Kafka 98__eol__2.6.9 Flink 103__eol__2.6.10 Flume 106__eol__2.6.11 Pig 111__eol__习题 115__eol__第3章 虚拟化技术 116__eol__3.1 虚拟化技术简介 116__eol__3.2 服务器虚拟化 117__eol__3.2.1 服务器虚拟化的层次 117__eol__3.2.2 服务器虚拟化的底层实现 118__eol__3.2.3 虚拟机迁移 119__eol__3.2.4 隔离技术 121__eol__3.2.5 案例分析 123__eol__3.3 存储虚拟化 124__eol__3.3.1 存储虚拟化的一般模型 124__eol__3.3.2 存储虚拟化的实现方式 124__eol__3.3.3 案例分析 125__eol__3.4 网络虚拟化 127__eol__3.4.1 网络虚拟化简介 127__eol__3.4.2 案例分析：VMware网络虚拟化 128__eol__3.5 桌面虚拟化 130__eol__3.5.1 桌面虚拟化简介 130__eol__3.5.2 技术现状 131__eol__3.5.3 案例分析 132__eol__3.6 OpenStack开源虚拟化平台 132__eol__3.6.1 OpenStack背景介绍 133__eol__3.6.2 Nova 134__eol__3.6.3 Swift 139__eol__3.6.4 Glance 145__eol__3.7 超融合技术 146__eol__3.7.1 概念 146__eol__3.7.2 产生背景 146__eol__3.7.3 超融合技术简介 148__eol__习题 150__eol__第4章 容器技术 151__eol__4.1 容器技术简介 151__eol__4.1.1 容器技术的发展历程 151__eol__4.1.2 容器技术的架构 153__eol__4.1.3 容器的底层技术 154__eol__4.1.4 容器的关键技术 155__eol__4.1.5 容器技术的优势和局限性 156__eol__4.1.6 容器技术的典型应用 157__eol__4.1.7 容器和虚拟机对比 158__eol__4.2 Docker技术 160__eol__4.2.1 Docker是什么 160__eol__4.2.2 Docker的架构和流程 162__eol__4.2.3 Docker的优势和局限性 163__eol__4.2.4 分布式Docker网络环境搭建 167__eol__4.3 Rocket（Rkt）技术简介 168__eol__4.3.1 Rkt的标准化尝试 169__eol__4.3.2 Rkt是什么 171__eol__4.3.3 Rkt的基本使用方法 173__eol__4.4 其他容器技术 175__eol__4.4.1 Garden容器技术 175__eol__4.4.2 Kata容器技术 177__eol__4.5 容器编排系统 178__eol__4.5.1 Google Kubernetes 179__eol__4.5.2 Docker Swarm 185__eol__4.5.3 Apache Mesos 190__eol__4.5.4 CoreOS Fleet 196__eol__习题 197__eol__第5章 云原生技术 199__eol__5.1 云原生简介 199__eol__5.2 微服务 201__eol__5.2.1 Spring Cloud架构 201__eol__5.2.2 服务网格架构 210__eol__5.3 敏捷基础设施 214__eol__5.3.1 分布式消息中间件服务 215__eol__5.3.2 分布式缓存服务 223__eol__5.3.3 分布式任务调度服务 226__eol__5.3.4 监控告警服务 230__eol__5.4 DevOps自动化运维 232__eol__5.4.1 概念 233__eol__5.4.2 Ansible 234__eol__5.4.3 SaltStack 235__eol__5.4.4 Jenkins 237__eol__5.5 持续交付 239__eol__5.5.1 持续交付与持续集成、持续部署 240__eol__5.5.2 持续交付与DevOps 241__eol__5.6 云原生应用场景 241__eol__5.6.1 深度学习应用场景 242__eol__5.6.2 区块链应用场景 243__eol__5.6.3 边缘计算应用场景 244__eol__5.6.4 传统行业互联网化应用场景 244__eol__习题 245__eol__第6章 云计算数据中心 246__eol__6.1 云计算数据中心的特征 246__eol__6.2 云计算数据中心网络部署 247__eol__6.2.1 改进型树形结构 247__eol__6.2.2 递归层次结构 249__eol__6.2.3 光交换网络 252__eol__6.2.4 无线数据中心网络 254__eol__6.2.5 软件定义网络 254__eol__6.3 绿色节能技术 258__eol__6.3.1 配电系统节能技术 258__eol__6.3.2 空调系统节能技术 260__eol__6.3.3 集装箱数据中心节能技术 263__eol__6.3.4 海底数据中心 264__eol__6.3.5 数据中心节能策略和算法研究 267__eol__6.3.6 新能源的应用 269__eol__6.3.7 典型的绿色节能数据中心 272__eol__6.4 自动化管理 274__eol__6.4.1 自动化管理的特征 274__eol__6.4.2 自动化管理实现阶段 275__eol__6.4.3 Facebook自动化管理 276__eol__6.5 容灾备份 278__eol__6.5.1 容灾系统的等级标准 278__eol__6.5.2 容灾备份的关键技术 279__eol__6.5.3 云存储在容灾备份中的应用 281__eol__习题 282__eol__第7章 总结与展望 283__eol__7.1 主流开源云计算系统比较 283__eol__7.1.1 开发目的 283__eol__7.1.2 体系结构 284__eol__7.1.3 实现技术 285__eol__7.1.4 核心服务 286__eol__7.2 云计算发展趋势 286__eol__7.2.1 标准化 286__eol__7.2.2 混合云模式 291__eol__7.2.3 多云部署 292__eol__7.2.4 云计算与人工智能相融合 294__eol__习题 295__eol____eol__