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數(shù)據(jù)密集型計算和模型

數(shù)據(jù)密集型計算和模型

定 價:¥58.00

作 者: 童維勤,黃林鵬
出版社: 上海科學技術(shù)出版社
叢編項: 大數(shù)據(jù)技術(shù)與應用
標 簽: 暫缺

ISBN: 9787547822692 出版時間: 2015-01-01 包裝:
開本: 16開 頁數(shù): 221 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  《大數(shù)據(jù)技術(shù)與應用:數(shù)據(jù)密集型計算和模型》涵蓋了數(shù)據(jù)密集型計算的體系結(jié)構(gòu)、計算模型和編程方法,內(nèi)容系統(tǒng)全面,著重介紹原理和方法,并配以圖片,便于讀者理解?!洞髷?shù)據(jù)技術(shù)與應用:數(shù)據(jù)密集型計算和模型》共分7章,第1章介紹數(shù)據(jù)密集型計算的概況,及其與高性能計算和云計算的異同、應用領域以及面臨的挑戰(zhàn);第2章介紹海量數(shù)據(jù)時代的計算機組織體系和技術(shù);第3章介紹內(nèi)存計算組織體系和技術(shù);第4章~第6章介紹幾個常見的計算模型,如MapReduce模型、BSP模型和Dryad模型等;第7章綜合介紹一些專門領域的計算模型,如All—Pairs模型等。《大數(shù)據(jù)技術(shù)與應用:數(shù)據(jù)密集型計算和模型》主要讀者對象是信息技術(shù)領域的從業(yè)者以及廣大的計算機學科及其相關(guān)學科的師生。

作者簡介

暫缺《數(shù)據(jù)密集型計算和模型》作者簡介

圖書目錄

第1章 緒論
1.1 數(shù)據(jù)密集型計算概念
1.2 大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)密集型計算技術(shù)
1.3 數(shù)據(jù)密集型計算與高性能計算、云計算的關(guān)系
1.3.1 數(shù)據(jù)密集型計算與高性能計算
1.3.2 數(shù)據(jù)密集型計算與云計算
1.4 數(shù)據(jù)密集型計算的應用領域
1.4.1 社會管理領域
1.4.2 教育領域
1.4.3 醫(yī)療領域
1.4.4 交通領域
1.4.5 農(nóng)業(yè)領域
1.4.6 金融領域
1.4.7 其他領域
1.5 大數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn)
1.5.1 大數(shù)據(jù)集成
1.5.2 大數(shù)據(jù)分析
1.5.3 計算機體系結(jié)構(gòu)面臨的挑戰(zhàn)
1.5.4 編程模型面臨的挑戰(zhàn)
參考文獻
第2章 大數(shù)據(jù)時代的計算機體系結(jié)構(gòu)
2.1 計算部件
2.1.1 多核
2.1.2 眾核
2.1.3 GPU-+-CP[J混合異構(gòu)
2.1.4 集群
2.2 存儲部件
2.2.1 片上存儲
2.2.2 本地存儲
2.2.3 分布式存儲
2.3 網(wǎng)絡部件
2.3.1 片上通信
2.3.2 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡
2.3.3 數(shù)據(jù)中心互聯(lián)網(wǎng)絡
2.4 軟件定義部件
2.4.1 軟件定義計算
2.4.2 軟件定義存儲
2.4.3 軟件定義網(wǎng)絡
2.4.4 軟件定義數(shù)據(jù)中心
2.5 虛擬資源管理系統(tǒng)
2.5.1 典型虛擬資源管理系統(tǒng)
2.5.2 云計算一體機
參考文獻
第3章 內(nèi)存計算
3.1 內(nèi)存計算的概念
3.2 內(nèi)存計算的硬件結(jié)構(gòu)
3.2.1 用于內(nèi)存計算的專用內(nèi)存
3.2.2 用于內(nèi)存計算的計算機體系結(jié)構(gòu)
3.3 內(nèi)存計算的系統(tǒng)軟件
3.3.1 內(nèi)存文件系統(tǒng)
3.3.2 任務及數(shù)據(jù)的調(diào)度
3.4 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫
3.4.1 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)
3.4.2 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的關(guān)鍵技術(shù)
3.4.3 主流內(nèi)存數(shù)據(jù)庫及其優(yōu)缺點
參考文獻
第4章 MapReduce模型
4.1 MapReduce模型簡介
4.1.1 MapReduce模型概念及原理
4.1.2 MapReduce模型工作機制
4.1.3 MapReduce模型優(yōu)缺點
4.2 基于MapReduce模型的實現(xiàn)
4.2.1 Hadoop
4.2.2 Phoenix
4.2.3 其他實現(xiàn)
4.3 MapReduce模型的改進
4.3.1 Spark
4.3.2 Data Freeway和Puma
4.3.3 Storm
4.3.4 Nephele/PACTs
4.3.5 其他改進工作
參考文獻
第5章 BSP模型
5.1 BSP模型簡介
5.1.1 BSP模型概念
5.1.2 BSP模型原理
5.1.3 BSP模型優(yōu)缺點
5.2 BSP模型發(fā)展概況
5.2.1 BSP模型初級階段
5.2.2 多核BSP
5.2.3 BSP模型在云平臺上的應用
5.2.4 BSP模型在大數(shù)據(jù)時代的應用
5.3 基于BSP模型的編程框架
5.3.1 Pregel
5.3.2 HAMA
5.3.3 GPS
5.3.4 Giraph
參考文獻
第6章 Dryad模型
6.1 Dryad簡介
6.1.1 Dryad系統(tǒng)概述
6.1.2 Dryad圖描述
6.1.3 Dryad執(zhí)行機制
6.2 SCOPE腳本語言
6.3 DryadLINQ
6.4 Cosmos
6.4.1 Cosmos存儲系統(tǒng)
6.4.2 Cosmos執(zhí)行環(huán)境
6.5 MapReduce與Dryad的比較
參考文獻
第7章 其他計算模型
7.1 All—Pairs
7.1.1 All—Pairs簡介
7.1.2 All—Pairs的應用
7.1.3 All—Pairs面臨的挑戰(zhàn)
7.1.4 All—Pairs的具體實現(xiàn)
7.2 DOT
7.2.1 DOT簡介
7,2,2 DOT模型
7.2.3 DOT展望
7.3 Pig Latin
7.3.1 Pig Latin簡介
7.3.2 Pig Latin的功能及原理
7.3.3 Pig數(shù)據(jù)模型
7.3.4 Pig實現(xiàn)
7.4 GraphLab
7.4.1 GraphLab出現(xiàn)背景
7.4.2 GraphLab特性
7.4.3 GraphLab框架
7.5 工作流
7.5.1 工作流簡介
7.5.2 CloudWF的系統(tǒng)設計
7.5.3 工作流的特性
參考文獻
附錄 英文縮略語

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