资源搜

资源名称：大数据治理与安全从理论到开源实践 内容简介： 作为大数据前沿的新兴领域，市面上大数据安全与治理的相关书籍屈指可数。本书在介绍大数据学术界新动态与大数据行业生产实践的同时，对大数据安全与治理的新理论与实践内容做了详尽的阐述。本书分为两部分:第壹篇（理论篇),介绍大数据治理与安全的理论、方法和技术挑战等；第二篇(开源实现篇)，介绍开源社区各类开源项目，将研究与实践的内容根据不同组件分类。 资源目录： 前　言 第一篇　理论篇 第1章　大数据治理技术2 1.1　概述2 1.1.1　大数据治理的基本概念2 1.1.2　大数据治理的意义和重要作用5 1.2　框架7 1.2.1　大数据治理框架概述7 1.2.2　大数据治理的原则9 1.2.3　大数据治理的范围11 1.2.4　大数据治理的实施与评估14 第2章　大数据安全、隐私保护和审计技术19 2.1　大数据安全19 2.1.1　大数据安全的意义和重要作用19 2.1.2　大数据安全面临的问题与挑战21 2.1.3　大数据安全防护技术23 2.2　大数据隐私保护26 2.2.1　大数据隐私保护的意义和重要作用26 2.2.2　大数据隐私保护面临的问题与挑战28 2.2.3　大数据隐私保护技术31 2.3　大数据治理审计34 2.3.1　大数据治理审计概述34 2.3.2　大数据治理审计内容37 2.3.3　大数据治理审计方法和技术39 2.3.4　大数据治理审计流程43 第二篇　开源实现篇 第3章　大数据治理之Apache Falcon48 3.1　Apache Falcon概述48 3.1.1　Apache Falcon技术概况49 3.1.2　Apache Falcon发展近况50 3.1.3　Apache Falcon技术优势50 3.1.4　Apache Falcon架构51 3.2　Apache Falcon的使用53 3.2.1　Oozie的安装与配置56 3.2.2　Falcon的安装与配置61 3.2.3　实体XML的创建与声明63 3.3　Apache Falcon场景设计与实现74 3.3.1　数据管道74 3.3.2　结构化数据导入分布式文件系统82 3.3.3　结构化数据库与数据仓库的交互89 3.3.4　跨集群数据传输104 3.3.5　数据镜像109 3.3.6　数据仓库中的数据操作113 3.4　Apache Falcon优化与性能分析118 3.4.1　Apache Falcon控制流118 3.4.2　分布式部署119 3.4.3　安全模式120 3.4.4　Apache Falcon优化122 3.5　Apache Falcon应用举例123 3.5.1　InMobi基于Falcon的数据治理123 3.5.2　Expedia基于Falcon的数据治理125 3.6　本章小结126 第4章　大数据治理之Apache Atlas127 4.1　Apache Atlas概述127 4.1.1　Apache Atlas技术概况127 4.1.2　Apache Atlas发展近况130 4.1.3　Apache Atlas技术优势133 4.1.4　Apache Atlas架构136 4.2　Apache Atlas的配置与使用143 4.2.1　安装配置Apache Atlas143 4.2.2　添加或修改Atlas Web UI的登录账户158 4.2.3　配置Hive通过Hive HOOK导入数据159 4.2.4　配置Sqoop通过Sqoop HOOK导入数据163 4.2.5　配置Storm通过Storm HOOK导入数据167 4.2.6　配置Falcon通过Falcon HOOK导入数据173 4.3　Apache Atlas的场景设计176 4.3.1　Atlas总场景介绍176 4.3.2　Atlas非实时数据场景178 4.3.3　Atlas实时数据场景183 4.3.4　Hive数据表操作183 4.4　Apache Atlas优化与性能分析190 4.5　本章小结193 第5章　大数据安全之Apache Ranger194 5.1　Apache Ranger概述194 5.1.1　Ranger技术概况194 5.1.2　Ranger发展史及近况196 5.1.3　Ranger的特点和作用197 5.1.4　Ranger架构199 5.1.5　Ranger应用场景200 5.2　Apache Ranger的安全认证配置201 5.2.1　Ranger安装与部署201 5.2.2　安全及访问权限控制机制206 5.2.3　Ranger集成HDFS的安全认证机制与配置208 5.2.4　Ranger集成YARN的安全认证机制与配置213 5.2.5　Ranger集成Hive的安全认证机制与配置217 5.2.6　Ranger集成HBase的安全认证机制与配置221 5.2.7　Ranger集成Kafka的安全认证机制与配置228 5.2.8　Ranger集成Atlas的安全认证机制与配置235 5.2.9　Ranger集成Storm的安全认证机制与配置238 5.2.10　Ranger集成Solr的安全认证机制与配置246 5.3　Apache Ranger的功能配置254 5.3.1　Tag同步验证254 5.3.2　各类Policy验证255 5.4　Apache Ranger优化与性能分析262 5.5　本章小结263 第6章　大数据安全之Apache Sentry265 6.1　Apache Sentry 概述265 6.1.1　Apache Sentry技术概况265 6.1.2　Apache Sentry发展近况267 6.1.3　Apache Sentry技术优势269 6.1.4　Apache Sentry架构272 6.2　Apache Sentry的安装与配置274 6.2.1　先决条件274 6.2.2　Impala的安装与调试274 6.2.3　Apache Sentry的安装和配置282 6.2.4　Apache Sentry与Impala的集成286 6.3　Apache Sentry场景设计之Sentry对Impala的控制288 6.3.1　场景数据准备288 6.3.2　基于文件存储元数据的场景验证288 6.3.3　基于数据库存储元数据的场景验证292 6.4　Apache Sentry场景设计之Sentry对Hive的控制296 6.4.1　Hive与Sentry的集成配置296 6.4.2　准备实验数据298 6.4.3　基于文件存储方式的数据表操作298 6.4.4　基于数据库存储方式的数据表操作301 6.5　本章小结305 第7章　大数据安全之Kerberos认证306 7.1　Kerberos概述306 7.1.1　Kerberos技术概况306 7.1.2　Kerberos发展史及近况307 7.1.3　Kerberos架构308 7.1.4　Kerberos的认证流程309 7.1.5　Kerberos的风险与缺陷311 7.1.6　Kerberos应用举例312 7.2　Kerberos使用操作说明314 7.2.1　名词解释314 7.2.2　KDC 资源截图：

资源名称：Spark大数据商业实战三部曲：内核解密|商业案例|性能调优 内容简介： 《Spark大数据商业实战三部曲：内核解密|商业案例|性能调优》基于Spark 2.2.X，以Spark商业案例实战和Spark在生产环境下几乎所有类型的性能调优为核心，以Spark内核解密为基石，分为上篇、中篇、下篇，对企业生产环境下的Spark商业案例与性能调优抽丝剥茧地进行剖析。上篇基于Spark源码，从一个动手实战案例入手，循序渐进地全面解析了Spark 2.2新特性及Spark内核源码；中篇选取Spark开发中*有代表的经典学习案例，深入浅出地介绍，在案例中综合应用Spark的大数据技术；下篇性能调优内容基本完全覆盖了Spark在生产环境下的所有调优技术。 资源目录： 上篇  内核解密 第1章  电光石火间体验Spark 2.2开发实战... 2 1.1  通过RDD实战电影点评系统入门及源码阅读... 2 1.1.1  Spark核心概念图解... 2 1.1.2  通过RDD实战电影点评系统案例... 4 1.2  通过DataFrame和DataSet实战电影点评系统... 7 1.2.1  通过DataFrame实战电影点评系统案例... 7 1.2.2  通过DataSet实战电影点评系统案例... 10 1.3  Spark 2.2源码阅读环境搭建及源码阅读体验... 11 第2章  Spark 2.2技术及原理... 14 2.1  Spark 2.2综述... 14 2.1.1  连续应用程序... 14 2.1.2  新的API 15 2.2  Spark 2.2 Core. 16 2.2.1  第二代Tungsten引擎... 16 2.2.2  SparkSession. 16 2.2.3  累加器API 17 2.3  Spark 2.2 SQL. 19 2.3.1  Spark SQL. 20 2.3.2  DataFrame和Dataset API 20 2.3.3  Timed Window.. 21 2.4  Spark 2.2 Streaming. 21 2.4.1  Structured Streaming. 21 2.4.2  增量输出模式... 23 2.5  Spark 2.2 MLlib. 27 2.5.1  基于DataFrame的Machine Learning API 28 2.5.2  R的分布式算法... 28 2.6  Spark 2.2 GraphX.. 29 第3章  Spark的灵魂：RDD和DataSet 30 3.1  为什么说RDD和DataSet是Spark的灵魂... 30 3.1.1  RDD的定义及五大特性剖析... 30 3.1.2  DataSet的定义及内部机制剖析... 34 3.2  RDD弹性特性七个方面解析... 36 3.3  RDD依赖关系... 43 3.3.1  窄依赖解析... 43 3.3.2  宽依赖解析... 45 3.4  解析Spark中的DAG逻辑视图... 46 3.4.1  DAG生成的机制... 46 3.4.2  DAG逻辑视图解析... 47 3.5  RDD内部的计算机制... 49 3.5.1  Task解析... 49 3.5.2  计算过程深度解析... 49 3.6  Spark RDD容错原理及其四大核心要点解析... 57 3.6.1  Spark RDD容错原理... 57 3.6.2  RDD容错的四大核心要点... 57 3.7  Spark RDD中Runtime流程解析... 59 3.7.1  Runtime架构图... 59 3.7.2  生命周期... 60 3.8  通过WordCount实战解析Spark RDD内部机制... 70 3.8.1  Spark WordCount动手实践... 70 3.8.2  解析RDD生成的内部机制... 72 3.9  基于DataSet的代码到底是如何一步步转化成为RDD的... 78 第4章  Spark Driver启动内幕剖析... 81 4.1  Spark Driver Program剖析... 81 4.1.1  Spark Driver Program.. 81 4.1.2  SparkContext深度剖析... 81 4.1.3  SparkContext源码解析... 82 4.2  DAGScheduler解析... 96 4.2.1  DAG的定义... 96 4.2.2  DAG的实例化... 97 4.2.3  DAGScheduler划分Stage的原理... 98 4.2.4  DAGScheduler划分Stage的具体算法... 99 4.2.5  Stage内部Task获取最佳位置的算法... 113 4.3  TaskScheduler解析... 116 4.3.1  TaskScheduler原理剖析... 116 4.3.2  TaskScheduler源码解析... 117 4.4  SchedulerBackend解析... 132 4.4.1  SchedulerBackend原理剖析... 132 4.4.2  SchedulerBackend源码解析... 132 4.4.3  Spark程序的注册机制... 133 4.4.4  Spark程序对计算资源Executor的管理... 134 4.5  打通Spark系统运行内幕机制循环流程... 135 4.6  本章总结... 145 第5章  Spark集群启动原理和源码详解... 146 5.1  Master启动原理和源码详解... 146 5.1.1  Master启动的原理详解... 146 5.1.2  Master启动的源码详解... 147 5.1.3  Master HA双机切换... 157 5.1.4  Master的注册机制和状态管理解密... 163 5.2  Worker启动原理和源码详解... 170 5.2.1  Worker启动的原理流程... 170 5.2.2  Worker启动的源码详解... 174 5.3  ExecutorBackend启动原理和源码详解... 178 5.3.1  ExecutorBackend接口与Executor的关系... 178 5.3.2  ExecutorBackend的不同实现... 179 5.3.3  ExecutorBackend中的通信... 181 5.3.4  ExecutorBackend的异常处理... 183 5.4  Executor中任务的执行... 184 5.4.1  Executor中任务的加载... 184 5.4.2  Executor中的任务线程池... 185 5.4.3  任务执行失败处理... 186 5.4.4  揭秘TaskRunner 188 5.5  Executor执行结果的处理方式... 189 5.6  本章总结... 197 第6章  Spark Application提交给集群的原理和源码详解... 198 6.1  Spark Application到底是如何提交给集群的... 198 6.1.1  Application提交参数配置详解... 198 6.1.2  Application提交给集群原理详解... 199 6.1.3  Application提交给集群源码详解... 201 6.2  Spark Application是如何向集群申请资源的... 211 6.2.1  Application申请资源的两种类型详解... 211 6.2.2  Application申请资源的源码详解... 213 6.3  从Application提交的角度重新审视Driver 219 6.3.1  Driver到底是什么时候产生的... 220 6.3.2  Driver和Master交互原理解析... 238 6.3.3  Driver和Master交互源码详解... 244 6.4  从Application提交的角度重新审视Executor 249 6.4.1  Executor到底是什么时候启动的... 249 6.4.2  Executor如何把结果交给Application. 254 6.5  Spark 1.6 RPC内幕解密：运行机制、源码详解、Netty与Akka等... 254 6.6  本章总结... 267 第7章  Shuffle原理和源码详解... 268 7.1  概述... 268 7.2  Shuffle的框架... 269 7.2.1  Shuffle的框架演进... 269 7.2.2  Shuffle的框架内核... 270 7.2.3  Shuffle框架的源码解析... 272 7.2.4  Shuffle数据读写的源码解析... 275 7.3  Hash Based Shuffle. 281 7.3.1  概述... 281 7.3.2  Hash Based Shuffle内核... 282 7.3.3  Hash Based Shuffle数据读写的源码解析... 285 7.4  Sorted Based Shuffle. 290 7.4.1  概述... 292 7.4.2  Sorted Based Shuffle内核... 293 7.4.3  Sorted Based Shuffle数据读写的源码解析... 294 7.5  Tungsten Sorted Based Shuffle. 302 7.5.1  概述... 302 7.5.2  Tungsten Sorted Based Shuffle内核... 302 7.5.3  Tungsten Sorted Based Shuffle数据读写的源码解析... 303 7.6  Shuffle与Storage 模块间的交互... 309 7.6.1  Shuffle注册的交互... 310 7.6.2  Shuffle写数据的交互... 314 7.6.3  Shuffle读数据的交互... 315 7.6.4  BlockManager架构原理、运行流程图和源码解密... 315 7.6.5  BlockManager解密进阶：BlockManager初始化和注册解密、BlockManager- Master工作解密、BlockTransferService解密、本地数据读写解密、远程数据读写解密... 324 7.7  本章总结... 341 第8章  Job工作原理和源码详解... 342 8.1  Job到底在什么时候产生... 342 8.1.1  触发Job的原理和源码解析... 342 8.1.2  触发Job的算子案例... 344 8.2  Stage划分内幕... 345 8.2.1  Stage划分原理详解... 345 8.2.2  Stage划分源码详解... 346 8.3  Task全生命周期详解... 346 8.3.1  Task的生命过程详解... 347 8.3.2  Task在Driver和Executor中交互的全生命周期原理和源码详解... 348 8.4  ShuffleMapTask和ResultTask处理结果是如何被Driver管理的... 364 8.4.1  ShuffleMapTask执行结果和Driver的交互原理及源码详解... 364 8.4.2  ResultTask执行结果与Driver的交互原理及源码详解... 370 第9章  Spark中Cache和checkpoint原理和源码详解... 372 9.1  Spark中Cache原理和源码详解... 372 9.1.1  Spark中Cache原理详解... 372 9.1.2  Spark中Cache源码详解... 372 9.2  Spark中checkpoint原理和源码详解... 381 9.2.1  Spark中checkpoint原理详解... 381 9.2.2  Spark中checkpoint源码详解... 381 第10章  Spark中Broadcast和Accumulator原理和源码详解... 391 10.1  Spark中Broadcast原理和源码详解... 391 10.1.1  Spark中Broadcast原理详解... 391 10.1.2  Spark中Broadcast源码详解... 393 10.2  Spark中Accumulator原理和源码详解... 396 10.2.1  Spark中Accumulator原理详解... 396 10.2.2  Spark中Accumulator源码详解... 396 第11章  Spark与大数据其他经典组件整合原理与实战... 399 11.1  Spark组件综合应用... 399 11.2  Spark与Alluxio整合原理与实战... 400 11.2.1  Spark与Alluxio整合原理... 400 11.2.2  Spark与Alluxio整合实战... 401 11.3  Spark与Job Server整合原理与实战... 403 11.3.1  Spark与Job Server整合原理... 403 11.3.2  Spark与Job Server整合实战... 404 11.4  Spark与Redis整合原理与实战... 406 11.4.1  Spark与Redis整合原理... 406 11.4.2  Spark与Redis整合实战... 407 中篇  商业案例 第12章  Spark商业案例之大数据电影点评系统应用案例... 412 12.1  通过RDD实现分析电影的用户行为信息... 412 12.1.1  搭建IDEA开发环境... 412 12.1.2  大数据电影点评系统中电影数据说明... 425 12.1.3  电影点评系统用户行为分析统计实战... 428 12.2  通过RDD实现电影流行度分析... 431 12.3  通过RDD分析各种类型的最喜爱电影TopN及性能优化技巧... 433 12.4  通过RDD分析电影点评系统仿QQ和微信等用户群分析及广播 背后机制解密... 436 12.5  通过RDD分析电影点评系统实现Java和Scala版本的二次排序系统... 439 12.5.1  二次排序自定义Key值类实现（Java）... 440 12.5.2  电影点评系统二次排序功能实现（Java）... 442 12.5.3  二次排序自定义Key值类实现（Scala）... 445 12.5.4  电影点评系统二次排序功能实现（Scala）... 446 12.6  通过Spark SQL中的SQL语句实现电影点评系统用户行为分析... 447 12.7  通过Spark SQL下的两种不同方式实现口碑最佳电影分析... 451 12.8  通过Spark SQL下的两种不同方式实现最流行电影分析... 456 12.9  通过DataFrame分析最受男性和女性喜爱电影TopN.. 457 12.10  纯粹通过DataFrame分析电影点评系统仿QQ和微信、淘宝等用户群... 460 12.11  纯粹通过DataSet对电影点评系统进行流行度和不同年龄阶段兴趣分析等... 462 12.11.1  通过DataSet实现某特定电影观看者中男性和女性不同年龄的人数... 463 12.11.2  通过DataSet方式计算所有电影中平均得分最高 （口碑最好）的电影TopN.. 464 12.11.3  通过DataSet方式计算所有电影中粉丝或者观看人数最多（最流行电影）的电影TopN   465 12.11.4  纯粹通过DataSet的方式实现所有电影中最受男性、女性喜爱的 电影Top10. 466 12.11.5  纯粹通过DataSet的方式实现所有电影中QQ或者微信核心目标 用户最喜爱电影TopN分析... 467 12.11.6  纯粹通过DataSet的方式实现所有电影中淘宝核心目标用户最喜爱电影TopN分析    469 12.12  大数据电影点评系统应用案例涉及的核心知识点原理、源码及案例代码... 470 12.12.1  知识点：广播变量Broadcast内幕机制... 470 12.12.2  知识点：SQL全局临时视图及临时视图... 473 12.12.3  大数据电影点评系统应用案例完整代码... 474 12.13  本章总结... 496 资源截图：

资源名称：大数据架构师指南 内容简介： 如果你是一名IT工程师，CTO希望你在一周内提交一份公司未来IT系统基础架构的初步建议； 如果你是一位IT营销人员，客户需要你在一周内向他汇报未来大数据系统的大致技术方向； …… 在这个信息严重过剩的时代，一周内从浩渺的技术细节的海洋中抓住关键的技术脉络，并进一步提出有一定理论依据的技术思考，这几乎是不可能完成的任务。 您是否想过阅读一本关于大数据的图书帮助解决如上问题？ 浩如烟海的大数据领域图书可以大致归纳为三类：第一类是描述大数据的应用前景与社会意义；第二类是研讨大数据作为一个大型IT系统的系统架构与技术架构；第三类是研讨大数据领域的具体技术，例如HADOOP相关的编程等。 对于需要快速掌握大数据系统技术脉络，或者是需要对未来IT系统做系统思考的技术工作者来说，最需要的是第二类图书所提供的系统化知识。但目前业界大数据相关的书籍与资料，大多是第一类与第三类，第二类非常稀少，以至于某些希望开展大数据课程教学的高校难以找到合适的教材与参考数据。通过阅读本书，您将可以迅速建立大数据技术架构相关的知识与脉络，而不是迷失在浩如烟海的知识细节中。 本书的目的就是为了帮助读者在最短的时间内，系统地把握大数据相关的技术框架，建立系统架构级别的技术思考能力与原则。本书适用于企业的IT与大数据的从业人员，IT与大数据相关的销售人员，企业的首席技术官（CTO）、首席信息官（CIO），由于本书在大数据知识具备系统性，也可以作为高校大数据方面课程的教材或辅导书。 资源目录： 第一部分 大数据架构师入门 第1章 大数据概述 3 1.1 什么是大数据 4 1.2 大数据的本质 6 1.3 大数据技术当前状态 8 1.4 大数据的技术发展趋势 11 第2章 大数据项目常见场景 13 2.1 实验型部署场景 14 2.2 中小型部署场景 16 2.3 大型部署场景 19 第3章 大数据方案关键因素 23 3.1 数据存储规模与数据类型 24 3.2 数据来源与数据质量 25 3.3 业务特征 26 3.4 经济可行性 27 3.5 运维管理要求 28 3.6 安全性要求 29 3.7 部署要求 31 3.8 系统边界 32 3.9 约束条件 34 3.10 要点回顾 34 第二部分 大数据架构师基础 第4章 Hadoop基础组件 39 4.1 Hadoop简介 40 4.2 Hadoop版本演进 41 4.3 Hadoop2.0生态系统简介 42 4.4 Hadoop分布式文件系统HDFS 43 4.5 Hadoop统一资源管理框架YARN 48 4.6 Hadoop分布式计算框架MapReduce 52 4.7 Hadoop分布式集群管理系统ZooKeeper 57 第5章 Hadoop其他常用组件 61 5.1 Hadoop数据仓库工具Hive 62 5.2 Hadoop分布式数据库 HBase 65 5.3 Hadoop实时流处理引擎 Storm 70 5.4 Hadoop交互式查询引擎 Impala 74 5.5 其他常用组件 78 第6章 Spark内存计算框架 83 6.1 内存计算与Spark 84 6.2 Spark的主要概念 86 6.3 Spark核心组件介绍 96 6.4 Spark与Hadoop之间的关系 100 6.5 要点回顾 104 第7章大数据中间件层 105 7.1 中间件层简介 106 7.2 中间件层产品介绍 107 7.3 中间件层的应用 121 7.4 中间件层的发展 124 7.5 要点回顾 128 第8章大数据分析 129 8.1 数据时代 131 8.2 先进分析 133 8.3 架构与平台 136 8.4 数据分析流程 140 8.5 要点回顾 143 第9章可视化技术 145 9.1 可视化技术引言 146 9.2 什么是数据可视化 147 9.3 数据可视化设计 151 9.4 数据可视化的发展趋势 160 9.5 要点回顾 161 第10章大数据安全 163 10.1 安全体系 164 10.2 大数据系统安全 168 10.3 要点回顾 180 第11章大数据管理 181 11.1 数据管理的范围和定义 182 11.2 开源软件的管理能力 183 11.3 国内主流管理 187 11.4 大数据管理展望 195 11.5 要点回顾 195 第三部分大数据架构师实践 第12章大数据项目实践 199 12.1 大数据项目架构关键步骤 201 12.2 架构师实践思考 213 第13章大数据部署实践 217 13.1 中兴通讯DAP大数据平台功能和架构 218 13.2 DAP平台特点 219 13.3 某银行成功案例 220 第四部分 大数据架构师拓展 第14章分布式系统与大数据的关系 229 14.1 分布式系统概述 230 14.2 分布式系统关键协议和算法概述 237 14.3 分布式系统和大数据 241 第 15 章数据库系统与大数据的关系 245 15.1 数据库系统的历史 246 15.2 各类系统求同存异 258 15.3 大数据的发展展望 259 第16章云计算与大数据的关系 261 16.1 虚拟化概述 262 16.2 OpenStack云管理架构实现 267 16.3 大数据基于云计算IAAS部署的探讨 274 后记 277 资源截图：

资源名称：OpenStack部署实践 内容简介： 本书讲述了OpenStack 相关的内容，其内容来自各种部署实验与实践。书中首先介绍了PXE 和网络相关的内容，接着介绍了nova-network 安装模式、Quantum 安装模式、Quantum GRE 模式等，然后讨论了Cinder 部件、中央存储与虚拟机运态迁移、云服务的开放EC2 接口、RabbitMQ 的集群冗余架构等，最后简述了云监控系统Ceilometer、HEAT 组件以及Trove。 本书适合OpenStack 技术人员阅读。 资源目录： 第1章　OpenStack基本操作系统环境的PXE自动部署　　1 1.1 　PXE、kickstart与preseed简介　　2 1.1.1 　PXE简介　　2 1.1.2 　kickstart与preseed简介　　2 1.2 　PXE服务器的准备　　3 1.2.1 　选择Ubuntu操作系统　　3 1.2.2 　Ubuntu操作系统的基本安装与更新　　3 1.3 　复制Ubuntu和CentOS操作系统文件　　6 1.3.1 　复制Ubuntu操作系统全目录、内核与启动镜像文件　　6 1.3.2 　复制CentOS操作系统全目录、内核与启动镜像文件　　7 1.4 　PXE客户端操作系统的选择与引导过程　　7 1.4.1 　创建PXE客户端导示文件　　7 1.4.2 　选择安装配置文件　　8 1.5 　CentOS宿主机的kickstart配置文件　　9 1.6 　OpenStack计算节点的主机preseed配置文件　　13 1.7 　常见问题与处理　　25 1.8 　小结　　26 1.9 　参考资源　　26 第2章　OpenStack与网络　　27 2.1 　网卡管理工具ethtool　　27 2.1.1 　安装与使用ethtool　　28 2.1.2 　网卡子接口　　29 2.1.3 　网卡信息文件　　30 2.1.4 　OpenStack：运用网卡子接口模拟多网卡　　31 2.2 　网桥及网桥管理工具bridge-utils　　31 2.2.1 　安装与使用bridge-utils　　32 2.2.2 　理解网桥的IP地址与虚拟机的IP地址　　33 2.2.3 　Ubuntu系统下网桥的配置文件　　34 2.2.4 　CentOS系统下网桥的配置文件　　34 2.2.5 　将虚拟机与某个网桥连接　　34 2.3 　虚拟局域网VLAN　　35 2.3.1 　VLAN协议802.1Q　　35 2.3.2 　接入端口与中继端口　　36 2.3.3 　VLAN管理工具vconfig　　36 2.4 　主机多网卡静态路由配置　　38 2.5 　Open vSwitch简介与实验　　39 2.5.1 　Open vSwitch简介　　39 2.5.2 　安装Open vSwitch　　39 2.5.3 　使用ovs-vsctl管理OVS　　42 2.5.4 　OVS的数据库配置与网络配置文件的关系　　44 2.5.5 　VLAN的设置及VLAN接口IP地址　　45 2.5.6 　OVS支持OpenFlow的SDN模式　　45 2.6 　构建OpenStack云中的网络GRE　　46 2.6.1 　VLAN的局限　　46 2.6.2 　GRE隧道在OpenStack中应用的不足　　47 2.6.3 　VXLAN的优势　　47 2.6.4 　Open vSwitch对VXLAN的不足　　47 2.7 　Linux内核的VXLAN功能实验记录　　48 2.7.1 　实验环境及目标　　48 2.7.2 　配置与测试VXLAN　　49 2.7.3 　测试与结果　　51 2.8 　Linux内核VXLAN与Open vSwitch的结合　　51 2.9 　小结　　52 2.10 　参考资源　　52 第3章　OpenStack nova-network多主机部署　　53 3.1 　nova-network多点多主机部署简介　　53 3.1.1 　基础环境准备　　54 3.1.2 　多点多主机nova-network安装环境　　55 3.1.3 　控制节点主机A的准备工作　　56 3.2 　OpenStack控制服务组件安装与配置　　58 3.2.1 　OpenStack控制服务组件简介　　58 3.2.2 　MySQL服务器安装与配置　　59 3.2.3 　RabbitMQ服务器安装与配置　　60 3.2.4 　Keystone服务器安装与配置　　61 3.2.5 　Glance服务器安装与配置　　70 3.2.6 　Nova API节点安装与配置　　74 3.2.7 　Horizon服务器安装与配置　　78 3.3 　元数据及dnsmasq服务　　80 3.3.1 　元数据服务与代理　　80 3.3.2 　nova-network与dnsmasq　　82 3.4 　OpenStack计算节点安装与配置　　83 3.4.1 　网络及时间服务配置　　83 3.4.2 　配置G版的下载源　　84 3.4.3 　安装软件包　　84 3.4.4 　配置文件及启动服务　　84 3.4.5 　验证服务　　86 3.5 　创建与管理虚拟机　　87 3.5.1 　查看云系统的各服务状态　　87 3.5.2 　为系统租户创建网络　　87 3.5.3 　查看镜像　　88 3.5.4 　查看flavor　　88 3.5.5 　创建管理秘钥　　89 3.5.6 　创建安全组及防火墙规则　　89 3.5.7 　创建虚拟机　　90 3.6 　常见问题与处理　　91 3.7 　小结　　95 第4章　OpenStack中小企业应用部署　　96 4.1 　中小企业与OpenStack　　96 4.2 　适于中小企业的nova-network FlatDHCP模式　　97 4.3 　OpenStack公共云架构IP地址分配及流量模式　　98 4.4 　OpenStack企业内部应用的调整要求　　98 4.4.1 　nova-network的IP地址管理及流量模式　　99 4.4.2 　nova-network的IP地址管理及流量模式的调整　　101 4.4.3 　中小企业多点多主机nova-network部署　　101 4.5 　企业内多网段与虚拟机多网卡　　102 4.6 　常见问题与处理　　104 4.7 　小结　　104 第5章　OpenStack Quantum VLAN部署模式　　105 5.1 　OpenStack控制服务虚拟机服务器的安装与配置　　105 5.2 　Quantum VLAN部署模式　　107 5.3 　Quantum服务与各代理间的协作关系　　108 5.4 　Quantum服务器的安装与配置　　109 5.4.1 　网络配置　　109 5.4.2 　软件包安装　　110 5.4.3 　生成Quantum数据库及Keystone服务及端点　　110 5.4.4 　配置文件　　111 5.4.5 　验证安装　　112 5.5 　网络节点的安装与配置　　112 5.5.1 　基础操作系统准备工作　　112 5.5.2 　软件包安装及配置　　114 5.5.3 　Open vSwitch虚拟交换机的安装与配置　　114 5.5.4 　Quantum代理的安装与配置　　116 5.5.5 　验证安装　　119 5.6 　计算节点的安装与配置　　119 5.6.1 　基础操作系统准备　　119 5.6.2 　KVM软件包安装与配置　　121 5.6.3 　Open vSwitch软件包安装与配置　　121 5.6.4 　Quantum代理的安装与配置　　122 5.6.5 　nova-compute-kvm的安装与配置　　123 5.7 　Quantum VLAN网络的创建与使用　　125 5.7.1 　在Quantum下创建网络　　125 5.7.2 　创建外部网络　　125 5.7.3 　通过命令行创建指定VLAN号码的租户网络　　126 5.7.4 　通过Horizon创建自动分配VLAN号码的租户网络　　126 5.7.5 　通过命令行创建租户路由器　　128 5.7.6 　通过Horizon配置租户路由器　　129 5.7.7 　查看网络、子网、路由器　　130 5.8 　小结　　131 第6章　满足中型企业的OpenStack部署模式　　132 6.1 　多主机nova-network VLAN部署模式简介　　132 6.2 　多主机nova-network VLAN模式安装与配置　　133 6.2.1 　计算节点的VLAN组件安装　　133 6.2.2 　nova.conf的配置调整　　134 6.2.3 　网络交换机的调整　　134 6.2.4 　VLAN模式下的实践操作　　134 6.3 　多主机nova-network VLAN模式在企业应用中的不足　　138 6.4 　多主机nova-network VLAN企业应用模式建议　　140 6.5 　Quantum VLAN 标准部署模式　　141 6.6 　Quantum VLAN标准部署模式在企业应用的不足　　142 6.7 　Quantum VLAN中型企业应用模式建议　　143 6.8 　Quantum VLAN企业应用模式相关配置调整　　144 6.8.1 　Quantum 服务器的配置文件调整　　144 6.8.2 　网络节点相关配置文件调整　　144 6.8.3 　计算节点VLAN模式相关配置调整　　147 6.8.4 　Quantum VLAN企业应用模式下的实践操作　　148 6.9 　小结　　150 第7章　大型企业的OpenStack GRE部署模式　　151 7.1 　多命名空间技术与大型企业组织架构　　151 7.2 　OpenStack-Quantum GRE部署模式　　153 7.3 　Quantum GRE模式安装及配置　　154 7.3.1 　Quantum 服务器相关配置与调整　　154 7.3.2 　网络节点相关配置与服务调整　　155 7.3.3 　计算节点GRE模式相关配置与服务调整　　160 7.4 　实践操作　　162 7.4.1 　创建各租户共用的公共外部网络　　162 7.4.2 　为某个租户创建网络、子网与路由器　　163 7.4.3 　为租户增加第二个内部IP网段　　166 7.4.4 　为虚拟机分配一个公网IP地址　　169 7.4.5 　查看租户的网络命名空间信息　　169 7.4.6 　多租户IP地址重叠　　170 7.5 　大型企业应用OpenStack GRE模式面临的问题　　171 7.6 　大型企业应用OpenStack GRE模式应用建议　　171 7.6.1 　集中式网络服务部署结构　　171 7.6.2 　分布式网络服务部署结构　　172 7.7 　小结　　173 第8章　OpenStack卷服务——Cinder　　174 8.1 　Cinder的安装与配置　　174 8.1.1 　在Keystone中增加Cinder用户、服务及端点　　174 8.1.2 　创建Cinder数据库　　176 8.1.3 　配置Cinder安装源并更新系统　　176 8.1.4 　安装Cinder软件包　　176 8.1.5 　创建Cinder数据库表　　176 8.1.6 　配置/etc/cinder/api-paste.ini文件　　177 8.1.7 　启动Cinder服务　　178 8.1.8 　验证服务安装　　178 8.1.9 　编辑相应的Cinder配置文件，使用Nexenta　　179 8.1.10 　nova.conf中Cinder相关的配置　　180 8.2 　NexentaStor简介及安装　　180 8.2.1 　Nexenta的硬件准备　　180 8.2.2 　Nexenta的安装　　180 8.3 　Cinder操作　　181 8.3.1 　创建卷　　181 8.3.2 　创建从卷启动的虚拟机　　182 8.3.3 　问题与处理　　183 8.4 　Cinder使用NFS后台存储提供卷服务　　183 8.4.1 　Nexenta NFS服务端设定　　183 8.4.2 　通过Cinder服务创建NFS服务器挂接点　　184 8.4.3 　配置Cinder用户使其具备执行mount命令的权限　　184 8.4.4 　配置cinder.conf使用NFS驱动　　185 8.5 　Ceph与Cinder的集成　　186 8.5.1 　Ceph简介　　186 8.5.2 　Ceph与Cinder集成的实验环境　　188 8.5.3 　Ceph基本安装　　188 8.5.4 　Ceph MON和MDS服务配置　　191 8.5.5 　Ceph osd00、osd01安装及配置　　191 8.5.6 　客户端挂载Ceph文件系统　　194 8.5.7 　使用RBD工具创建卷　　194 8.6 　Cinder配置后台Ceph提供卷服务　　195 8.6.1 　安装Ceph RADOS软件　　195 8.6.2 　配置cinder.conf　　195 8.6.3 　创建与查看卷　　196 8.7 　挂接多个后端卷存储　　196 8.8 　小结　　200 8.9 　参考资源　　200 第9章　OpenStack中央存储及虚拟机动态迁移　　201 9.1 　虚拟机NFS中央存储模式　　202 9.1.1 　Nexenta的NFS服务准备　　202 9.1.2 　计算节点NFS客户端的安装与配置　　203 9.2 　虚拟机动态迁移　　204 9.2.1 　准备要求　　204 9.2.2 　调整libvirt服务及nova.conf的配置　　205 9.2.3 　动态迁移实验　　206 9.3 　NFS系统的不足及pNFS的发展　　207 9.3.1 　NFS的不足　　207 9.3.2 　pNFS的发展　　208 9.4 　分布式文件系统MFS　　208 9.4.1 　MFS的架构简介　　209 9.4.2 　MFS的安装与配置　　210 9.4.3 　实验环境　　210 9.4.4 　MFS主服务器的安装　　210 9.4.5 　MFS元数据日志服务器的安装　　213 9.4.6 　MFS存储服务器的安装　　215 9.4.7 　MFS客户端的安装　　219 9.4.8 　MFS功能测试　　221 9.4.9 　OpenStack计算节点集成MFS中央存储　　224 9.5 　小结　　225 9.6 　参考资源　　225 第10章　OpenStack EC2接口与Quota分配　　226 10.1 　EC2与Euca2ools　　226 10.2 　EC2服务器的安装与配置　　227 10.2.1 　在Keystone中创建EC2用户名与服务端点　　227 10.2.2 　安装nova-cert软件包并启动服务　　228 10.2.3 　验证安装　　228 10.3 　安装Euca2ools客户端软件　　228 10.3.1 　软件安装　　229 10.3.2 　获得用户的Euca2ools相关密钥　　229 10.3.3 　融合EC2与Nova的环境变量　　230 10.3.4 　Euca2ools的操作　　230 10.4 　OpenStack的资源配额　　231 10.5 　小结　　233 第11章　OpenStack Web管理界面与云虚拟桌面　　234 11.1 　OpenStack Web管理界面VNC架构　　234 11.2 　VNC Web管理界面的建立过程　　235 11.3 　nova-novncproxy的安装与配置　　236 11.3.1 　nova-novncproxy的安装　　236 11.3.2 　Nova API节点的nova.conf配置　　236 11.3.3 　计算节点的nova.conf配置　　236 11.4 　重负载下VNC的处理架构调整实验　　236 11.5 　企业内部云的虚拟桌面　　237 11.5.1 　VNC客户端直接连接计算节点的虚拟机　　238 11.5.2 　了解计算节点上运行的虚拟机及端口号　　239 11.5.3 　VNC的不足　　240 11.5.4 　开源、开放的虚拟桌面协议Spice　　240 11.6 　小结　　242 第12章　OpenStack RabbitMQ冗余处理　　243 12.1 　关于RabbitMQ　　243 12.2 　关于Erlang　　244 12.3 　RabbitMQ集群特点　　244 12.4 　RabbitMQ磁盘节点与内存节点　　245 12.5 　RabbitMQ消息队列镜像　　245 12.6 　RabbitMQ集群队列镜像冗余模式　　246 12.7 　RabbitMQ集群镜像队列模式配置　　247 12.7.1 　基本环境　　247 12.7.2 　修改两台机器的/etc/hosts主机名文件　　248 12.7.3 　更新RabbitMQ源　　248 12.7.4 　安装rabbitmq-server　　248 12.7.5 　激活RabbitMQ Web管理　　248 12.7.6 　创建集群　　250 12.7.7 　增加规则创建镜像队列　　252 12.8 　RabbitMQ与OpenStack系统联合测试　　253 12.8.1 　关闭CCrabbitmqC后计算节点的log表现　　254 12.8.2 　关闭CCrabbitmqC后CCrabbitmqD上的队列表现　　256 12.8.3 　重新启动CCrabbitmqC后CCrabbitmqD上的队列表现　　257 12.8.4 　测试结果　　258 12.9 　小结　　258 12.10 　参考资源　　258 第13章　OpenStack的新组件　　259 13.1 　OpenStack监控组件Ceilometer　　259 13.2 　OpenStack虚拟机定制化Heat　　261 13.3 　OpenStack数据库组件Trove　　262 13.4 　从存储的角度看OpenStack H版的特点　　262 13.4.1 　Cinder卷存储功能强化，且支持更多商业存储　　263 13.4.2 　强化了对Ceph作为统一的后端存储的支持　　263 13.4.3 　增加了对GlusterFS、Sheepdog的支持　　263 13.4.4 　更好地支持多OpenStack云中心架构　　264 资源截图：

资源名称：Spark大数据分析核心概念技术及实践 内容简介： 本书是大数据和Spark方面的一本简明易懂的手册。它将祝你学习如何用Spark来完成很多大数据分析人物。它覆盖了高效利用spark所需要的一切内容。作者首先介绍Scala语法，然后介绍作为基石的Spark Core,再对Spark的各大组件Streaming、SQL、Mlib、GraphX进行详细介绍，最后讲解Spark集群管理。书中不仅给出了丰富的示例代码，还对Spark的核心概念和基本原理进行了较为全面的介绍，然你不仅知其然且知其所以然。通过本书，你可以快速上手Spark，把Spark应用到实践中。 资源截图：

资源名称：VMware vSphere企业运维实战 内容简介： 《VMware vSphere企业运维实战》主要介绍VMware vSphere企业运维的内容，包括虚拟化的实施规划、从已有物理服务器迁移到虚拟服务器、数据中心实时管理、数据中心动态管理、虚拟机的备份与恢复、VMware虚拟云基础架构vCloud Director等内容。 　　《VMware vSphere企业运维实战》介绍了大量先进的虚拟化应用技术，步骤清晰(使用Step By Step的教学方法)，非常容易学习和快速掌握，可供虚拟机技术爱好者、政府信息中心管理员、企业和网站的网络管理员、计算机安装及维护人员、软件测试人员、程序设计人员、教师及学生等作为网络改造、虚拟化应用、网络实验、测试软件、教学演示等用途的参考手册，也可以作为培训机构的教学用书。 资源目录： 第1章　企业虚拟化实施规划　 1.1　CIO的顾虑　 1.2　企业虚拟化进程　 1.3　如何利用现有基础架构　 1.4　服务器性能与容量规划　 1.5　统计与计算现有容量　 1.6　服务器的选择　 1.7　存储的选择　 1.8　网络及交换机的选择　 第2章　从物理机到虚拟机　 2.1　在闲置或新购服务器安装配置虚拟化主机　 2.1.1　VMware ESXi的硬件需求　 2.1.2　规划VMware ESXi分区　 2.1.3　安装VMware ESXi　 2.2　VMware ESXi 5控制台设置　 2.2.1　进入控制台界面　 2.2.2　修改管理员口令　 2.2.3　配置管理网络　 2.2.4　启用ESXi Shell与SSH　 2.2.5　恢复系统配置　 2.2.6　VMware ESXi的关闭与重启　 2.3　vSphere ESXi基本管理与配置　 2.3.1　vSphere Client的安装　 2.3.2　在Windows XP或2003主机安装vSphere Client的问题　 2.3.3　启动vSphere Client并登录到VMware ESXi　 2.3.4　为VMware ESXi输入序列号　 2.3.5　为VMware ESXi服务器配置时间　 2.3.6　添加数据存储　 2.3.7　主机缓存设置　 2.4　在VMware ESXi中配置虚拟机　 2.4.1　创建虚拟机　 2.4.2　修改虚拟机的配置　 2.4.3　在虚拟机中安装操作系统　 2.4.4　在ESXi虚拟机中使用U盘或其他外设　 2.4.5　使用快照保存虚拟机状态　 2.5　管理VMware ESXi　 2.5.1　查看主机的状态　 2.5.2　管理VMware ESXi本地存储器　 2.5.3　设置虚拟机跟随主机一同启动　 2.6　使用vCenter Converter迁移物理机到虚拟机　 2.6.1　在Windows上本地安装vCenter Converter　 2.6.2　选择要转换的源计算机　 2.6.3　为新虚拟机选择目标　 2.6.4　配置目标虚拟机的硬件　 2.6.5　开始转换计算机　 2.6.6　迁移Windows Server 2003的注意事项　 2.6.7　卸载原有的网卡驱动　 2.6.8　迁移前的注意事项　 2.7　重新配置VMware虚拟机　 2.7.1　保存sysprep文件到vCenter Server中　 2.7.2　启动配置向导　 第3章　数据中心管理工具vCenter Server　 3.1　VMware vSphere与vCenter简介　 3.1.1　vCenter Server作用与位置　 3.1.2　典型vSphere数据中心组成　 3.1.3　vSphere 软件组件　 3.1.4　vSphere 受管清单对象　 3.1.5　可选 vCenter Server组件　 3.1.6　vCenter Server插件　 3.1.7　vSphere Client界面　 3.2　规划与安装vCenter Server　 3.2.1　规划vCenter Server　 3.2.2　vCenter Server实验拓扑　 3.2.3　vCenter Server软硬件需求　 3.2.4　安装vCenter Single Sign On　 3.2.5　安装vCenter Inventory Service　 3.2.6　安装vCenter Server　 3.2.7　安装vSphere Web Client　 3.3　配置管理员账户及创建数据中心　 3.3.1　安装vSphere Web客户端集成插件　 3.3.2　配置vCenter Server管理员账户　 3.3.3　管理vSphere许可证　 3.3.4　向数据中心添加虚拟化主机　 3.3.5　当不能连接到vCenter Server时　 3.4　使用虚拟机模板　 3.4.1　添加iSCSI存储　 3.4.2　规划模板虚拟机　 3.4.3　创建Windows 2003 R2模板虚拟机　 3.4.4　创建其他模板虚拟机　 3.4.5　将虚拟机转化为模板　 3.4.6　创建规范用于部署　 3.4.7　复制与修改规范　 3.4.8　复制sysprep程序到vCenter Server计算机　 3.4.9　从模板部署虚拟机　 3.4.10　创建Windows 2008与2012规范　 3.5　虚拟机迁移　 3.5.1　迁移虚拟机的实验环境　 3.5.2　冷迁移虚拟机　 3.5.3　更改虚拟机的数据存储　 3.5.4　为热迁移虚拟机启用vMotion功能　 3.5.5　使用vMotion热迁移虚拟机　 3.6　高可用群集　 3.6.1　VMware HA的工作方式　 3.6.2　创建 VMware HA群集　 3.6.3　向群集中添加主机　 3.6.4　为电源管理配置IPMI　 3.7　为虚拟机提供Fault Tolerance　 3.7.1　FT实验环境设置　 3.7.2　为VMware ESXi主机配置网络　 3.7.3　为虚拟机启用FT功能　 3.7.4　为VMware ESXi主机配置系统日志记录　 3.7.5　启动启用FT功能的虚拟机　 3.7.6　vSphere 5主机需要修改配置参数　 第4章　数据中心动态管理工具vCenter Operations Manager　 4.1　vCenter Operations Manager功能概述　 4.1.1　基本概念　 4.1.2　vCenter Operations Manager 的衡量指标概念　 4.2　系统需求　 4.3　安装vCenter Operations Manager　 4.3.1　部署VMware vCenter Operations Manager模板　 4.3.2　为VMware vCenter Operations Manager添加许可证　 4.3.3　修改VMware vCenter Operations Manager虚拟机配置　 4.3.4　添加IP池　 4.3.5　启动VMware vCenter Operations Manager初始设置向导　 4.4　使用VMware vCenter Operations Manager仪表板　 4.4.1　了解导航窗格中对象类型图标　 4.4.2　vCenter Operations Manager中的属性和指标　 4.4.3　仪表板中的运行状况　 4.4.4　仪表板中的风险标志　 4.4.5　仪表板中的效率标志　 4.4.6　组对象的仪表板　 4.5　查看受监控环境中的成员和关系　 4.5.1　查看虚拟环境的性能　 4.5.2　平衡虚拟环境中的资源　 4.5.3　查找具有可供更多虚拟机使用的资源的ESX主机　 4.5.4　查看成员列表　 4.5.5　关系概览　 4.6　监控虚拟环境的操作　 4.6.1　查看运行状况评分的详细信息　 4.6.2　诊断运行状况降级的虚拟机　 4.6.3　诊断运行状况降级的 ESX 主机　 4.6.4　诊断运行状况下降的群集或数据中心　 4.6.5　诊断具有高工作负载的对象　 4.6.6　查看有关组对象的运行状况评分的详细信息　 4.6.7　查看影响运行状况评分的事件　 4.6.8　使用“所有衡量指标”选项卡上的衡量指标和图表　 4.7　在虚拟环境中规划资源　 4.7.1　使用“摘要”选项卡规划资源　 4.7.2　通过视图评估容量　 4.8　使用警示　 4.9　在虚拟环境中分析和平衡资源　 4.9.1　热图的显示内容　 4.9.2　比较可用资源以平衡基础架构间的负载　 4.9.3　针对某一衡量指标查找“性能最佳或最差的对象”　 4.9.4　定义自定义热图以分析一个衡量指标　 4.10　使用vCenter Operations Manager中的报告工具　 4.10.1　创建标准报告　 4.10.2　调度标准报告　 4.10.3　创建摘要报告　 4.10.4　创建视图报告　 4.11　更改默认策略　 第5章　vSphere虚拟机备份与恢复解决方案　 5.1　vSphere Data Protection概述　 5.1.1　了解vSphere Data Protection的功能　 5.1.2　vSphere Data Protection简介　 5.1.3　映像级备份和恢复　 5.1.4　来宾级备份和恢复　 5.1.5　文件级恢复　 5.1.6　重复数据消除存储优势　 5.1.7　vSphere Data Protection体系结构　 5.2　vSphere Data Protection的系统需求与规划设计　 5.2.1　vSphere Data Protection系统需求　 5.2.2　vSphere Data Protection Advanced系统要求　 5.2.3　VDP的大小与数量调整　 5.2.4　VDP规范　 5.2.5　VDP安装前规划　 5.2.6　NTP配置　 5.3　vSphere Data Protection安装　 5.3.1　VDP应用装置最佳做法　 5.3.2　部署VDPA模板　 5.3.3　配置和安装VDP应用装置　 5.3.4　安装后对vSphere Data Protection应用装置进行的配置　 5.4　使用 vSphere Data Protection　 5.4.1　了解vSphere Data Protection　 5.4.2　创建或编辑备份作业　 5.4.3　查看状态和备份作业详细信息　 5.4.4　恢复备份　 5.4.5　删除备份　 5.4.6　报告信息　 5.4.7　备份应用装置　 5.4.8　配置电子邮件　 5.5　vSphere Data Protection 应用程序支持　 5.5.1　使用vSphere Web Client部署SQL Server虚拟机　 5.5.2　准备SQL Server虚拟机　 5.5.3　在SQL Server虚拟机安装VDP客户端　 5.5.4　备份和恢复Microsoft SQL Server　 第6章　虚拟云基础架构工具vCloud Director　 6.1　vCloud Director概述　 6.2　vCloud Director安装配置　 6.2.1　部署vShield Manager模板　 6.2.2　配置并注册vShield Manager　 6.2.3　部署vCloud Director模板　 6.2.4　vCloud Director初始配置　 6.2.5　为vCloud Networking分配许可证　 6.3　vCloud Director开始向导　 6.3.1　附加vCenter Server到vCloud Director　 6.3.2　创建一个提供者vDC　 6.3.3　创建分布式交换机　 6.3.4　创建一个外部网络　 6.3.5　创建一个新组织　 6.3.6　向组织分配资源　 6.4　使用目录　 6.4.1　启用目录共享、发布和订阅　 6.4.2　创建目录　 6.4.3　上载vAPP模板　 6.4.4　从vSphere导入vApp模板　 6.4.5　上载或导入媒体文件　 6.4.6　共享与发布目录　 6.4.7　订阅外部目录源　 6.5　管理云资源　 6.5.1　管理提供者虚拟数据中心　 6.5.2　管理组织VDC　 6.5.3　管理外部网络　 6.5.4　管理Edge网关　 6.5.5　管理组织VDC网络　 6.6　使用vCloud Director　 6.6.1　为使用vCloud Director创建用户　 6.6.2　从目录添加vApp　 6.6.3　构建新vApp　 第7章　企业虚拟化案例应用记录　 7.1　某外贸连锁服务器托管及VPN实例(单IP路由器及单服务器方案)　 7.1.1　某外贸连锁企业网络应用现状及改进　 7.1.2　单服务器托管虚拟化流程　 7.1.3　准备Windows 2003 R2模板虚拟机　 7.1.4　创建VPN虚拟机　 7.1.5　创建管家婆服务器与工作站虚拟机　 7.1.6　安装ISA Server　 7.1.7　将ISA Server配置为VPN服务器　 7.1.8　创建防火墙规则　 7.1.9　创建管理规则　 7.1.10　为VPN创建用户　 7.1.11　管家婆服务器端设置　 7.1.12　管家婆工作站端设置　 7.1.13　使用Windows连接管理器定制VPN客户端　 7.1.14　在Windows XP客户端使用打包后的配置文件　 7.1.15　本方案后续改进　 7.2　某房产中介服务器托管及安全方案(3IP单服务器方案)　 7.2.1　中介服务器托管解决方案概述　 7.2.2　Dell服务器配置RAID方法　 7.2.3　使用Dell专用版本安装VMware ESXi　 7.2.4　准备Windows 2008 R2的模板虚拟机　 7.2.5　配置Forefront TMG虚拟机　 7.2.6　配置管理系统虚拟机　 7.3　某政务中心服务器虚拟化应用方案(4服务器+网络方案)　 7.3.1　服务器及网络规划　 7.3.2　浪潮NF5245服务器RAID卡配置　 7.3.3　VMware ESXi安装与配置　 7.4　某政府数据中心虚拟化应用方案(HP服务器+IBM存储)　 7.4.1　为HP服务器配置iLO管理地址及用户名　 7.4.2　在IBM DS3524存储划分逻辑分区并分配到主机　 7.4.3　使用iLO在HP服务器安装VMware ESXi　 7.4.4　配置数据中心、HA及网络　 7.4.5　配置虚拟机备份　 7.5　某高校数据中心虚拟化方案(刀片及存储)　 7.5.1　配置交换模块　 7.5.2　映射本地ISO到服务器作为光盘　 7.5.3　其他配置　 第8章　虚拟化基础配置　 8.1　虚拟化基础服务概述　 8.2　将Windows Server 2008升级到Active Directory　 8.3　Windows部署服务配置与应用　 8.3.1　Windows部署服务的系统需求　 8.3.2　Windows部署服务的安装　 8.3.3　启动Windows部署服务　 8.3.4　添加其他操作系统的安装镜像　 8.3.5　添加启动映像　 8.3.6　配置Windows部署服务　 8.3.7　Windows部署服务远程安装Windows 7　 8.4　在局域网中配置WSUS升级服务器　 8.4.1　安装WSUS服务　 8.4.2　WSUS初始配置向导　 8.4.3　配置WSUS服务器　 8.4.4　通过本地策略配置客户端　 8.4.5　通过组策略配置客户端　 8.4.6　通过导入注册表文件指定WSUS服务器　 8.4.7　客户端获取并安装更新文件　 附录A　vSphere最高配置　 A.1　虚拟机最高配置　 A.2　ESXi主机最高配置　 A.3　vCenter Server最高配置　 A.4　vCenter Server扩展　 附录B　准备VMware实验环境　 B.1　VMware Workstation虚拟机实验环境概述　 B.2　在虚拟机中安装VMware ESXi 5　 B.3　在普通PC中安装VMware ESXi的注意事项　 B.4　使用vSphere Client连接到VMware ESXi　 B.5　准备vCenter Server虚拟机　 附录C　VMware ESXi的升级　 C.1　准备VMware ESX Server 4　 C.2　升级到VMware ESXi 5 资源截图：

资源名称：大数据时代：生活、工作与思维的大变革 内容简介： 《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书作者维克托迈尔舍恩伯格被誉为“大数据商业应用*人”，拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教的经历，早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。 维克托尔耶舍恩伯格在本书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。 维克托*洞见之处在于，他明确指出，大数据时代*的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。这颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。 本书认为大数据的核心就是预测。大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。书中展示了谷歌、微软、、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们*价值的应用案例。 资源目录： 推荐序一拥抱“大数据时代” 推荐序二实实在在大数据 译者序 在路上·晃晃悠悠 引言一场生活、工作与思维的大变革 大数据，变革公共卫生 大数据，变革商业 大数据，变革思维 大数据，开启重大的时代转型 预测，大数据的核心 大数据，大挑战 第一部分大数据时代的思维变革 01 更多：不是随机样本，而是全体数据 让数据“发声” 小数据时代的随机采样，最少的数据获得最多的信息 全数据模式，样本=总体 02 更杂：不是精确性，而是混杂性 允许不精确 大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 纷繁的数据越多越好 混杂性，不是竭力避免，而是标准途径 新的数据库设计的诞生 03 更好：不是因果关系，而是相关关系 林登与亚马逊推荐系统 关联物，预测的关键 “是什么”，而不是“为什么” 改变，从操作方式开始 大数据，改变人类探索世界的方法 第二部分大数据时代的商业变革 04 数据化：一切皆可“量化” 莫里的导航图，大数据的最早实践之一 数据，从最不可能的地方提取出来 数据化，不是数字化 量化一切，数据化的核心 当文字变成数据 当方位变成数据 当沟通变成数据 世间万物的数据化 05 价值：“取之不尽，用之不竭”的数据创新 ReCaptcha与数据再利用 数据的“潜在价值” 数据创新1：数据的再利用 数据创新2：重组数据 数据创新3：可扩展数据 数据创新4：数据的折旧值 数据创新5：数据废气 数据创新6：开放数据 给数据估值 06 角色定位：数据、技术与思维的三足鼎立 Decide.com与商品价格预测 大数据价值链的3大构成 大数据掌控公司 大数据技术公司 大数据思维公司和个人 全新的数据中间商 专家的消亡与数据科学家的崛起 大数据，决定企业竞争力 第三部分大数据时代的管理变革 07 风险：让数据主宰一切的隐忧 无处不在的“第三只眼” 我们的隐私被二次利用了 预测与惩罚，不是因为“所做”，而是因为“将做” 数据独裁 挣脱大数据的困境 08 掌控：责任与自由并举的信息管理 一场管理规范的变革 管理变革1：个人隐私保护，从个人许可到让数据使用者承担责任 管理变革2：个人动因VS预测分析 管理变革3：击碎黑盒子，大数据算法师的崛起 外部算法师 内部算法师 管理变革4：反数据垄断大亨 结语正在发生的未来 凡是过去，皆为序曲 大数据时代，名副其实的“信息社会” 更大的数据源于人本身 参考文献 资源截图：

资源名称：Spark内核机制解析及性能调优 内容简介： 本书致力于Spark内核的深入解析，带领读者掌握Spark内核的各个关键知识点。具体内容由详细讲述RDD提供的功能以及内部实现的机制开始，通过源码引导读者深入理解Spark的集群部署的内部机制、Spark内部调度的机制、Executor的内部机制、Shuffle的内部机制，进而讲述Tungsten的内部机制，接着又进一步深入分析了SparkStreaming的内部机制。本书的后部分，是任何Spark应用者都非常关注的Spark性能调优的内容。本书可以使读者对Spark内核有更深入彻底的理解，从而实现对Spark系统深度调优、Spark生产环境下故障的定位和排除、Spark的二次开发和系统高级运维。本书的每章开篇均有重点介绍以引导读者有目的有重点的阅读或查阅。本书适合于对大数据开发有兴趣的在校学生。同时，对有分布式计算框架应用经验的人员，本书也可以作为Spark源码解析的参考书籍。 资源目录： 前言 第1章RDD功能解析 第2章RDD的运行机制 第3章部署模式（Deploy）解析 第4章Spark调度器（Scheduler）运行机制 第5章执行器(Executor)5.1Executor的创建、分配、启动及异常处理 第6章Spark的存储模块(Storage)6.1Storage概述 第7章Shuffle机制 第8章钨丝计划（Project Tungsten） 第9章性能优化 资源截图：

资源名称：DT时代_从“互联网_”到“大数据×” 内容简介： 【作者简介】本书的编委会为贵州市大数据战略重点实验室，负责承担贵阳市委、市政府交办的重大调研课题。它是一个跨学科、专业化、国际化、开放型研究平台，是具有较大影响力和国际知名度的大数据高端战略智库。 【内容简介】知识就是力量，信息就是能量，数据就是变量。连玉明编著的《DT时代》全面阐述了人类从IT时代走向DT时代的基本特征和规律。本书认为，大数据正成为人类的第二母语，大数据已经成为DT时代一个国家最重要的战略资源之一。 DT不仅仅是技术的提升，而是思想的革命。本书首次提出块数据的数量（volume）、速度（velocity）、多样（variety）、价值（value）和数聚（variable）的五V空间理论，将对大数据的认知推进到新的高度。本书认为，块数据作为大数据的解决方案，实现了从数据到数聚、从解构到重构、从多维到共享的跨越，块数据社会、慢数据决策和流数据价值三位一体，标志着大数据时代的真正到来。 本书强调，众联、众包、众创、众筹为人们越来越熟知，平等思维、共享思维、扁平化思维、跨界思维、场景思维被越来越多地掌握和运用。把大数据产业作为创新驱动的引领性产业，是实现经济发展和生态保护双赢的 选择。 本书还提出，安全是大数据的生命线。以大数据技术对抗大数据平台安全威胁是大数据成功的必由之路，在此基础上本书对大数据立法问题进行了探讨并提出，必须建立健全安全防护体系，切实强化大数据安全管理和“公开的隐私”的保护。只有更好的保护，才有更好的分享。 资源目录： 世界十大华文传媒推荐语 序 大数据：人类的第二母语 前言 从IT时代到DT时代 第一篇 大数据趋势 第一章 大数据正在解构和重构世界 第二章 大数据颠覆传统思维范式 第三章 大数据塑造新的生活方式 第二篇 大数据战略 第四章 前瞻发达国家大数据浪潮 第五章 新兴市场与东亚国家大数据变革 第六章 转型：数据中国 第三篇 大数据经济 第七章 智慧经济：我“数”故我在 第八章 共享经济：从创新力到必信力 第九章 众创经济：大数据、小巨人 第四篇 大数据服务 第十章 个性化定制：未来服务的新形态 第十一章 互联网金融：没有银行的世界 第十二章 智慧服务链：理念+技术+模式 第五篇 大数据治理 第十三章 大数据时代，我们还有隐私吗 第十四章 权力冲击波：从控制力到影响力 第十五章 大数据与智慧治理体系的重塑 结语 DT时代的愿景和行动 后记 参考文献 资源截图：

资源名称：京东区块链技术实践白皮书  资源截图：