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资源名称：Open Stack设计与实现 内容简介： 《Open Stack设计与实现》是一本介绍OpenStack设计与实现原理的书。《Open Stack设计与实现》以Juno版本为基础，覆盖了OpenStack的学习方法到设计与实现等各个方面内容，致力于帮助读者形成OpenStack及其各个主要组件与项目的拓扑。 《Open Stack设计与实现》语言通俗易懂，能够带领读者更为快速地走入OpenStack的世界并做出自己的贡献。《Open Stack设计与实现》适合希望能够参与OpenStack开发的读者，也适合对OpenStack茫然的初学者，以及有一定使用部署经验但是希望了解OpenStack实现原理的广大用户。 资源目录： 第1章初识OpenStack 1 1.1 从虚拟化到OpenStack 1 1.1.1 虚拟化 1 1.1.2 云计算 2 1.1.3 OpenStack 4 1.2 OpenStack体系结构 6 1.3 OpenStack项目发展流程 13 1.3.1 新项目 14 1.3.2 孵化项目 14 1.3.3 核心项目及集成项目 15 1.4 OpenStack社区 15 1.4.1 邮件列表 16 1.4.2 IRC和项目例会 16 1.4.3 Summit和Meetup 17 1.4.4 其他社交平台 19 1.5 其他开源项目 19 第2章OpenStack开发基础 22 2.1 相关开发资源 22 2.1.1 OpenStack社区 22 2.1.2 OpenStack文档 22 2.1.3 OpenStack书籍 23 2.1.4 其他网络资源 24 2.2 OpenStack开发的技术基础 25 2.3 部署开发环境 26 2.3.1 Git 26 2.3.2 Devstack 27 2.4 浏览OpenStack源代码 31 2.4.1 源码目录结构 31 2.4.2 浏览代码的工具 33 2.4.3 分析源码如何入手 35 2.5 OpenStack代码质量保证体系 38 2.5.1 编码规范 40 2.5.2 代码评审Gerrit 43 2.5.3 单元测试Tox 48 2.5.4 持续集成Jenkins 51 2.6 如何贡献 54 2.6.1 文档 54 2.6.2 修补Bug 55 2.6.3 增加Feature 57 2.6.4 Review 60 2.6.5 调试 61 第3章虚拟化 62 3.1 概述 62 3.1.1 虚拟化实现方式 64 3.1.2 虚拟化现状和未来 66 3.2 高层管理工具 74 3.2.1 XenAPI 74 3.2.2 Libvirt 75 3.3 OpenStack相关实现 84 3.3.1 Libvirt驱动 84 3.3.2 XenAPI驱动 86 第4章OpenStack通用技术 88 4.1 消息总线 88 4.2 SQLAlchemy和数据库（Shane） 92 4.3 RESTful API和WSGI 96 4.4 Eventlet 103 4.5 OpenStack通用库Oslo 106 4.5.1 Cliff 107 4.5.2 oslo.config 111 4.5.3 oslo.db 113 4.5.4 oslo.i18n 116 4.5.5 oslo.messaging 116 4.5.6 stevedore 123 4.5.7 TaskFlow 127 4.5.8 cookiecutter 133 4.5.9 oslo.policy 134 4.5.10 oslo.rootwrap 135 4.5.11 oslo.test 138 第5章计算 141 5.1 Nova体系结构 141 5.2 Nova API 148 5.2.1 Nova API执行过程 149 5.2.2 Nova API的实现 155 5.3 Conductor服务 161 5.3.1 Object Model 163 5.4 Scheduler 166 5.4.1 调度器 166 5.4.2 Filtering 167 5.4.3 Weighting 169 5.5 Compute 169 5.6 典型工作流程 176 5.6.1 创建虚拟机 176 5.6.2 冷迁移与Resize 178 5.6.3 热迁移 179 5.6.4 挂起和恢复 181 5.6.5 Rebuild和Evacuate 182 第6章存储 183 6.1 Swift 183 6.1.1 Swift体系结构 183 6.1.2 Ring 191 6.1.3 Swift API 202 6.1.4 认证 210 6.1.5 对象管理与操作 211 6.1.6 数据一致性 215 6.2 Cinder 218 6.2.1 Cinder体系结构 218 6.2.2 Cinder API 222 6.2.3 cinder-scheduler 224 6.2.4 cinder-volume 226 6.2.5 cinder-backup 230 6.3 Glance 232 6.3.1 Glance体系结构 232 6.3.2 Glance API 234 第7章网络 240 7.1 Neutron体系结构 240 7.1.1 Linux虚拟网络 241 7.1.2 Neutron网络抽象 245 7.1.3 Neutron架构 246 7.1.4 Neutron源码结构 247 7.2 Neutron API 249 7.2.1 neutron-server 250 7.3 ML2 Plugin 251 7.4 Port Binding扩展 257 7.5 Open vSwitch Agent 260 7.6 Service Plugin 267 7.6.1 Firewall 267 7.6.2 LoadBalance 269 7.7 Neutron热点话题 270 7.7.1 DVR 271 7.7.2 SDN 271 7.7.3 NFV/SRIOV 272 第8章安全 274 8.1 OpenStack安全概述 274 8.2 Keystone 275 8.2.1 Keystone体系结构 275 8.2.2 Keystone启动过程 281 8.2.3 用户认证及令牌获取 283 8.2.4 签名证书生成 286 8.3 可信计算池 288 8.3.1 体系结构 289 8.3.2 Intel TXT与TBoot 290 8.3.3 可信认证与OpenAttestation项目 292 8.3.4 TrustedFilter 295 8.3.5 部署 297 8.4 OpenStack安全指南 298 8.4.1 安全域及威胁分类 298 8.4.2 通用的安全指引 302 8.4.3 OpenStack组件的安全 302 第9章计量与监控 305 9.1 Ceilometer体系架构 305 9.1.1 Pipeline 308 9.1.2 Polling Agent与Pollster插件 310 9.1.3 Notification Agent与Notification Listeners插件 311 9.1.4 Collector 与Dispatcher插件 311 9.1.5 Storage/DB 312 9.1.6 API Server 313 9.1.7 Alarm相关 314 9.2 部署与使用 315 9.2.1 选择数据库 315 9.2.2 安装 316 9.2.3 配置 320 9.2.4 使用 323 9.3 Ceilometer插件的开发 323 9.3.1 Pollster 324 9.3.2 Notification Listener 325 9.3.3 DB Backend Driver 326 9.3.4 Compute Agent Inspector 331 9.3.5 Publisher 332 9.3.6 Discover 332 第10章部署 334 10.1 TripleO体系结构 334 10.1.1 DiskImage-Builder 336 10.1.2 Ironic 337 10.1.3 Heat 339 10.1.4 OS-Configuration 341 10.2 TripleO部署范例 342 10.2.1 制作镜像 342 10.2.2 搭建UnderCloud 345 10.2.3 搭建OverCloud 349 10.3 TripleO新特性 351 10.3.1 iPXE 351 10.3.2 Tuskar 351 10.3.3 Ironic-python-agent 352 10.3.4 Hash-ring 352 10.3.5 Driver-factory 352 第11章控制面板 353 11.1 Horizon体系结构 353 11.1.1 Horizon与Django 353 11.1.2 Horizon网站布局 355 11.1.3 Horzion源码结构 356 11.2 Horizon部署 358 …… 资源截图：

资源名称：ZooKeeper分布式过程协同技术详解 内容简介： 本书分三部分，共10章。第一部分（第1～2章）阐述ApacheZooKeeper这类系统的设计目的和动机，并介绍分布式系统的一些必要背景知识。第1章介绍ZooKeeper可以做什么，以及其设计如何支撑这些任务。第2章介绍基本概念和基本组成模块，并通过命令行工具的具体操作介绍了ZooKeeper可以做什么。第二部分（第3～8章）阐述开发人员所需要掌握的ZooKeeper库调用方法和编程技巧。第3章介绍Java语言的API.第4章解释如何跟踪和处理ZooKeeper中的状态变更情况。第5章介绍如何在系统或网络故障时恢复应用。第6章介绍需要注意来避免故障的一些繁杂却很重要的场景。第7章介绍C语言版的API接口，也可以作为非Java语言实现的ZooKeeperAPI的基础，对非Java语言的开发人员非常有帮助。第8章介绍一款更高层级的封装的ZooKeeper接口。第三部分（第9～10章）主要介绍ZooKeeper内部原理及如何运行ZooKeeper.第9章介绍ZooKeeper的作者们在设计时所采用的方案。第10章介绍如何对ZooKeeper进行配置。 资源目录： 前言1 第一部分ZooKeeper的概念和基础 第1章简介7 1.1ZooKeeper的使命8 1.1.1ZooKeeper改变了什么10 1.1.2ZooKeeper不适用的场景10 1.1.3关于Apache项目11 1.1.4通过ZooKeeper构建分布式系统11 1.2示例：主—从应用12 1.2.1主节点失效13 1.2.2从节点失效14 1.2.3通信故障14 1.2.4任务总结15 1.3分布式协作的难点16 1.4ZooKeeper的成功和注意事项18 第2章了解ZooKeeper19 2.1ZooKeeper基础19 2.1.1API概述20 2.1.2znode的不同类型21 2.1.3监视与通知22 2.1.4版本24 2.2ZooKeeper架构25 2.2.1ZooKeeper仲裁26 2.2.2会话27 2.3开始使用ZooKeeper28 2.3.1第一个ZooKeeper会话28 2.3.2会话的状态和声明周期31 2.3.3ZooKeeper与仲裁模式33 2.3.4实现一个原语：通过ZooKeeper实现锁36 2.4一个主—从模式例子的实现37 2.4.1主节点角色37 2.4.2从节点、任务和分配40 2.4.3从节点角色40 2.4.4客户端角色41 2.5小结43 第二部分使用ZooKeeper进行开发 第3章开始使用ZooKeeper的API47 3.1设置ZooKeeper的CLASSPATH47 3.2建立ZooKeeper会话47 3.2.1实现一个Watcher49 3.2.2运行Watcher的示例51 3.3获取管理权53 3.3.1异步获取管理权57 3.3.2设置元数据60 3.4注册从节点62 3.5任务队列化65 3.6管理客户端66 3.7小结68 第4章处理状态变化70 4.1单次触发器71 4.2如何设置监视点72 4.3普遍模型73 4.4主—从模式的例子74 4.4.1管理权变化74 4.4.2主节点等待从节点列表的变化77 4.4.3主节点等待新任务进行分配80 4.4.4从节点等待分配新任务83 4.4.5客户端等待任务的执行结果86 4.5另一种调用方式：Multiop88 4.6通过监视点代替显式缓存管理90 4.7顺序的保障91 4.7.1写操作的顺序91 4.7.2读操作的顺序91 4.7.3通知的顺序92 4.8监视点的羊群效应和可扩展性93 4.9小结94 第5章故障处理96 5.1可恢复的故障98 5.2不可恢复的故障102 5.3群首选举和外部资源103 5.4小结106 第6章ZooKeeper注意事项107 6.1使用ACL107 6.1.1内置的鉴权模式108 6.1.2SASL和Kerberos111 6.1.3增加新鉴权模式111 6.2恢复会话111 6.3当znode节点重新创建时，重置版本号112 6.4sync方法112 6.5顺序性保障114 6.5.1连接丢失时的顺序性114 6.5.2同步API和多线程的顺序性115 6.5.3同步和异步混合调用的顺序性115 6.6数据字段和子节点的限制116 6.7嵌入式ZooKeeper服务器116 6.8小结117 第7章C语言客户端118 7.1配置开发环境118 7.2开始会话119 7.3引导主节点121 7.4行使管理权126 7.5任务分配129 7.6单线程与多线程客户端132 7.7小结135 第8章Curator：ZooKeeperAPI的高级封装库136 8.1Curator客户端程序136 8.2流畅式API137 8.3监听器138 8.4Curator中状态的转换140 8.5两种边界情况141 8.6菜谱141 8.6.1群首闩142 8.6.2群首选举器143 8.6.3子节点缓存器146 8.7小结148 第三部分ZooKeeper的管理 第9章ZooKeeper内部原理151 9.1请求、事务和标识符152 9.2群首选举153 9.3Zab：状态更新的广播协议157 9.4观察者161 9.5服务器的构成162 9.5.1独立服务器163 9.5.2群首服务器164 9.5.3追随者和观察者服务器165 9.6本地存储166 9.6.1日志和磁盘的使用166 9.6.2快照167 9.7服务器与会话169 9.8服务器与监视点170 9.9客户端170 9.10序列化171 9.11小结171 第10章运行ZooKeeper173 10.1配置ZooKeeper服务器174 10.1.1基本配置175 10.1.2存储配置175 10.1.3网络配置177 10.1.4集群配置179 10.1.5认证和授权选项181 10.1.6非安全配置182 10.1.7日志183 10.1.8专用资源185 10.2配置ZooKeeper集群185 10.2.1多数原则186 10.2.2法定人数的可配置性186 10.2.3观察者188 10.3重配置188 10.4配额管理194 10.5多租赁配置196 10.6文件系统布局和格式197 10.6.1事务日志198 10.6.2快照199 10.6.3时间戳文件200 10.6.4已保存的ZooKeeper数据的应用200 10.7四字母命令201 10.8通过JMX进行监控202 10.9工具209 10.10小结209 资源截图：

资源名称：Storm分布式实时计算模式 内容简介： 《Storm分布式实时计算模式》全书分为10章：第1章介绍使用Storm建立一个分布式流式计算应用所涉及的核心概念，包括Storm的数据结构、开发环境的搭建，以及Storm程序的开发和调试技术等；第2章详细讲解Storm集群环境的安装和搭建，以及如何将topology部署到分布式环境中；第3章通过传感器数据实例详细介绍Trident topology；T第4章讲解如何使用Storm和Trident进行实时趋势分析；第5章介绍如何使用Storm进行图形分析，将数据持久化存储在图形数据库中，并且查询数据来发现其中潜在的联系；；第6章讲解如何在Storm上使用递归实现一个典型的人工智能算法；第7章演示集成Storm和非事务型系统的复杂性，通过集成Strom和开源探索性分析架构Druid，实现一个可配置的实时系统来分析金融事件。第8章探讨Lambda体系结构的实现方法，讲解如何将批处理机制和实时处理引擎结合起来构建一个可纠错的分析系统；第9章 讲解如何将Pig脚本转化为topology并且使用Storm-YARN部署topology，将批处理系统转化为实时系统；第10章 介绍如何在云服务提供商提供的主机环境下部署和运行Storm。 资源目录： 前言 作者简介 第1章 分布式单词计数 1.1 Storm topology的组成部分——stream、spout和bolt 1.1.1 Storm 1.1.2 spout 1.1.3 bolt 1.2 单词计数topology的数据流 1.2.1 语句生成bolt 1.2.2 语句分割bolt 1.2.3 单词计割bolt 1.2.4 上报bolt 1.3 实现单词计数top 1.3.1 配置开发环境 1.3.2 实现Sentence 1.3.3 实现语句分割bolt 1.3.4 实现单词计割bolt 1.3.5 实现上报bolt 1.3.6 实现单词计数topo 1.4 Storm的并发机制 1.4.1 WordCountTopology的并发机制 1.4.2 给topology增加woker 1.4.3 配置executor和task 1.5 理解数据流分组 1.6 有保障机制的数据处理 1.6.1 spout的可靠性 1.6.2 bolt的可靠性 1.6.3 可靠的单词计数 总结 第2章 配置Storm集群 2.1 Storm集群的框架 2.1.1 理解nimbus守护进程 2.1.2 supervisor守护进程的工作方式 2.1.3 Apache ZooKeeper简介 …… 第3章 Trident和传感器数据 第4章 实时趋势分析 第5章 实时图形分析 第6章 人工智能 第7章 整合Druid进行金融分析 第8章 自然语言处理 第9章 在Hadoop上部署Storm进行广告分析 第10章 云环境下的S 资源截图：

资源名称：Hive编程指南 内容简介： 《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。全书通过大量的实例，首先介绍如何在用户环境下安装和配置Hive，并对Hadoop和MapReduce进行详尽阐述，最终演示Hive如何在Hadoop生态系统进行工作。 　　《Hive编程指南》适合对大数据感兴趣的爱好者以及正在使用Hadoop系统的数据库管理员阅读使用。 资源目录： 第1章　基础知识　 1.1　Hadoop和MapReduce综述　 1.2　Hadoop生态系统中的Hive　 1.2.1　Pig　 1.2.2　HBase　 1.2.3　Cascading、Crunch及其他　 1.3　Java和Hive：词频统计算法　 1.4　后续事情　 第2章　基础操作　 2.1　安装预先配置好的虚拟机　 2.2　安装详细步骤　 2.2.1　装Java　 2.2.2　安装Hadoop　 2.2.3　本地模式、伪分布式模式和分布式模式　 2.2.4　测试Hadoop　 2.2.5　安装Hive　 2.3　Hive内部是什么　 2.4　启动Hive　 2.5　配置Hadoop环境　 2.5.1　本地模式配置　 2.5.2　分布式模式和伪分布式模式配置　 2.5.3　使用JDBC连接元数据　 2.6　Hive命令　 2.7　命令行界面　 2.7.1　CLI 选项　 2.7.2　变量和属性　 2.7.3　Hive中“一次使用”命令　 2.7.4　从文件中执行Hive查询　 2.7.5　hiverc文件　 2.7.6　使用Hive CLI的更多介绍　 2.7.7　查看操作命令历史　 2.7.8　执行shell命令　 2.7.9　在Hive内使用Hadoop的dfs命令　 2.7.10　Hive脚本中如何进行注释　 2.7.11　显示字段名称　 第3章　数据类型和文件格式　 3.1　基本数据类型　 3.2　集合数据类型　 3.3　文本文件数据编码　 3.4　读时模式　 第4章　HiveQL：数据定义　 4.1　Hive中的数据库　 4.2　修改数据库　 4.3　创建表　 4.3.1　管理表　 4.3.2　外部表　 4.4　分区表、管理表　 4.4.1　外部分区表　 4.4.2　自定义表的存储格式　 4.5　删除表　 4.6　修改表　 4.6.1　表重命名　 4.6.2　增加、修改和删除表分区　 4.6.3　修改列信息　 4.6.4　增加列　 4.6.5　删除或者替换列　 4.6.6　修改表属性　 4.6.7　修改存储属性　 4.6.8　众多的修改表语句　 第5章　HiveQL：数据操作　 5.1　向管理表中装载数据　 5.2　通过查询语句向表中插入数据　 5.3　单个查询语句中创建表并加载数据　 5.4　导出数据　 第6章　HiveQL：查询　 6.1　SELECT…FROM语句　 6.1.1　使用正则表达式来指定列　 6.1.2　使用列值进行计算　 6.1.3　算术运算符　 6.1.4　使用函数　 6.1.5　LIMIT语句　 6.1.6　列别名　 6.1.7　嵌套SELECT语句　 6.1.8　CASE…WHEN…THEN 句式　 6.1.9　什么情况下Hive可以避免进行MapReduce　 6.2　WHERE语句　 6.2.1　谓词操作符　 6.2.2　关于浮点数比较　 6.2.3　LIKE和RLIKE　 6.3　GROUP BY 语句　 6.4　JOIN语句　 6.4.1　INNER JOIN　 6.4.2　JOIN优化　 6.4.3　LEFT OUTER JOIN　 6.4.4　OUTER JOIN　 6.4.5　RIGHT OUTER JOIN　 6.4.6　FULL OUTER JOIN　 6.4.7　LEFT SEMI-JOIN　 6.4.8　笛卡尔积JOIN　 6.4.9　map-side JOIN　 6.5　ORDER BY和SORT BY　 6.6　含有SORT BY 的DISTRIBUTE BY　 6.7　CLUSTER BY　 6.8　类型转换　 6.9　抽样查询　 6.9.1　数据块抽样　 6.9.2　分桶表的输入裁剪　 6.10　UNION ALL　 第7章　HiveQL：视图　 7.1　使用视图来降低查询复杂度　 7.2　使用视图来限制基于条件过滤的数据　 7.3　动态分区中的视图和map类型　 7.4　视图零零碎碎相关的事情　 第8章　HiveQL：索引　 8.1　创建索引　 8.2　重建索引　 8.3　显示索引　 8.4　删除索引　 8.5　实现一个定制化的索引处理器　 第9章　模式设计　 9.1　按天划分的表　 9.2　关于分区　 9.3　唯一键和标准化　 9.4　同一份数据多种处理　 9.5　对于每个表的分区　 9.6　分桶表数据存储　 9.7　为表增加列　 9.8　使用列存储表　 9.8.1　重复数据　 9.8.2　多列　 9.9　(几乎)总是使用压缩　 第10章　调优　 10.1　使用EXPLAIN　 10.2　EXPLAIN EXTENDED　 10.3　限制调整　 10.4　JOIN优化　 10.5　本地模式　 10.6　并行执行　 10.7　严格模式　 10.8　调整mapper和reducer个数　 10.9　JVM重用　 10.10　索引　 10.11　动态分区调整　 10.12　推测执行　 10.13　单个MapReduce中多个GROUP BY　 10.14　虚拟列　 第11章　其他文件格式和压缩方法　 11.1　确定安装编解码器　 11.2　选择一种压缩编/解码器　 11.3　开启中间压缩　 11.4　最终输出结果压缩　 11.5　sequence file存储格式　 11.6　使用压缩实践　 11.7　存档分区　 11.8　压缩：包扎　 第12章　开发　 12.1　修改Log4J属性　 12.2　连接Java调试器到Hive　 12.3　从源码编译Hive　 12.3.1　执行Hive测试用例　 12.3.2　执行hook　 12.4　配置Hive和Eclipse　 12.5　Maven工程中使用Hive　 12.6　Hive中使用hive_test进行单元测试　 12.7　新增的插件开发工具箱(PDK)　 第13章　函数　 13.1　发现和描述函数　 13.2　调用函数　 13.3　标准函数　 13.4　聚合函数　 13.5　表生成函数　 13.6　一个通过日期计算其星座的UDF　 13.7　UDF与GenericUDF　 13.8　不变函数　 13.9　用户自定义聚合函数　 13.10　用户自定义表生成函数　 13.10.1　可以产生多行数据的UDTF　 13.10.2　可以产生具有多个字段的单行数据的UDTF　 13.10.3　可以模拟复杂数据类型的UDTF　 13.11　在 UDF中访问分布式缓存　 13.12　以函数的方式使用注解　 13.12.1　定数性(deterministic)标注　 13.12.2　状态性(stateful)标注　 13.12.3　唯一性　 13.13　宏命令　 第14章　Streaming　 14.1　恒等变换　 14.2　改变类型　 14.3　投影变换　 14.4　操作转换　 14.5　使用分布式内存　 14.6　由一行产生多行　 14.7　使用streaming进行聚合计算　 14.8　CLUSTER BY、DISTRIBUTE BY、SORT BY　 14.9　GenericMR Tools for Streaming to Java　 14.10　计算cogroup　 第15章　自定义Hive文件和记录格式　 15.1　文件和记录格式　 15.2　阐明CREATE TABLE句式　 15.3　文件格式　 15.3.1　SequenceFile　 15.3.2　RCfile　 15.3.3　示例自定义输入格式：DualInputFormat　 15.4　记录格式：SerDe　 15.5　CSV和TSV SerDe　 15.6　ObjectInspector　 15.7　Thing Big Hive Reflection ObjectInspector　 15.8　XML UDF　 15.9　XPath相关的函数　 15.10　JSON SerDe　 15.11　Avro Hive SerDe　 15.11.1　使用表属性信息定义Avro Schema　 15.11.2　从指定URL中定义Schema　 15.11.3　进化的模式　 15.12　二进制输出　 第16章　Hive的Thrift服务　 16.1　启动Thrift Server　 16.2　配置Groovy使用HiveServer　 16.3　连接到HiveServer　 16.4　获取集群状态信息　 16.5　结果集模式　 16.6　获取结果　 16.7　获取执行计划　 16.8　元数据存储方法　 16.9　管理HiveServer　 16.9.1　生产环境使用HiveServer　 16.9.2　清理　 16.10　Hive ThriftMetastore　 16.10.1　ThriftMetastore 配置　 16.10.2　客户端配置　 第17章　存储处理程序和NoSQL　 17.1　Storage Handler Background　 17.2　HiveStorageHandler　 17.3　HBase　 17.4　Cassandra　 17.4.1　静态列映射(Static Column Mapping)　 17.4.2 为动态列转置列映射　 17.4.3　Cassandra SerDe Properties　 17.5　DynamoDB　 第18章　安全　 18.1　和Hadoop安全功能相结合　 18.2　使用Hive进行验证　 18.3　Hive中的权限管理　 18.3.1　用户、组和角色　 18.3.2　Grant 和 Revoke权限　 18.4　分区级别的权限　 18.5　自动授权　 第19章　锁　 19.1　Hive结合Zookeeper支持锁功能　 19.2　显式锁和独占锁　 第20章　Hive和Oozie整合　 20.1　Oozie提供的多种动作(Action)　 20.2　一个只包含两个查询过程的工作流示例　 20.3　Oozie 网页控制台　 20.4　工作流中的变量　 20.5　获取输出　 20.6　获取输出到变量　 第21章　Hive和亚马逊网络服务系统(AWS)　 21.1　为什么要弹性MapReduce　 21.2　实例　 21.3　开始前的注意事项　 21.4　管理自有EMR Hive集群　 21.5　EMR Hive上的Thrift Server服务　 21.6　EMR上的实例组　 21.7　配置EMR集群　 21.7.1　部署hive-site.xml文件　 21.7.2　部署.hiverc脚本　 21.7.3　建立一个内存密集型配置　 21.8　EMR上的持久层和元数据存储　 21.9　EMR集群上的HDFS和S3　 21.10　在S3上部署资源、配置和辅助程序脚本　 21.11　S3上的日志　 21.12　现买现卖　 21.13　安全组　 21.14　EMR和EC2以及Apache Hive的比较　 21.15　包装　 第22章　HCatalog　 22.1　介绍　 22.2　MapReduce　 22.2.1　读数据　 22.2.2　写数据　 22.3　命令行　 22.4　安全模型　 22.5　架构　 第23章　案例研究　 23.1　m6d.com(Media6Degrees)　 23.1.1　M 6D的数据科学，使用Hive和R　 23.1.2　M6D UDF伪随机　 23.1.3　M6D如何管理多MapReduce集群间的Hive数据访问　 23.2　Outbrain　 23.2.1　站内线上身份识别　 23.2.2　计算复杂度　 23.2.3　会话化　 23.3　NASA喷气推进实验室　 23.3.1　区域气候模型评价系统　 23.3.2　我们的经验：为什么使用Hive　 23.3.3　解决这些问题我们所面临的挑战　 23.4　Photobucket　 23.4.1　Photobucket 公司的大数据应用情况　 23.4.2　Hive所使用的硬件资源信息　 23.4.3　Hive提供了什么　 23.4.4　Hive支持的用户有哪些　 23.5　SimpleReach　 23.6　Experiences and Needs from the Customer Trenches　 23.6.1　介绍　 23.6.2　Customer Trenches的用例　 术语词汇表

资源名称：云计算360度：微软专家纵论产业变革 内容简介： 以云计算为代表的新一轮信息革命将改变社会的方方面面，使人跨越时空，使虚拟世界和物理世界深度融合，创造出颠覆性的爆发力和全局性的创新空间，各企业和国家的竞争力也将随之重新洗牌。 本书集微软最高层管理者、最权威云专家和中美业界同仁的集体智慧之大成，从政府决策、公司管理和科技研发等多角度，全面深入地阐释了“云变革”的本质规律、世界潮流和中国机遇。这是微软历史上参与编写人数最多、级别最高的一部专著，也是迄今由国际IT公司总部为中国大陆出版的首部高端中文读物。相信本书将对云计算的创新突破和跨越发展起到战略性的推动作用。 资源目录： 第 1篇云起龙骧：世纪云时代大观...........................................................................................1 云崛起与中国机会....................................................................................................................2 云崛起与中国机会│张亚勤..............................................................................................3 微软战略布局“云+端”│谢恩伟....................................................................................9 云技术提升企业竞争力│Tony Scott..............................................................................14 云革命创造中国经济新奇迹│余晓芒沈寓实............................................................16 云战略引领中国产业创新和社会重构│李政沈寓实................................................24 展望“云-端”未来................................................................................................................33 未来计算在“云端”│张亚勤........................................................................................34 与“云”共舞——再谈云计算│张亚勤........................................................................38 云端的精彩——让信息在指尖流动│张亚勤................................................................45 未来计算——IT四律与三大趋势│张亚勤....................................................................51 搜索、云与社交网络│马维英........................................................................................55 我的“大数据”观：管理、丰富与洞察力│Prakash Sundaresan（孙博凯） ............59 云时代的信息技术..................................................................................................................63 云计算的前世今生│李雨航沈寓实............................................................................64 云时代的信息中枢│沈寓实李雨航............................................................................74 云时代的通信网络│沈寓实罗敏................................................................................80 云时代的智能终端│王晓达沈寓实............................................................................88 云时代的安全隐私│李雨航沈寓实............................................................................96 云计算和物联网│蔡竞峰沈寓实..............................................................................113 云时代的信息经济................................................................................................................126 “云经济”与创新│张亚勤............................................................................................127 云端智能城市│张亚勤..................................................................................................133 探索云时代市场需求的海洋│沈寓实..........................................................................136 探索中国智慧城市发展之路│沈寓实..........................................................................143 云计算的行业应用（上）│张冀聪王晓达赵爱方..............................................147 云计算的行业应用（下）│张冀聪赵爱方罗敏..................................................159 第 2篇风起云涌：全球云转型纵览......................................................................................167 全球信息产业的云转型浪潮│王兰沈寓实..............................................................168 微软：云端战略，尽在云中│曹磊沈寓实..............................................................173 苹果：引领时尚，先端后云│钟婧沈寓实..............................................................183 谷歌：应用至上，数据为王│潘剑韬于家伟..........................................................191 亚马逊：“基础设施即服务”的先行者│李轶鹏李雨航........................................205 IBM：首倡“智慧的云计算”│兰东俊......................................................................222 脸书：以人为本的社交云│钟婧..................................................................................234 英特尔 vs.高通：芯片领域的新战争│蔡竞峰沈寓实..........................................240 AT&T：美国电信产业的云变迁│王晓达沈寓实....................................................251 思科：网络设备商的云转型│马云刘俐..................................................................261 VMware：以虚拟化实现业务变革│潘剑韬沈寓实................................................268 Salesforce：布局企业云，挑战甲骨文│胡敏之.........................................................278 SAP：电子商务云│邵长钰史宁宁...........................................................................292 Red Hat：开源，开放，兼容│潘剑韬 Raymond Mo..............................................298 中国电信运营商布局云管端│刘俐于家伟..............................................................309 中国互联网巨头的云战略│刘少锋..............................................................................316 中国的哲思，华为的成长│张晓珍..............................................................................329 浪潮行业云理论与实践│谈绍兴张军......................................................................335 第 3篇尽在云端：微软云战略全貌......................................................................................353 第 4篇拨云见日：微软云专家访谈......................................................................................677 后记与致谢............................................................................................................................868 作者简介................................................................................................. 资源截图：

资源名称：深入理解OpenStack Neutron 内容简介： 本书共8章。第1章讲解Neutron概况。第2章介绍了Linux的虚拟网络知识。第3章讲述了Neutron的实现模型。第4章讲述的Neutron的资源模型。第5章讲述了Neutron的基本架构，以及架构中所涉及的Web机制、通信机制、并发机制等。第6章深入介绍Neutron启动服务的流程、通信机制与实现等。第7章深入分析了Neutron插件的驱动、消息处理机制。第8章详细讲解了Neutron代理（OVS与L3）的实现。 资源目录： 序 前　言 第1章　Neutron概述 1 1.1　Neutron的由来 1 1.2　Neutron的特性与应用 3 1.2.1　基于OpenStack的应用 4 1.2.2　基于SDN的应用 6 1.3　Neutron的扩展能力 8 1.4　本章小结 9 第2章　Linux虚拟网络基础 11 2.1　tap 11 2.2　namespace 13 2.3　veth pair 16 2.4　Bridge 17 2.5　Router 19 2.6　tun 21 2.7　iptables 24 2.7.1　NAT 27 2.7.2　Firewall 30 2.7.3　mangle 32 2.8　本章小结 32 第3章　Neutron的网络实现模型 34 3.1　Neutron的三类节点 34 3.2　计算节点的实现模型 35 3.2.1　VLAN实现模型 37 3.2.2　VXLAN实现模型 41 3.2.3　GRE实现模型 44 3.2.4　计算节点的实现模型小结 45 3.3　网络节点的实现模型 46 3.4　控制节点的实现模型 49 3.5　本章小结 49 第4章　Neutron的资源模型 51 4.1　Neutron资源的租户隔离 51 4.1.1　Neutron语境下租户隔离的 　　　含义 52 4.1.2　Neutron在租户隔离中的无限 　　　责任和有限责任 53 4.1.3　Neutron的租户隔离实现方案 54 4.1.4　租户隔离小结 56 4.2　Network 57 4.2.1　运营商网络和租户网络 58 4.2.2　物理网络 61 4.2.3　Network小结 64 4.3　Trunk Networking 65 4.3.1　Bridge的VLAN接口模式 65 4.3.2　VLAN aware VM与Trunk  　　　Networking 69 4.3.3　Trunk Networking小结 78 4.4　Subnet 79 4.4.1　IP核心网络服务 80 4.4.2　Subnet资源池 81 4.5　Port 83 4.6　Router 86 4.6.1　Router的外部网关 88 4.6.2　增加Router接口 89 4.6.3　Router的路由表 91 4.6.4　Floating IP 92 4.6.5　Router小结 94 4.7　Multi-Segments 95 4.7.1　Multi-Segments的困惑 96 4.7.2　Multi-Segments的几个应用 　　　场景 98 4.8　BGP VPN 102 4.8.1　BGP VPN的使用场景 103 4.8.2　BGP VPN的实现模型 104 4.8.3　BGP VPN的资源模型 105 4.9　本章小结 109 第5章　Neutron架构分析 112 5.1　Neutron的Web框架与规范 115 5.2　Neutron的消息通信机制 117 5.2.1　AMQP基本概念 118 5.2.2　AMQP的消息转发 118 5.3　Neutron的并发机制 122 5.3.1　协程概述 122 5.3.2　Neutron中的协程 124 5.4　通用库Oslo 131 5.5　本章小结 131 第6章　Neutron的服务 132 6.1　Neutron启动一个Web Server 133 6.1.1　Web Server的启动过程 133 6.1.2　Web Server启动过程中的 　　　关键参数 135 6.1.3　Web Server的进程与协程 138 6.1.4　小结 142 6.2　加载WSGI Application 142 6.2.1　api-paste.ini对应的WSGI  　　　Application 144 6.2.2　neutronapi_v2_0 section 146 6.3　Core Service API（RESTful）的 　　处理流程 148 6.3.1　Core Service的WSGI  　　　Application 149 6.3.2　Core Service处理HTPP Request的基本流程 149 6.3.3　Core Service处理HTTP Request的函数映射 153 6.3.4　小结 162 6.4　Extension Service API（RESTful）的处理流程 164 6.4.1　Extension Service的类图与加载 164 6.4.2　Extension Service的WSGI Application 167 6.4.3　Extension Service处理HTTP Request的基本流程 169 6.4.4　Extension Service处理HTTP Request的函数映射 171 6.4.5　小结 176 6.5　Plugin的加载 178 6.5.1　Core Service Plugin的加载 179 6.5.2　Extension Services Plugin的加载 180 6.6　RPC Consumer的创建 181 6.6.1　Neutron Plugin创建RPC Consumer的接口 182 6.6.2　Neutron Server启动RPC Consumer 183 6.7　本章小结 187 第7章　Neutron的插件 190 7.1　核心插件 191 7.1.1　ML2插件简介 193 7.1.2　类型驱动 193 7.1.3　机制驱动 202 7.1.4　ML2插件create_network函数剖析 224 7.1.5　ML2插件create_subnet函数剖析 229 7.1.6　ML2插件create_port函数剖析 240 7.2　业务插件 249 7.2.1　Router Plugin的create_router函数分析 250 7.2.2　Router Plugin的add_router_interface代码分析 257 7.3　Neutron Plugin的消息发布和订阅 260 7.3.1　Neutron Plugin中的Callbacks Module机制 261 7.3.2　Neutron Plugin中的RPC机制 265 7.4　本章小结 266 第8章　Neutron的代理 268 8.1　OVS Agent 270 8.1.1　三类关键的Bridge 270 8.1.2　内外VID的转换 288 8.1.3　OVS Agent代码分析 295 8.1.4　OVS Agent小结 309 8.2　L3 Agent 311 8.2.1　class OVSInterfaceDriver分析 312 8.2.2　class RouterInfo分析 317 8.2.3　L3 Agent代码分析 326 8.2.4　L3 Agent小结 351 8.3　本章小结 352 资源截图：

资源名称：云计算解码（第2版） 内容简介： 随着业界对云计算认识的深入，云计算的产业生态系统开始形成并逐步明朗。云计算已不仅仅是新的IT技术革命，更启动了新的信息产业革命。《云计算解码(第2版)》对云计算产业进行了深入分析，以更好地展现整个产业的竞争格局和发展走势；同时，在业界目前普遍认可的IaaS、PaaS、SaaS的基础之上，创新性地进行了扩展，增加了对DaaS（桌面虚拟化）、CDN等新的服务内涵和云计算环境下的网络关键技术的剖析，并围绕新的扩展服务体系展开关键技术特征与实现的介绍，以帮助读者更清晰地了解整个产业和技术的发展脉络。 资源目录： 第1章 云计算概述 1.1 云计算：第三次IT革命 1.2 云计算的基本概念 1.2.1 云计算的内涵 1.2.2 云计算服务 1.2.3 云计算的类型 1.3 云计算的发展历程和驱动因素 1.3.1 云计算的发展历程 1.3.2 云计算发展的驱动因素 1.4 云计算对信息产业的影响 1.4.1 云计算是一种破坏性创新 1.4.2 云计算正在重塑信息产业 第2章 云计算产业分析 2.1 互联网产业经济基本规律 2.2 云计算产业链分析 2.3 云计算目标市场分析 2.3.1 云计算的企业市场 2.3.2 云计算的公众消费者市场 2.3.3 云计算市场的发展趋势 2.4 云计算产业竞争格局分析 2.4.1 互联网阵营 2.4.2 IT阵营 2.4.3 电信阵营 2.4.4 小结 第3章 云计算技术体系架构 3.1 传统计算机系统架构 3.2 云计算系统架构 3.3 云计算基础架构的关键技术 3.3.1 虚拟化架构技术 3.3.2 分布式架构技术 3.3.3 小结 3.4 经典云计算分层服务体系 3.4.1 IaaS及技术实现 3.4.2 PaaS及技术实现 3.4.3 SaaS及技术实现 3.5 扩展云计算服务体系 3.5.1 DaaS及技术实现 3.5.2 CDN服务及技术实现 3.5.3 云计算环境下的网络关键技术的要求及实现 3.6 本章小结 第4章 基础设施即服务（IaaS）及关键实现技术 4.1 IaaS概述 4.2 IaaS关键实现技术之服务器虚拟化 4.2.1 服务器虚拟化概述 4.2.2 CPU虚拟化 4.2.3 内存虚拟化 4.2.4 I/O虚拟化 4.2.5 网卡虚拟化 4.3 IaaS关键实现技术之存储虚拟化 4.3.1 存储系统概述 4.3.2 存储设备层的存储虚拟化 4.3.3 块聚合层的存储虚拟化 4.3.4 文件/记录层的存储虚拟化 4.4 IaaS关键实现技术之云计算管理平台 4.4.1 自动化部署技术 4.4.2 弹性能力提供技术 4.4.3 资源监控 4.4.4 资源调度 4.4.5 虚拟化网络管理技术 4.4.6 业务服务管理和计费度量管理 4.5 典型IaaS服务——AWSEC2 4.5.1 AWS简介 4.5.2 弹性云计算（EC2） 4.6 本章小结 第5章 平台即服务（PaaS）及关键实现技术 5.1 PaaS概述 5.2 PaaS应用运行托管平台及关键技术 5.2.1 典型PaaS应用运行托管平台——AppEngine 5.2.2 PaaS应用运行托管平台的关键技术 5.3 PaaS基础架构及关键技术 5.3.1 基于分布式计算技术的PaaS基础架构 5.3.2 PaaS基础架构的关键技术 5.4 当前主流PaaS平台分析 5.4.1 IaaS衍生型 5.4.2 传统生态延伸型 5.4.3 SaaS拓展型 5.4.4 革新生态型 第6章 软件即服务（SaaS）及关键实现技术 6.1 SaaS概述 6.2 呈现层技术 6.2.1 为什么Web呈现层技术对SaaS如此重要 6.2.2 基于浏览器的Web呈现技术 6.2.3 基于插件方式的Web呈现技术 6.2.4 HTML5和Flash技术路线的比较 6.3 调度层技术 6.3.1 基于DNS的调度 6.3.2 基于虚拟IP地址的调度 6.3.3 基于链路聚合的调度 6.3.4 基于应用的调度 6.3.5 调度策略 6.4 业务层 6.5 数据层 6.6 用户管理和配置管理 6.6.1 用户管理 6.6.2 个性化配置 6.7 典型的SaaS服务提供商 6.7.1 Salesforce服务简介 6.7.2 SalesCloudCRM服务及特征 第7章 桌面即服务（DaaS）及关键实现技术 7.1 虚拟桌面概述 7.1.1 虚拟桌面的工作原理 7.1.2 虚拟桌面的发展历史 7.1.3 虚拟桌面的技术方案 7.1.4 虚拟桌面的典型架构 7.2 虚拟桌面核心技术——桌面交付协议 7.2.1 RDP协议 7.2.2 ICA/HDX协议 7.2.3 SPICE协议 7.2.4 PCoIP协议 7.2.5 小结 7.3 虚拟桌面的其他关键技术 7.3.1 资源池的构建 7.3.2 应用发布管理 7.3.3 虚拟桌面终端 7.4 本章小结 第8章 内容分发网络（CDN）及关键实现技术 8.1 CDN的基本概念 8.1.1 CDN的发展历史 8.1.2 CDN服务的价值 8.1.3 CDN的工作原理 8.2 CDN的关键技术 8.2.1 CDN系统功能架构 8.2.2 GSLB的原理和关键技术 8.2.3 SLB的原理和关键技术 8.2.4 Cache的关键技术 8.3 云时代的CDN服务 8.3.1 CDN具备云计算的典型特征 8.3.2 CDN是云计算的标准配置服务 8.3.3 CDN中应用云的关键技术 8.4 本章小结 第9章 云计算环境下的网络关键技术 9.1 云计算环境下的网络技术体系概述 9.1.1 传统互联网业务的网络层次 9.1.2 虚拟化架构对网络的影响 9.1.3 分布式架构对网络的影响 9.1.4 小结 9.2 虚拟机通信及迁移的相关技术 9.2.1 虚拟交换机 9.2.2 分布式虚拟交换机 9.2.3 IEEE802.1 QbhBPE 9.2.4 IEEE802.1 QbgEVB 9.2.5 小结 9.3 数据中心内部二层网络大规模互连技术 9.3.1 二层网络STP的单路径之痛 9.3.2 基于设备聚合的多路径技术 9.3.3 基于协议扩展的多路径技术 9.3.4 小结 9.4 数据中心之间的二层互连技术 9.4.1 传统的二层互连技术 9.4.2 OTV 9.4.3 小结 9.5 解决云计算对网络需求的相关新技术 9.5.1 他山之石，可以攻玉——高性能互连技术InfiniBand 9.5.2 扁平化，全互连——新型交换设备QFabric 9.5.3 功能分离，设备融合——创新网络架构OpenFlow 9.5.4 小结 9.6 本章小结 第10章 云计算七律 10.1 服务法则 10.2 技术法则 10.3 马太法则 10.4 差异化法则 10.5 专注法则 10.6 合作法则 10.7 重塑法则 10.8 总结和展望 附录A A.1 互联网阵营发展与运营实践 A.1.1 典型IaaS服务提供商实践 A.1.2 典型PaaS服务提供商实践 A.1.3 SaaS服务提供商阵营实践 A.2 IT阵营的发展与转型实践 A.2.1 老牌IT巨头IBM的华丽转身 A.2.2 "云"与"端"并重的软件巨头微软 A.2.3 老牌存储厂商EMC与"云"共舞 A.2.4 网络巨头思科的IT之路 A.2.5 虚拟化巨擘VMware的云计算布局 A.3 运营商阵营的发展与运营实践 A.3.1 云计算时代的电信运营商 A.3.2 电信运营商的云计算探索与实践 A.3.3 小结 参考文献 资源截图：

资源名称：从Lucene到Elasticsearch：全文检索实战 内容简介： 《从Lucene到Elasticsearch：全文检索实战》循序渐进介绍了信息检索、布尔检索、向量空间模型、tf-idf、BM25排序算法、Lucene架构、Lucene创建索引、Lucene查询、Lucene项目实战、Elasticsearch安装与配置、Elasticsearch插件安装、REST API数据操作、映射与模板、索引别名、Elasticsearch基本和高级搜索、Elasticsearch同步数据库、Elasticsearch集群管理、项目实战等内容。 阅读《从Lucene到Elasticsearch：全文检索实战》，读者能够掌握信息检索的核心概念，应用Lucene库处理全文检索业务，掌握Elasticsearch分布式搜索引擎的使用方法与技巧。 《从Lucene到Elasticsearch：全文检索实战》基于Lucene 6.0和Elasticsearch 5.4.0进行讲解，技术先进，示例丰富 适合想学习信息检索技术的初学者和相关专业的大学生、研究生学习，也很适合大数据及云计算平台构建人员以及有一定基础的IT开发人员使用。 资源目录： 第1章 信息检索模型 1 1.1 信息检索概述 1 1.1.1 信息过载 1 1.1.2 信息检索定义 2 1.1.3 信息检索常用术语 3 1.1.4 信息检索系统 4 1.2 分词算法 5 1.2.1 分词算法概述 5 1.2.2 词典匹配分词法 6 1.2.3 语义理解分词法 6 1.2.4 词频统计分词法 7 1.3 倒排索引 7 1.4 布尔检索模型 9 1.5 tf-idf权重计算 11 1.6 向量空间模型 13 1.7 概率检索模型 16 1.7.1 贝叶斯决策理论 17 1.7.2 二值独立模型 18 1.7.3 Okapi BM25模型 20 1.7.4 BM25F模型 20 1.8 本章小结 21 第2章 Lucene开发入门 22 2.1 Lucene概述 22 2.1.1 Lucene简介 22 2.1.2 Lucene特点 22 2.1.3 Lucene架构 23 2.2 Lucene开发准备 25 2.2.1 下载Lucene文件库 25 2.2.2 工程中引入Lucene 26 2.2.3 下载Luke 27 2.2.4 下载IK分词工具 28 2.2.5 工程搭建 29 2.3 Lucene分词详解 30 2.3.1 Lucene分词系统 30 2.3.2 分词器测试 31 2.3.3 IK分词器配置 34 2.3.4 中文分词器对比 36 2.3.5 扩展停用词词典 38 2.3.6 扩展自定义词典 38 2.4 Lucene索引详解 40 2.4.1 Lucene字段类型 40 2.4.2 索引文档示例 41 2.4.3 Luke中查看索引 46 2.4.4 索引的删除 48 2.4.5 索引的更新 49 2.5 Lucene查询详解 50 2.5.1 搜索入门 51 2.5.2 多域搜索（MultiFieldQueryParser） 52 2.5.3 词项搜索（TermQuery） 53 2.5.4 布尔搜索（BooleanQuery） 53 2.5.5 范围搜索（RangeQuery） 54 2.5.6 前缀搜索（PrefixQuery） 55 2.5.7 多关键字搜索（PhraseQuery） 55 2.5.8 模糊搜索（FuzzyQuery） 55 2.5.9 通配符搜索（WildcardQuery） 56 2.6 Lucene查询高亮 56 2.7 Lucene新闻高频词提取 58 2.7.1 问题提出 58 2.7.2 需求分析 58 2.7.3 编程实现 58 2.8 本章小结 61 第3章 Lucene文件检索项目实战 62 3.1 需求分析 62 3.2 架构设计 63 3.3 文本内容抽取 64 3.3.1 Tika简介 64 3.3.2 Tika下载 64 3.3.3 搭建工程 65 3.3.4 内容抽取 66 3.3.5 自动解析 68 3.4 工程搭建 71 3.5 索引文档 72 3.6 查询界面 75 3.7 文件检索 77 3.8 结果展示 80 3.9 本章小结 85 第4章 从Lucene到Elasticsearch 86 4.1 Elasticsearch概述 86 4.1.1 诞生过程 86 4.1.2 流行度分析 88 4.1.3 架构解读 89 4.1.4 优点 89 4.1.5 应用场景 90 4.1.6 核心概念 92 4.1.7 对比RDMS 94 4.1.8 文档结构 94 4.2 安装Elasticsearch 95 4.2.1 安装Java 96 4.2.2 下载Elasticsearch 97 4.2.3 启动Elasticsearch 97 4.2.4 后台运行Elasticsearch 99 4.2.5 关闭Elasticsearch 99 4.2.6 基本配置 100 4.3 中文分词器配置 101 4.3.1 IK分词器安装 101 4.3.2 扩展本地词库 102 4.3.3 配置远程词库 103 4.4 Head插件使用指南 105 4.4.1 Head插件的安装 105 4.4.2 Head插件的使用 107 4.5 REST命令 109 4.5.1 CURL工具 110 4.5.2 Kibana Dev Tools 111 4.6 本章小结 112 第5章 Elasticsearch集群入门 113 5.1 索引管理 113 5.1.1 新建索引 113 5.1.2 更新副本 115 5.1.3 读写权限 115 5.1.4 查看索引 116 5.1.5 删除索引 117 5.1.6 索引的打开与关闭 118 5.1.7 复制索引 118 5.1.8 收缩索引 119 5.1.9 索引别名 120 5.2 文档管理 123 5.2.1 新建文档 123 5.2.2 获取文档 125 5.2.3 更新文档 127 5.2.4 查询更新 129 5.2.5 删除文档 129 5.2.6 查询删除 130 5.2.7 批量操作 130 5.2.8 版本控制 133 5.2.9 路由机制 136 5.3 映射详解 137 5.3.1 映射分类 137 5.3.2 动态映射 138 5.3.3 日期检测 140 5.3.4 静态映射 141 5.3.5 字段类型 142 5.3.6 元字段 156 5.3.7 映射参数 162 5.3.8 映射模板 180 5.4 本章小结 181 资源截图：

资源名称：深入理解大数据：大数据处理与编程实践 内容简介： 以大数据处理主流平台Hadoop1.0为核心，介绍Hadoop MapReduce，HDFS，HBase，以及Hive的基本设计思想、工作原理、系统构架、以及详细的大数据处理编程技术。 　　特点： 　　（1） 重点放在教读者算法设计实现，从基础算法，到应用编程案例，解决实际问题。 　　（2） 作者多年的教学研究实践，课程设计沉淀，可以更深入地讨论大数据。 　　（3） 来自业界——Intel真实的实践经验和案例积累。 资源目录： 推荐序一 推荐序二 推荐序三 丛书序言 前言 第一部分Hadoop系统 第1章大数据处理技术简介 1.1并行计算技术简介 1.1.1并行计算的基本概念 1.1.2并行计算技术的分类 1.1.3并行计算的主要技术问题 1.2大数据处理技术简介 1.2.1大数据的发展背景和研究意义 1.2.2大数据的技术特点 1.2.3大数据研究的主要目标、基本原则和基本途径 1.2.4大数据计算模式和系统 1.2.5大数据计算模式的发展趋势 1.2.6大数据的主要技术层面和技术内容 1.3MapReduce并行计算技术简介 1.3.1MapReduce的基本概念和由来 1.3.2MapReduce的基本设计思想 1.3.3MapReduce的主要功能和技术特征 1.4Hadoop系统简介 1.4.1Hadoop的概述与发展历史 1.4.2Hadoop系统分布式存储与并行计算构架 1.4.3Hadoop平台的基本组成与生态系统 1.4.4Hadoop的应用现状和发展趋势 第2章Hadoop系统的安装与操作管理 2.1Hadoop系统安装方法简介 2.2单机和单机伪分布式Hadoop系统安装基本步骤 2.2.1安装和配置JDK 2.2.2创建Hadoop用户 2.2.3下载安装Hadoop 2.2.4配置SSH 2.2.5配置Hadoop环境 2.2.6Hadoop的运行 2.2.7运行测试程序 2.2.8查看集群状态 2.3集群分布式Hadoop系统安装基本步骤 2.3.1安装和配置JDK 2.3.2创建Hadoop用户 2.3.3下载安装Hadoop 2.3.4配置SSH 2.3.5配置Hadoop环境 2.3.6Hadoop的运行 2.3.7运行测试程序 2.3.8查看集群状态 2.4HadoopMapReduce程序开发过程 2.5集群远程作业提交与执行 2.5.1集群远程作业提交和执行过程 2.5.2查看作业执行结果和集群状态 第3章大数据存储--分布式文件系统HDFS 3.1HDFS的基本特征与构架 3.1.1HDFS的基本特征 3.1.2HDFS的基本框架与工作过程 3.2HDFS可靠性设计 3.2.1HDFS数据块多副本存储设计 3.2.2HDFS可靠性的设计实现 3.3HDFS文件存储组织与读写 3.3.1文件数据的存储组织 3.3.2数据的读写过程 3.4HDFS文件系统操作命令 3.4.1HDFS启动与关闭 3.4.2HDFS文件操作命令格式与注意事项 3.4.3HDFS文件操作命令 3.4.4高级操作命令和工具 3.5HDFS基本编程接口与示例 3.5.1HDFS编程基础知识 3.5.2HDFS基本文件操作API 3.5.3HDFS基本编程实例 第4章HadoopMapReduce并行编程框架 4.1MapReduce基本编程模型和框架 4.1.1MapReduce并行编程抽象模型 4.1.2MapReduce的完整编程模型和框架 4.2HadoopMapReduce基本构架与工作过程 4.2.1Hadoop系统构架和MapReduce程序执行过程 4.2.2HadoopMapReduce执行框架和作业执行流程 4.2.3HadoopMapReduce作业调度过程和调度方法 4.2.4MapReduce执行框架的组件和执行流程 4.3HadoopMapReduce主要组件与编程接口 4.3.1数据输入格式InputFormat 4.3.2输入数据分块InputSplit 4.3.3数据记录读入RecordReader 4.3.4Mapper类 4.3.5Combiner 4.3.6Partitioner 4.3.7Sort 4.3.8Reducer类 4.3.9数据输出格式OutputFormat 4.3.10数据记录输出RecordWriter 第5章分布式数据库HBase 5.1HBase简介 5.1.1为什么需要NoSQL数据库 5.1.2HBase的作用和功能特点 5.2HBase的数据模型 5.2.1HBase的基本数据模型 5.2.2HBase的查询模式 5.2.3HBase表设计 5.3HBase的基本构架与数据存储管理方法 5.3.1HBase在Hadoop生态中的位置和关系 5.3.2HBase的基本组成结构 5.3.3HBaseRegion 5.3.4RegionServer 5.3.5HBase的总体组成结构 5.3.6HBase的寻址和定位 5.3.7HBase节点的上下线管理 5.4HBase安装与操作 5.4.1安装一个单机版的HBase 5.4.2HBaseShell操作命令 5.4.3基于集群的HBase安装和配置 5.5HBase的编程接口和编程示例 5.5.1表创建编程接口与示例 5.5.2表数据更新编程接口与示例 5.5.3数据读取编程接口与示例 5.5.4HBaseMapReduce支持和编程示例 5.6HBase的读写操作和特性 5.6.1HBase的数据写入 5.6.2HBase的数据读取 5.7其他HBase功能 5.7.1Coprocessor 5.7.2批量数据导入BulkLoad 第6章分布式数据仓库Hive 6.1Hive的作用与结构组成 6.2Hive的数据模型 6.2.1Hive的数据存储模型 6.2.2Hive的元数据存储管理 6.2.3Hive的数据类型 6.3Hive的安装 6.3.1下载Hive安装包 6.3.2配置环境变量 6.3.3创建Hive数据文件目录 6.3.4修改Hive配置文件 6.4Hive查询语言--HiveQL 6.4.1DDL语句 6.4.2DML语句 6.4.3SELECT查询语句 6.4.4数据表操作语句示例 6.4.5分区的使用 6.4.6桶的使用 6.4.7子查询 6.4.8Hive的优化和高级功能 6.5HiveJDBC编程接口与程序设计 第7章IntelHadoop系统优化与功能增强 7.1IntelHadoop系统简介 7.1.1IntelHadoop系统的主要优化和增强功能 7.1.2IntelHadoop的系统构成与组件 7.2IntelHadoop系统的安装和管理 7.3IntelHadoopHDFS的优化和功能扩展 7.3.1HDFS的高可用性 7.3.2IntelHadoop系统高可用性配置服务 7.3.3IntelHadoop系统高可用性配置服务操作 7.3.4自适应数据块副本调整策略 7.4IntelHadoopHBase的功能扩展和编程示例 7.4.1HBase大对象存储（LOB） 7.4.2加盐表 7.4.3HBase跨数据中心大表 7.5IntelHadoopHive的功能扩展和编程示例 7.5.1开源Hive的不足 7.5.2IntelHadoop"HiveoverHBase"优化设计 7.5.3HiveoverHBase的架构 第二部分MapReduce的编程和算法设计 第8章MapReduce基础算法程序设计 第9章MapReduce高级程序设计技术 第10章MapReduce数据挖掘基础算法 第11章大数据处理算法设计与应用编程案例 附录 附录AOpenMP并行程序设计简介 附录BMPI并行程序设计简介 附录C英特尔ApacheHadoop*系统安装手册 参考文献 资源截图：

资源名称：云计算和物联网 内容简介： 本书阐述了云计算和物联网的理论知识，以及切实可行的实施步骤和技术，汇总了作者在实施环保物联云计算平台的实际经验，对于国内实施云计算和物联网具有重要的指导作用。 　　本书共11章，包括云计算和物联网介绍、基于物联网技术的云计算平台、云服务和服务接口、物联、云计算平台、云存储、云数据中心、云服务中心、门户服务、云计算平台管理等内容。 　　本书适合对云计算和物联网技术感兴趣的读者阅读，对行业软件平台的系统分析师和架构师而言是一本很好的技术参考；同时也可作为大学本科高年级和研究生相关课程及从事云计算和物联网研究与开发人员的参考资料。 资源目录： 第1章　云计算和物联网介绍 　1.1　什么是云计算 　　1.1.1　it人员的定义 　　1.1.2　云计算的体系结构 　　1.1.3　商务人员的定义 　　1.1.4　公共云计算、私有云计算和传统it系统 　　1.1.5　云计算包含的内容 　　1.1.6　云计算的成本效益分析和收费模式 　　1.1.7　厂商的云计算战争 　1.2　什么是物联网 　　1.2.1　物联网的定义 　　1.2.2　物联网与互联网的不同之处 　　1.2.3　物联网技术架构 　　1.2.4　物联网的开展步骤 　　1.2.5　物联网分类 　　1.2.6　物联网应用案例 　1.3　云计算产业 　　1.3.1　云计算给小型it企业(或个人)带来的机会 　　1.3.2　云计算给国内大中型it企业带来的挑战 　　1.3.3　云计算给大型网站带来的机会 　　1.3.4　云计算给电信企业带来的机会和挑战 　　1.3.5　云计算和国内中小企业 　　1.3.6　云计算本身的挑战 　　1.3.7　云计算和开源模式 　1.4　物联网产业 　1.5　云计算和物联网的结合 　　1.5.1　数据采集和反控 　　1.5.2　云数据中心 　　1.5.3　云服务中心 　　1.5.4　企业2.0(enterprise2.0) 　　1.5.5　mashup 　1.6　本书两个案例 　　1.6.1　巨正环保云计算平台 　　1.6.2　中网云计算平台 　1.7　基于物联网的云计算平台的人员安排 　　1.7.1　需求分析和设计阶段 　　1.7.2　开发阶段 　　1.7.3　测试阶段 　　1.7.4　部署阶段 　　1.7.5　运行阶段 第2章　基于物联网的云计算平台 　2.1　平台总体结构 　　2.1.1　感知互动层(监控设备层) 　　2.1.2　网络传输层 　　2.1.3　云计算平台 　　2.1.4　与传统应用的区别 　　2.1.5　分布式配置和平台内外网 　2.2　基于物联网的数据源控制器 　　2.2.1　多节点异构采集 　　2.2.2　同现有系统的集成 　　2.2.3　物联和反控 　　2.2.4　巨正数据源管理器实例 　…… 第3章　云服务和服务接口 第4章　物联 第5章　云计算平台 第6章　云存储 第7章　云数据中心 第8章　云服务中心 第9章　门户服务 第10章　云计算平台管理 资源截图：