第1章绪论1.1分布式计算与分布式系统1.1.1分布式计算简介1.1.2分布式系统的实例1.1.3分布式系统的目标1.2云计算1.2.1简介1.2.2云计算的优点和缺点1.3本书概要1.4小结习题12第一篇分布式系统第2章分布式系统入门2.1分布式系统的定义2.1.1分布式与集中式2.1.2分布式与计算机网络2.1.3分布式系统层次结构2.1.4分布式系统分类2.2分布式系统中的软硬件2.2.1硬件2.2.2软件2.3分布式系统中的主要特征2.3.1容错性2.3.2安全性2.4小结习题23第3章客户—服务器端架构3.1客户—服务器模式的基本概念和优点3.1.1客户—服务器模式的基本概念3.1.2客户—服务器模式优点3.2客户—服务器端架构和体系结构3.2.1面向连接服务与无连接服务3.2.2应用程序的层次结构3.2.3客户—服务器模型体系结构3.3客户—服务器模型的进程通信3.3.1进程通信中客户—服务器模型的实现方法3.3.2客户—服务器模型的进程通信协议3.4客户—服务器端模型的变种3.4.1移动代码3.4.2移动代理3.4.3网络计算机3.4.4瘦客户3.4.5移动设备和自组网络3.5小结习题42第二篇云计算技术第4章分布式云计算概述4.1云计算入门4.1.1云计算的定义4.1.2云计算的发展历史4.1.3云计算的特点4.2云服务4.2.1使用云平台的理由4.2.2云平台的服务类型4.2.3云平台服务的安全性4.2.4云平台服务的供应商4.2.5云平台服务的优势和面临的挑战4.3云计算比较4.3.1集群计算和云计算4.3.2网格计算和云计算4.3.3效用计算和云计算4.3.4并行计算、分布计算和云计算4.4小结习题62第5章Google公司的三大技术5.1Google文件系统5.1.1前言5.1.2设计概要5.1.3系统交互5.1.4主控服务器操作5.1.5容错和检测5.2Bigtable技术5.2.1Bigtable简介5.2.2Bigtable数据模型5.2.3API5.2.4Bigtable所依赖的框架5.2.5Bigtable实现的关键5.2.6Bigtable性能优化方案5.2.7Bigtable应用实例5.2.8经验总结5.3MapReduce技术5.3.1前言5.3.2编程模型5.3.3实例5.3.4输入输出类型5.3.5更多实例5.3.6MapReduce执行5.4小结习题89第6章Yahoo!公司的云平台技术6.1什么是PNUTS——灵活通用的表存储平台6.1.1前言6.1.2PNUTS概述6.1.3PNUTS的设计和功能6.1.4PNUTS的系统结构6.1.5PNUTS的数据存储和检索6.1.6副本和一致性6.1.7其他数据库系统功能6.1.8数据库服务6.2Pig系统简述6.2.1Pig的定义6.2.2Pig简介6.3ZooKeeper系统简述6.3.1什么是ZooKeeper6.3.2ZooKeeper项目介绍6.4小结习题100第7章Greenplum数据库技术7.1什么是Greenplum7.2Greenplum 分析数据库7.3Greenplum数据库的体系结构7.3.1无共享大规模并行处理体系结构7.3.2Greenplum的分段单元服务7.3.3数据分布和并行扫描7.3.4容错能力和先进的复制技术7.3.5全局并行查询优化技术7.3.6gNet软件互联7.3.7并行数据流引擎7.3.8统一的分析处理7.3.9基于标准，建立在开源PostgreSQL数据库系统之上7.4Greenplum的关键特性和优点7.5小结习题108第8章Amazon公司的Dynamo技术8.1Dynamo初步介绍8.2Dynamo的背景资料8.2.1系统的假设和需求8.2.2服务层协议8.2.3设计考虑因素8.3Dynamo系统体系结构8.3.1系统接口8.3.2分割算法8.3.3复制8.3.4数据版本8.3.5Dynamo中的get()和put()的操作8.3.6临时性故障处理8.3.7处理永久的错误： 同步复制8.3.8成员关系和故障检测8.3.9增加删除存储结点8.4小结习题121第9章IBM公司的云计算技术9.1IBM公司的云计算概述9.2云风暴9.3智能商业服务9.4智慧地球计划9.5Z系统9.6虚拟化的动态基础架构技术9.6.1虚拟化9.6.2虚拟化的云计算技术9.6.3实现虚拟化策略的关键解决方案9.7小结习题132第三篇分布式云计算的程序开发第10章Hadoop系统10.1Hadoop简介10.1.1Hadoop系统的由来10.1.2Hadoop的作用10.1.3Hadoop的优势10.1.4Hadoop应用现状及发展趋势10.2Hadoop项目及其结构10.3Hadoop体系结构10.4Hadoop集群安全策略10.5小结143第11章MapReduce详解11.1MapReduce简介11.2MapReduce计算模型11.2.1MapReduce Job11.2.2Hadoop中hello world程序11.2.3运行MapReduce应用程序11.2.4新的API11.2.5MapReduce的数据流和控制流11.3MapReduce工作机制11.3.1MapReduce作业的执行流程11.3.2提交作业11.3.3初始化作业11.3.4分配任务11.3.5执行任务11.3.6更新任务执行进度和状态11.3.7完成作业11.4开发MapReduce应用程序11.4.1系统参数的配置11.4.2配置开发环境11.4.3编写MapReduce程序11.4.4本地测试11.4.5在集群上运行11.5小结173第12章HDFS详解12.1HDFS简介12.2HDFS的相关概念12.3HDFS的体系结构12.4HDFS的基本操作12.4.1HDFS的命令行操作12.4.2HDFS的Web界面12.5HDFS中的读写数据流12.5.1文件的读取12.5.2文件的写入12.5.3一致性模型12.6小结184第13章基于HBase系统的开发13.1HBase简介13.2HBase体系结构13.2.1HRegion13.2.2HRegion Server13.2.3HBase Master13.2.4ROOT表和META表13.2.5HBase与ZooKeeper13.3HBase数据模型13.3.1数据模型13.3.2概念视图13.3.3物理视图13.4HBase与HDFS13.5Java API与HBase编程13.5.1Java API简介13.5.2HBase编程13.6小结201第14章基于Hive系统的开发14.1Hive简介14.1.1Hive的数据存储14.1.2Hive的元数据存储14.2Hive QL14.2.1数据定义（DDL）操作14.2.2数据管理（DML）操作14.2.3SQL操作14.2.4Hive QL使用实例14.3Hive网络接口14.3.1Hive网络接口配置14.3.2Hive网络接口操作实例14.4Hive编程14.5Hive优化14.6小结230第15章基于Google App Engine系统的开发15.1Google App Engine简介15.1.1Google App Engine基本功能15.1.2Google App Engine环境配置15.1.3Google App Engine资源配额15.2如何使用Google App Engine15.2.1Google App Engine Java SDK使用15.2.2Google App Engine Python SDK使用15.3基于Google App Engine的应用程序开发实例15.4小结习题261第16章基于Windows Azure系统的开发16.1微软公司的云计算概述16.1.1微软公司的云计算战略16.1.2微软公司的动态云计算解决方案16.2Windows Azure平台简介16.2.1Windows Azure16.2.2SQL Azure16.2.3.NET 服务16.3Windows Azure服务使用16.3.1Windows Azure环境配置16.3.2开发GuestBook应用程序16.3.3发布GuestBook应用程序16.4小结习题290附录A云计算在线检测平台A.1平台介绍A.2结构和功能A.2.1前台用户接口的结构和功能A.2.2后台程序运行的结构和功能A.2.3平台程序过滤功能A.3检测流程A.4使用介绍A.4.1功能使用A.4.2返回结果介绍A.4.3使用注意事项A.5小结299技术名词索引300参考文献306后记