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第1章 绪论1

1.1 分布式计算与分布式系统1

1.1.1 分布式计算简介1

1.1.2 分布式系统的实例2

1.1.3 分布式系统的目标4

1.2 云计算5

1.2.1 简介5

1.2.2 云计算的优点和缺点7

1.3 本书概要10

1.4 小结12

习题12

第一篇 分布式系统15

第2章 分布式系统入门15

2.1 分布式系统的定义15

2.1.1 分布式与集中式15

2.1.2 分布式与计算机网络16

2.1.3 分布式系统层次结构17

2.1.4 分布式系统分类18

2.2 分布式系统中的软硬件19

2.2.1 硬件19

2.2.2 软件20

2.3 分布系统中的主要特征21

2.3.1 容错性21

2.3.2 安全性22

2.4 小结23

习题23

第3章 客户—服务器端架构25

3.1 客户—服务器模式的基本概念和优点25

3.1.1 客户—服务器模式的基本概念25

3.1.2 客户—服务器模式优点26

3.2 客户—服务器端架构和体系结构26

3.2.1 面向连接服务与无连接服务26

3.2.2 应用程序的层次结构27

3.2.3 客户—服务器模型体系结构29

3.3 客户—服务器模型的进程通信32

3.3.1 进程通信中客户—服务器模型的实现方法32

3.3.2 客户—服务器模型的进程通信协议34

3.4 客户—服务器端模型的变种37

3.4.1 移动代码37

3.4.2 移动代理38

3.4.3 网络计算机39

3.4.4 瘦客户40

3.4.5 移动设备和自组网络40

3.5 小结41

习题42

第4章 分布式对象43

4.1 分布式对象基本模型43

4.1.1 远程对象43

4.1.2 分布式共享对象45

4.2 远程过程调用45

4.2.1 RPC基本操作46

4.2.2 参数传递47

4.3 分布式计算环境的远程对象调用49

4.3.1 远程对象调用49

4.3.2 分布式计算环境52

4.3.3 分布式计算环境的远程对象调用方式53

4.4 Java远程方法调用54

4.5 小结56

习题57

第5章 公共对象请求代理体系结构58

5.1 CORBA基本概述58

5.1.1 CORBA RMI概述59

5.1.2 CORBA体系结构60

5.1.3 CORBA接口定义语言62

5.1.4 CORBA远程对象引用66

5.2 CORBA的基本服务67

5.2.1 CORBA命名服务68

5.2.2 CORBA事件服务70

5.2.3 CORBA通知服务72

5.3 容错性和安全性73

5.3.1 容错性73

5.3.2 安全性75

5.4 Java IDL语言77

5.4.1 Java IDL映射78

5.4.2 Java CORBA编程实现82

5.5 小结85

习题85

第二篇 云计算技术89

第6章 分布式云计算概述89

6.1 云计算入门89

6.1.1 云计算的定义89

6.1.2 云计算的发展历史90

6.1.3 云计算的优缺点92

6.2 云服务93

6.2.1 使用云平台的理由93

6.2.2 云平台的服务类型94

6.2.3 云平台服务的安全性95

6.2.4 云平台服务的供应商95

6.2.5 云平台服务的优势和面临的挑战98

6.3 云计算比较99

6.3.1 集群计算和云计算99

6.3.2 网格计算和云计算101

6.3.3 效用计算和云计算103

6.3.4 并行计算、分布计算和云计算104

6.4 小结105

习题106

第7章 Google公司的三大技术107

7.1 Google文件系统107

7.1.1 前言107

7.1.2 设计概要108

7.1.3 系统交互112

7.1.4 主控服务器操作113

7.1.5 容错和检测114

7.2 Bigtable技术115

7.2.1 Bigtable简介115

7.2.2 Bigtable数据模型116

7.2.3 API117

7.2.4 Bigtable所依赖的框架118

7.2.5 Bigtable实现的关键119

7.2.6 Bigtable性能优化方案122

7.2.7 Bigtable应用实例125

7.2.8 经验总结127

7.3 MapReduce技术128

7.3.1 前言128

7.3.2 编程模型129

7.3.3 实例129

7.3.4 输入输出类型129

7.3.5 更多实例130

7.3.6 执行概述130

7.4 小结132

习题132

第8章 Yahoo！公司的云平台技术134

8.1 什么是PNUTS——灵活通用的表存储平台134

8.1.1 前言134

8.1.2 PNUTS概述135

8.1.3 PNUTS的设计和功能136

8.1.4 PNUTS的系统结构136

8.1.5 PNUTS的数据存储和检索137

8.1.6 副本和一致性138

8.1.7 其他数据库系统功能140

8.1.8 数据库服务141

8.2 Pig系统简述141

8.2.1 Pig的定义141

8.2.2 Pig简介141

8.3 ZooKeeper系统简述142

8.3.1 什么是ZooKeeper142

8.3.2 ZooKeeper项目介绍142

8.4 小结143

习题143

第9章 Aneka云平台技术144

9.1 Aneka云平台144

9.2 Aneka的架构144

9.3 面向市场的云架构146

9.4 Aneka：从企业网格到面向市场的云计算148

9.4.1 Aneka云中面向市场的资源定价和分配148

9.4.2 性能评估150

9.4.3 高性能计算工作负载150

9.5 小结154

习题154

第10章 Greenplum数据库技术155

10.1 什么是Greenplum155

10.2 Greenplum分析数据库155

10.3 Greenplum数据库的体系结构156

10.3.1 无共享大规模并行处理体系结构156

10.3.2 Greenplum的分段单元服务157

10.3.3 数据分布和并行扫描157

10.3.4 容错能力和先进的复制技术158

10.3.5 全局并行查询优化技术159

10.3.6 gNet软件互联159

10.3.7 并行数据流引擎160

10.3.8 统一的分析处理161

10.3.9 基于标准，建立在开源PostgreSQL数据库系统之上161

10.4 Greenplum的关键特性和优点161

10.5 小结162

习题162

第11章 Amazon公司的Dynamo技术163

11.1 Dynamo初步介绍163

11.2 Dynamo的背景资料164

11.2.1 系统的假设和需求164

11.2.2 服务层协议165

11.2.3 设计考虑因素166

11.3 Dynamo系统体系结构167

11.3.1 系统接口168

11.3.2 分割算法168

11.3.3 复制169

11.3.4 数据版本170

11.3.5 Dynamo中的get（）和put（）的操作172

11.3.6 临时性故障处理172

11.3.7 处理永久的错误：同步复制173

11.3.8 成员关系和故障检测173

11.3.9 增加删除存储结点174

11.4 小结175

习题175

第12章 IBM公司的云计算技术176

12.1 IBM公司的云计算概述176

12.2 云风暴177

12.3 智能商业服务178

12.4 智慧地球计划178

12.5 Z系统179

12.6 虚拟化的动态基础架构技术180

12.6.1 虚拟化181

12.6.2 虚拟化的云计算技术182

12.6.3 实现虚拟化策略的关键解决方案183

12.7 小结186

习题186

第三篇 分布式云计算的程序开发第13章 基于Hadoop系统的开发189

13.1 Hadoop系统概述189

13.1.1 Hadoop系统由来189

13.1.2 Apache Hadoop项目190

13.1.3 Hadoop的优势191

13.2 Hadoop分布式文件系统191

13.2.1 HDFS体系结构192

13.2.2 文件系统的命名空间193

13.2.3 HDFS数据复制193

13.3 MapReduce编程194

13.3.1 MapReduce概述194

13.3.2 MapReduce核心198

13.3.3 任务执行和执行环境200

13.3.4 作业的提交与监控203

13.3.5 作业的输入输出203

13.3.6 MapReduce特性205

13.4 编程实例208

13.5 小结211

习题212

第14章 基于HBase系统的开发213

14.1 HBase介绍213

14.2 HBase数据模型213

14.2.1 概念视图214

14.2.2 物理视图214

14.2.3 子表：域215

14.3 HBase体系结构和功能216

14.3.1 HBase Master216

14.3.2 HRegion Server217

14.3.3 HBase Client217

14.4 HBase编程218

14.5 小结219

习题220

第15章 基于Google App Engine系统的开发221

15.1 Google App Engine简介221

15.1.1 Google App Engine基本功能221

15.1.2 Google App Engine环境配置223

15.1.3 Google App Engine资源配额225

15.2 如何使用Google App Engine225

15.2.1 Google App Engine Java SDK使用226

15.2.2 Google App Engine Python SDK使用240

15.3 基于Google App Engine的应用程序开发实例246

15.4 小结251

习题251

第16章 基于Windows Azure系统的开发253

16.1 微软公司的云计算概述253

16.1.1 微软公司的云计算战略253

16.1.2 微软公司的动态云计算解决方案254

16.2 Windows Azure平台简介257

16.2.1 Windows Azure258

16.2.2 SQL Azure261

16.2.3 .NET服务263

16.3 Windows Azure服务使用265

16.3.1 Windows Azure环境配置266

16.3.2 开发GuestBook应用程序266

16.3.3 发布GuestBook应用程序277

16.4 小结279

习题280

附录A Hadoop MapReduce在线测试平台281

技术名词索引288

参考文献294

后记304