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| 編輯推薦： |
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本书是新兴领域“十四五”高等教育教材，特点在于系统性、实用性、通俗易懂以及涵盖面广，可作为软件、大数据、计算机等相关本科专业的专业基础教材，为不同方向的专业学习奠定基础。
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| 內容簡介： |
本书旨在引导读者全面了解分布式系统的核心原理、关键技术和实际应用。全书分为9章，内容包括分布式系统概述、理论基础、基础架构，以及分布式文件系统HDFS、分布式计算模型MapReduce、分布式协调服务ZooKeeper、分布式数据库HBase和分布式消息系统Kafka的工作原理与应用，最后提供两个实战项目，帮助读者将所学知识应用于解决实际问题。
本书的特点是系统性、实用性、通俗易懂、涵盖面广，可作为大数据、计算机等相关专业的本科和研究生教材，为不同方向的专业学习奠定基础。本书对社会学习者同样友好，无学习门槛，每章内容相对独立，实践内容详尽。
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| 目錄：
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第1章分布式系统概述
1.1问题导入
1.2分布式系统的发展历史及技术特征
1.2.1为什么需要分布式系统
1.2.2分布式系统的演化
1.2.3分布式系统的核心特征
1.2.4分布式系统的技术难点
1.3分布式系统分类
1.3.1分布式文件系统
1.3.2分布式计算系统
1.3.3分布式协调服务
1.3.4分布式数据库
1.3.5分布式消息队列
1.4分布式系统的应用案例
1.4.1阿里云盘古存储系统2.0
1.4.2智能家居系统
本章小结
课后习题
第2章分布式理论基础
2.1问题导入
2.2分布式数据基础理论
2.2.1数据分区
2.2.2数据复制
2.3分布式系统基础理论
2.3.1CAP定理
2.3.2BASE理论
2.3.3一致性模型
2.4分布式事务与共识算法
2.4.1分布式共识算法
2.4.2分布式事务方案
本章小结
课后习题
第3章分布式系统基础架构与实践
3.1问题导入
3.2分布式系统基础架构
3.2.1分布式应用服务拆分
3.2.2分布式协同
3.2.3分布式计算
3.2.4分布式存储
3.2.5分布式资源管理与调度
3.3Hadoop大数据平台的技术架构
3.3.1Hadoop发展历史
3.3.2Hadoop大数据技术生态体系
3.3.3Hadoop环境搭建
3.3.4Hadoop运行模式
3.4阿里云飞天分布式架构
3.4.1阿里云与飞天平台简介
3.4.2阿里云技术生态体系
3.4.3阿里云飞天开放服务
3.5华为云数据库GaussDB
3.5.1GaussDB服务介绍
3.5.2GaussDB服务应用
本章小结
课后习题
第4章分布式文件系统HDFS
4.1问题导入
4.2HDFS概述
4.2.1分布式文件系统的定义
4.2.2HDFS的发展
4.2.3HDFS的优缺点
4.3HDFS的核心组件与工作原理
4.3.1HDFS组成架构
4.3.2HDFS核心组件
4.3.3HDFS数据读写流程
4.3.4HDFS工作原理
4.3.5HA应用
4.4案例: 基于HDFS的文本数据读写
4.4.1运行环境搭建
4.4.2应用功能实现
本章小结
课后习题
第5章分布式计算模型MapReduce
5.1问题导入
5.2MapReduce概述
5.2.1MapReduce的发展
5.2.2MapReduce的优缺点
5.3MapReduce工作原理
5.3.1MapReduce计算模型介绍
5.3.2MapReduce数据处理流程
5.3.3MapReduce基本架构
5.3.4MapReduce任务提交详解
5.4MapReduce应用案例
5.4.1文本分词统计
5.4.2海量数据排序
本章小结
课后习题
第6章分布式协调服务ZooKeeper
6.1问题导入
6.2ZooKeeper系统概述
6.2.1为什么需要ZooKeeper
6.2.2ZooKeeper的设计目标
6.3ZooKeeper的工作原理与应用
6.3.1ZooKeeper核心组件功能介绍
6.3.2ZooKeeper服务执行流程
6.3.3ZooKeeper应用
6.4案例: 基于ZooKeeper的服务存储管理
6.4.1运行环境搭建
6.4.2客户端操作
本章小结
课后习题
第7章分布式数据库HBase
7.1问题导入
7.2HBase系统概述
7.2.1NoSQL数据库
7.2.2HBase与Bigtable
7.2.3HBase与传统关系数据库对比
7.2.4HBase的特点
7.2.5HBase应用场景
7.3HBase数据模型与工作原理
7.3.1数据单元及数据存储格式
7.3.2存储架构及核心角色
7.3.3数据读写流程
7.4案例: 基于HBase的员工信息读写
7.4.1运行环境搭建
7.4.2应用功能实现
本章小结
课后习题
第8章分布式消息系统Kafka
8.1问题导入
8.2Kafka系统概述
8.2.1Kafka的产生背景
8.2.2Kafka的特点
8.2.3Kafka应用场景
8.3Kafka的工作机制与流程
8.3.1消息模型
8.3.2消息处理流程
8.3.3客户端操作
8.4案例: 基于Kafka的用户行为日志的消息处理
8.4.1日志数据产生
8.4.2日志数据消费
本章小结
课后习题
第9章分布式处理项目实战
9.1Quick BI可视化工具
9.1.1Quick BI简介
9.1.2Quick BI使用步骤
9.2游戏日志数据分析
9.2.1项目需求分析
9.2.2项目功能实现
9.3微博海量存储实战
9.3.1项目需求分析
9.3.2项目功能实现
本章小结
课后习题
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| 內容試閱：
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分布式系统作为一种分散任务进行并行处理的解决方案，以其高效、可扩展和高可用的计算和存储能力，成为现代互联网和大数据应用领域不可或缺的技术基石。对于学生和从业者而言，只有系统地学习和理解分布式系统原理，熟练地掌握和使用分布式技术与工具，方可适应时代的需求。然而，分布式系统的复杂性也给其学习和应用带来了挑战。编写本书，旨在给广大读者提供一本系统、实用、通俗易懂的学习指南。
全书共9章。第1~3章是对分布式系统的理论与技术的综述。其中，第1章从分布式系统的发展历史开始，分析分布式系统的特征和技术难点，介绍常见的各类分布式系统，并讨论现实生活中的典型应用； 第2章讲解分布式理论基础，包括数据基础、CAP定理和BASE理论、一致性模型、分布式共识算法以及分布式事务方案等； 第3章重点介绍分布式系统的基础架构，以及行业内著名的Hadoop大数据平台的技术架构和阿里云飞天分布式架构及华为云数据库GaussDB，帮助读者更好地理解分布式系统的设计与组织结构。第4~8章深入剖析了各类分布式系统的工作原理及实际应用。其中，第4章讲解Hadoop分布式文件系统（HDFS）的原理，分析HDFS如何解决海量数据的存储和管理问题，学习如何在实际应用中搭建和配置HDFS集群； 第5章讲解MapReduce计算模型的工作原理，学习如何使用MapReduce实现分布式计算，并深入理解MapReduce的优势和局限性； 第6章介绍ZooKeeper在分布式系统中的关键作用，学习ZooKeeper的原理和使用方法，掌握如何实现分布式系统中的协调和同步； 第7章详细讲解如何使用分布式数据库HBase实现海量数据的高效存储和检索，以及HBase在实际应用中的配置和优化方法； 第8章深入探讨分布式消息系统Kafka的工作原理，并学习如何配置和使用Kafka实现分布式消息通信。第9章的分布式处理项目实战，精心设计了两个不同领域的项目，帮助读者将所学知识转换为切实可行的解决方案，培养解决实际问题的能力。
本书的特点是具有系统性、实用性，内容通俗易懂、涵盖面广。希望通过本书内容的引导，读者能够从分布式技术小白迅速成长为能够解决实际问题的开发者。书中每一章都经过精心编写，力求贴近实际应用场景，为广大读者提供一本全面且易懂的学习资料。
本书可作为大数据、计算机等相关专业的专业基础教材，学生无论将来学习哪个方向的系列专业课程，都会从本书的学习中受益。同时，本书对于那些对分布式技术感兴趣的社会学习者也非常友好。书中内容不存在学习门槛，每一章都可以独立学习，可根据兴趣和个人情况决定学习哪一部分和学习到什么程度，也可以跳过理论部分，直接跟随实践部分的指引，迅速完成环境部署并掌握使用技巧。
本书的编写得到了常州大学阿里云大数据学院、慧科教育科技集团、阿里云计算有限公司的大力支持，主编徐守坤负责全书内容组织和第1~3章的编写，游静进行内容设计并参与了第4~6章的编写，石林参与了第7~9章的编写； 副主编唐杰、孙威、董亮提供了大量素材和案例，唐杰、孙威完成了全书程序的调试，董亮完成了教材策划、配套课件制作与校对工作。
愿本书成为学术研究与实践的桥梁，为读者开启分布式计算的大门，引领大家在分布式世界中不断探索与创新。期待读者在本书的学习过程中茁壮成长，在探索分布式系统原理与实践的旅程中感受快乐、收获力量！
编写组
2024年10月
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