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第1章 大数据处理基础 1

1.1 大数据特征 1

1.1.1 基本特征 1

1.1.2 数据模型 3

1.2 大数据存储模式 5

1.2.1 分布式文件系统 5

1.2.2 大数据存储形式 8

1.2.3 大数据存储实例 9

1.3 大数据处理模式 10

1.3.1 并行处理 10

1.3.2 分布式处理 13

1.3.3 控制流的处理 18

1.3.4 数据流的处理 20

1.4 大数据编程模式 21

1.4.1 批处理 21

1.4.2 流处理 21

1.4.3 交互式数据处理 22

1.4.4 图处理 23

1.5 大数据处理体系结构 23

1.5.1 数据中心 24

1.5.2 数据中心体系结构 24

1.5.3 数据中心的网络拓扑结构 27

1.6 本章小结与全书内容组织 31

参考文献 32

习题 32

第2章 大数据存储基础 33

2.1 分布式存储系统简介 33

2.1.1 分布式存储系统的基本概念 34

2.1.2 数据分布 35

2.1.3 复制与一致性 38

2.1.4 容错机制 40

2.1.5 可扩展性 41

2.2 分布式文件系统 43

2.2.1 分布式文件系统概述 43

2.2.2 HDFS的系统架构 45

2.2.3 数据分布 48

2.2.4 复制与一致性 50

2.2.5 容错机制 51

2.2.6 读写流程 54

2.3 分布式键值系统 57

2.3.1 分布式键值系统概述 57

2.3.2 Dynamo概述 57

2.3.3 数据分布 59

2.3.4 复制与一致性 60

2.3.5 容错机制 63

2.3.6 负载均衡 65

2.3.7 读写流程 67

2.4 新型存储器件驱动的内存系统 68

2.4.1 内存系统对大数据处理的重要性 68

2.4.2 非易失性存储器 70

2.4.3 异构内存系统 73

2.5 本章小结 75

参考文献 76

习题 76

第3章 大数据管理基础 77

3.1 大数据管理挑战概述 77

3.1.1 面向数据管理的大数据特征 77

3.1.2 大数据的管理需求 79

3.2 大数据的划分 81

3.2.1 数据划分方法 81

3.2.2 数据一致性理论 84

3.3 大数据的组织管理方式 88

3.3.1 关系数据库 89

3.3.2 Key-Value数据库 92

3.3.3 列族数据库 94

3.3.4 文档数据库 96

3.3.5 图数据库 99

3.4 大数据仓库系统 106

3.4.1 数据仓库的发展历史 108

3.4.2 大数据仓库的特性 114

3.4.3 实例：Hive分析 118

3.4.4 大数据仓库的未来 128

3.5 本章小结 129

参考文献 129

习题 129

第4章 大数据编程 131

4.1 函数式编程 131

4.1.1 函数式编程的起源 131

4.1.2 函数式语言家族成员 133

4.1.3 函数式编程的概念及特点 137

4.2 MapReduce编程 143

4.2.1 MapReduce的起源 143

4.2.2 MapReduce的工作原理 145

4.2.3 MapReduce的主要特点 148

4.3 MapReduce案例研究 151

4.3.1 WordCount程序分析 151

4.3.2 PageRank程序分析 155

4.4 本章小结 161

参考文献 161

习题 161

第5章 大数据流处理 163

5.1 流处理基础和应用 163

5.1.1 流处理概述 163

5.1.2 流处理应用 166

5.2 分布式流计算 169

5.2.1 数据封装 169

5.2.2 建立应用拓扑 171

5.2.3 指定操作的并行度 172

5.2.4 指定数据分组与传输方式 173

5.2.5 本节小节 174

5.3 开源系统及编程模型 175

5.3.1 Apache Storm 175

5.3.2 Spark Streaming 180

5.3.3 Apache Flink 184

5.4 流处理系统机制及优化 188

5.4.1 流处理调度及优化 188

5.4.2 流处理一致性语义 192

5.4.3 流处理容错 195

参考文献 197

习题 197

第6章 图计算 199

6.1 图计算背景 199

6.1.1 图计算简介 199

6.1.2 图计算特点 201

6.1.3 图计算实例 201

6.2 图计算并行编程模型 202

6.2.1 以点为中心的编程模型 202

6.2.2 以边为中心的编程模型 205

6.2.3 以路径为中心的编程模型 205

6.2.4 以子图为中心的编程模型 208

6.3 图划分和通信 209

6.3.1 图划分策略 210

6.3.2 消息推送机制 212

6.4 单机图计算系统 215

6.4.1 内存图计算系统 216

6.4.2 核外图计算系统 220

6.5 图计算硬件加速技术 229

6.5.1 基于GPU的图计算加速技术 229

6.5.2 基于MIC的图计算加速技术 233

6.5.3 基于FPGA的图计算加速技术 234

6.5.4 基于ASIC的图计算加速技术 236

6.6 图算法案例 239

6.6.1 图拓扑属性算法 240

6.6.2 图数据管理和查询算法 244

6.7 图计算性能评价 246

6.8 本章小结 251

参考文献 251

习题 252

第7章 大数据系统管理 255

7.1 统一资源管理 255

7.1.1 统一资源管理的设计思想 257

7.1.2 统一资源管理的基本架构 258

7.1.3 统一资源管理的工作流程 260

7.2 大数据系统资源调度 265

7.2.1 资源调度系统的架构 265

7.2.2 典型调度算法 268

7.3 大数据系统的协调技术 274

7.3.1 协调系统的架构与原理 274

7.3.2 复制状态机模型 278

7.3.3 分布式一致性算法 279

7.4 案例研究 282

7.4.1 YARN 283

7.4.2 ZooKeeper 286

7.5 本章小结 289

参考文献 290

习题 290

第8章 大数据系统优化技术 291

8.1 存储优化 292

8.1.1 数据局部性优化 292

8.1.2 服务可扩展性优化 298

8.2 调度优化 301

8.2.1 调度模型 301

8.2.2 数据本地化 302

8.2.3 负载均衡 304

8.2.4 拖后腿问题与推测执行 307

8.3 运行时优化 310

8.3.1 中间结果缓存 310

8.3.2 序列化开销优化 313

8.4 本章小结 319

参考文献 320

习题 320

第9章 大数据资源链接 321

重要名词索引 323