《云计算》是中国云计算专家委员会刘鹏教授主编的系统讲解云计算技术的专业书籍，重点阐述了云计算领域具代表性的Google、亚马逊和微软三家公司的云计算平台的技术原理和应用方法，并介绍了以Hadoop为代表的开源云计算技术和云计算仿真器CloudSim，分析了云计算领域的理论研究热点问题，给出了云计算应用实例云计算实验的详细步骤。《云计算》主要内容包括：Google的GFS、MapReduce、Bigtable、Chubby和App Engine等；亚马逊AWS的Dynamo、EC2、S3、SQS、SimpleDB和CloudFront等；微软 Azure、SQL服务、.Net服务和Live服务等；开源云计算技术HDFS、HBase和Eucalyptus等。读者可从配套网站中国云计算（http://www.chinacloud.cn）获取更多资料和求解疑难问题。 《云计算》紧跟云计算的发展前沿，既有理论深度，又有实用价值，可作为高校教材使用，也可作为云计算研发人员和爱好者的学习和参考资料。

本书是您纵情享用数据之美的得力助手。作为处理海量数据集的理想工具，Apache Hadoop架构是MapReduce算法的一种开源应用，是Google(谷歌)开创其帝国的重要基石。本书内容丰富，展示了如何使用Hadoop构建可靠、可伸缩的分布式系统，程序员可从中探索如何分析海量数据集，管理员可以了解如何建立与运行Hadoop集群。. 本书完全通过案例学习来展示如何用Hadoop解决特殊问题，它将帮助您： 使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）来存储海量数据集，通过MapReduce对这些数据集运行分布式计算.. 熟悉Hadoop的数据和I/O构件，用于压缩、数据集成、序列化和持久处理 洞悉编写MapReduce实际应用程序时常见陷阱和高级特性 设计、构建和管理专用的Hadoop集群或在云上运行Hadoop 使用Pig这种高级的查询语言来处理大规模数据 利用HBase这个Hadoop数据库来处理结构化和半结构化数据 学习Zookeeper，这是一个用于构建分布式系统的协作原语工具箱 如果您拥有海量数据，无论是GB级还是PB级，Hadoop都是完美的选择。本书是这方面最全面的参考。

本书围绕大型网站和支撑大型网站架构的 Java 中间件的实践展开介绍。从分布式系统的知识切入，让读者对分布式系统有基本的了解；然后介绍大型网站随着数据量、访问量增长而发生的架构变迁；接着讲述构建 Java 中间件的相关知识；之后的几章都是根据笔者的经验来介绍支撑大型网站架构的 Java 中间件系统的设计和实践。希望读者通过本书可以了解大型网站架构变迁过程中的较为通用的问题和解法，并了解构建支撑大型网站的 Java 中间件的实践经验。对于有一定网站开发、设计经验，并想了解大型网站架构和支撑这种架构的系统的开发、测试等的相关工程人员，本书有很大的参考意义；对于没有网站开发设计经验的人员，通过本书也能宏观了解大型网站的架构及相关问题的解决思路和方案。

【编辑推荐】  绝技源于江湖、将军发于卒伍，本书包含作者从程序员到首席架构师十多年职业生涯所积累的实战经验。  这不是一本讲怎么使用Hadoop的书，而是一本讲实现Hadoop功能的书，本书系统讲解构建大规模分布式系统的核心技术和实现方法，包含开源的代码，手把手教你掌握分布式技术 【内容简介】 本书从作者的实战经验出发，深入浅出地讲解了如何建立一个Hadoop那样的分布式系统，实现对多台计算机CPU、内存、硬盘的统一利用，从而获取强大计算能力去解决复杂问题。一般互联网企业的分布式存储计算系统都是个大平台，系统复杂、代码庞大，而且只适合公司的业务，工程师很难下载安装到自己的电脑里学习和吃透。本书对分布式核心技术进行了大量归纳和总结，并从中抽取出一套简化的框架和编程API进行讲解，方便工程师了解分布式系统的主要技术实现。这不是一本空谈概念、四处摘抄的书，这本书包含了大量精炼示例，手把手教你掌握分布式核心技术。 本书主要内容  分布式并行计算的基本原理解剖；  分布式协调的实现，包括如何实现公共配置管理，如何实现分布式锁，如何实现集群管理等；  分布式缓存的实现，包括如何提供完整的分布式缓存来利用多机内存能力；  消息队列的实现，包括如何实现发送和接收模式；  分布式文件系统的实现，包括如何像操作本地文件一样操作远程文件，并利用多机硬盘存储能力；  分布式作业调度平台的实现，包括资源隔离、资源调度等。 【参考阅读】 978-7-111-43052-0 大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战 978-7-111-40392-0 分布式系统：概念与设计（原书第5版） 978-7-111-45244-7 Hadoop应用开发技术详解 978-7-111-41766-8 Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理 978-7-111-42226-6 Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理 978-7-111-44534-0 Hadoop技术内幕：深入解析YARN架构设计与实现原理 978-7-111-43514-3 网站数据分析：数据驱动的网站管理、优化和运营 978-7-111-42591-5 数据挖掘：实用案例分析

本书利用现实环境中的例子，着重讲述并行系统的实践与应用。介绍了多线程、并行和分布式计算的基本概念，并且把它们与实现和完成过程联系起来，关注解决方案的正确性和性能。主要内容包括：共享变量程序设计，分布式程序设计，并行程序设计。本书对一些实际案例进行研究，论题包括并行线程、MPI、OpenMP库，还有Java程序设计语言、Ada、高性能Fortran、Linda、Occam和SR。通过完整程序执行具体的例子，程序和实例皆为共享式和分布式的。样例应用领域包括科学计算和分布式系统。本书适用于多线程、并行和分布式计算课程。 作者Greg Andrews是美国亚利桑那大学计算机科学系教授，其研究涉及包括并发和分布式程序设计的各个层面。

This text identifies, examines, and illustrates fundamental concepts in computer system design that are common across operating systems, networks, database systems, distributed systems, programming languages, software engineering, security, fault tolerance, and architecture. Through carefully analyzed case studies from each of these disciplines, it demonstrates how to apply these concepts to tackle practical system design problems. To support the focus on design, the text identifies and explains abstractions that have proven successful in practice such as, remote procedure call, client/service organization, file systems, data integrity, consistency, and authenticated messages. Most computer systems are built using a handful of such abstractions. The text describes how these abstractions are implemented, demonstrates how they are used in different systems, and prepares the reader to apply them in future designs. Features: Concepts of computer system design guided by fundamental principles. Cross-cutting approach that identifies abstractions common to networking, operating systems, transaction systems, distributed systems, architecture, and software engineering. Case studies that make the abstractions real: naming (DNS and the URL); file systems (the UNIX file system); clients and services (NFS); virtualization (virtual machines); scheduling (disk arms); security (TLS). Numerous pseudocode fragments that provide concrete examples of abstract concepts. Extensive support. The authors and MIT OpenCourseWare provide on-line, free of charge, open educational resources, including additional chapters, course syllabi, board layouts and slides, lecture videos, and an archive of lecture schedules, class assignments, and design projects.