作 者:卢誉声 著
定 价:99
出 版 社:机械工业出版社
出版日期:2016年06月01日
页 数:479
装 帧:平装
ISBN:9787111539964
●本书赞誉
●序一
●序二
●序三
●前言
●章 分布式计算概述 1
●1.1 分布式概念 1
●1.2 分布式计算及其原理 2
●1.3 分布式系统特性 3
●1.3.1 容错性 3
●1.3.2 高可扩展性 4
●1.3.3 开放性 5
●1.3.4 并发处理能力 5
●1.3.5 透明性 6
●1.4 通用分布式计算系统 6
●1.4.1 Apache Hadoop 6
●1.4.2 Apache Spark 8
●1.4.3 Apache Storm 9
●1.5 分布式存储系统 10
●1.5.1 分布式存储概念 10
●部分目录
内容简介
全书分为3篇：靠前篇详细讲解本书将要开发的分布式实时计算系统所涉及的相关技术，特别针对C++11的新特性着重介绍。第二篇剖析分布式计算系统编程细节，其中对每个重要的概念、模型和函数都加以阐述。第三篇主要关注实战用例，将编写数个极具实践价值的应用程序，为开发者提供参考。通过阅读本书，读者不仅能开发出一套基于C/C++实现的分布式实时计算系统，而且还可以以此学习和了解服务器编程接口设计以及UNIX服务器开发的多个重要主题，对未来实际应用与开发提供参考。
卢誉声 著
卢誉声，软件工程师，擅长c++多线程编程和实时分布式系统架构。曾在思科系统(中国)研发中心云产品研发部工作多年。他曾参与服务器后端、前端以及SDK的设计与研发工作，在大规模分布式系统设计与实现、性能调优、高可用性和自动化等方面积累了丰富的敏捷实践与开发经验。现在在美国某IT／互联网公司工作，从事c++底层通信系统设计与研发。此外，他从事c／c++研发工作，对Java、、Lua以及移动开发平台等也有一定研究。
前 言?Preface为什么要写这本书云计算与大数据为计算机科学领域注入了的活力，而大数据的实时处理更是为海量数据处理和数据挖掘带来了崭新的契机。从某种意义上讲，传统大数据的批处理方式已经一定程度上解决了我们所面临的问题，由MapReduce、Bulk Synchronous Parallel以及其他计算范式衍生而来的大规模计算集群已经广泛运用于生产环境中。然而，客户的要求是满足的。他们想要更多的数据、服务、价值以及更多的便利。随着数据量的增加，对实时响应时间的需求也在提高，原本承载着海量数据处理任务的批处理系统在实时计算处理方面越发显得乏力。这么说的原因很简单，像Hadoop使用的MapReduce这样的数据批处理技术，其设计初衷并不是为了满足实时计算的需求。数据批处理系统与实时处理系统在需求上存在着本质的区别。要做到实时等
