領(lǐng)先的實用技能——打造云計算工程師

科學(xué)的訓(xùn)練模式——授人以漁而不只是作品臨摹

真實的項目驅(qū)動——行業(yè)知識與專業(yè)設(shè)計相呼應(yīng)

便捷的學(xué)習(xí)體驗——傳統(tǒng)教材與二維碼革命性攜手

“互聯(lián)網(wǎng)+人工智能”時代，新技術(shù)的發(fā)展可謂是一日千里，云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、虛擬現(xiàn)實、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等等，已經(jīng)形成一波新的科技浪潮。以云計算為例，國內(nèi)云計算市場的蛋糕正變得越來越誘人，以下列舉了2016年以來發(fā)生的部分大事。

1．中國聯(lián)通發(fā)布云計算策略，并同步發(fā)起成立“中國聯(lián)通沃云+云生態(tài)聯(lián)盟”，全面開啟云服務(wù)新時代。

2．內(nèi)蒙古斥資500億元欲打造亞洲最大云計算數(shù)據(jù)中心。

3．騰訊云升級為平臺級戰(zhàn)略，旨在探索云上生態(tài)，實現(xiàn)全面開放，構(gòu)建可信賴的云生態(tài)體系。

4．百度正式發(fā)布“云計算+大數(shù)據(jù)+人工智能”三位一體的云戰(zhàn)略。

5．亞馬遜AWS和北京光環(huán)新網(wǎng)科技股份有限公司聯(lián)合宣布：由光環(huán)新網(wǎng)負責(zé)運營的AWS中國（北京）區(qū)域在中國正式商用。

6. 來自Forrester的報告認(rèn)為，AWS和OpenStack是公有云和私有云事實上的標(biāo)準(zhǔn)。

7．網(wǎng)易正式推出“網(wǎng)易云”。網(wǎng)易將先行投入數(shù)十億人民幣，發(fā)力云計算領(lǐng)域。

8．金山云重磅發(fā)布“大米”云主機，這是一款專為創(chuàng)業(yè)者而生的性能王云主機，采用自建11線BGP全覆蓋以及VPC私有網(wǎng)絡(luò)，全方位保障數(shù)據(jù)安全。

DT時代，企業(yè)對傳統(tǒng)IT架構(gòu)的需求減弱，不少傳統(tǒng)IT企業(yè)的技術(shù)人員，面臨失業(yè)風(fēng)險。全球最知名的職業(yè)社交平臺LinkedIn發(fā)布報告，最受雇主青睞的十大職業(yè)技能中“云計算”名列前茅。2016年，中國企業(yè)云服務(wù)整體市場規(guī)模超500億元，預(yù)計未來幾年仍將保持約30%的年復(fù)合增長率。未來5年，整個社會對云計算人才的需求缺口將高達130萬。從傳統(tǒng)的IT工程師轉(zhuǎn)型為云計算與大數(shù)據(jù)專家，已經(jīng)成為一種趨勢。

基于云計算這樣的大環(huán)境，課工場（kgc.cn）的教研團隊幾年前開始策劃的“云計算工程師系列”教材應(yīng)運而生，它旨在幫助讀者朋友快速成長為符合企業(yè)需求的、優(yōu)秀的云計算工程師。這套教材是目前業(yè)界最全面、專業(yè)的云計算課程體系，能夠滿足企業(yè)對高級復(fù)合型人才的要求。參與本書編寫的院校老師還有吳振宇、楊智勇、胡文杰趙紅艷等。

課工場是北京大學(xué)下屬企業(yè)北京課工場教育科技有限公司推出的互聯(lián)網(wǎng)教育平臺，專注于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)各崗位人才的培養(yǎng)。平臺匯聚了數(shù)百位來自知名培訓(xùn)機構(gòu)、高校的頂級名師和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的行業(yè)專家，面向大學(xué)生以及需要“充電”的在職人員，針對與互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的產(chǎn)品設(shè)計、開發(fā)、運維、推廣和運營等崗位，提供在線的直播和錄播課程，并通過遍及全國的幾十家線下服務(wù)中心提供現(xiàn)場面授以及多種形式的教學(xué)服務(wù)，并同步研發(fā)出版最新的課程教材。

除了教材之外，課工場還提供各種學(xué)習(xí)資源和支持，包括：

現(xiàn)場面授課程

在線直播課程

錄播視頻課程

授課PPT課件

案例素材下載

擴展資料提供

學(xué)習(xí)交流社區(qū)

QQ討論組（技術(shù)，就業(yè)，生活）

以上資源請訪問課工場網(wǎng)站www.kgc.cn。

本套教材特點

（1）科學(xué)的訓(xùn)練模式

科學(xué)的課程體系。

創(chuàng)新的教學(xué)模式。

技能人脈，實現(xiàn)多方位就業(yè)。

隨需而變，支持終身學(xué)習(xí)。

（2）企業(yè)實戰(zhàn)項目驅(qū)動

覆蓋企業(yè)各項業(yè)務(wù)所需的IT技能。

幾十個實訓(xùn)項目，快速積累一線實踐經(jīng)驗。

（3）便捷的學(xué)習(xí)體驗

提供二維碼掃描，可以觀看相關(guān)視頻講解和擴展資料等知識服務(wù)。

課工場開辟教材配套版塊，提供素材下載、學(xué)習(xí)社區(qū)等豐富的在線學(xué)習(xí)資源。

讀者對象

（1）初學(xué)者：本套教材將幫助你快速進入云計算及運維開發(fā)行業(yè)，從零開始逐步成長為專業(yè)的云計算及運維開發(fā)工程師。

（2）初中級運維及運維開發(fā)者：本套教材將帶你進行全面、系統(tǒng)的云計算及運維開發(fā)學(xué)習(xí)，逐步成長為高級云計算及運維開發(fā)工程師。

前言
課程設(shè)計說明
第1章　OpenStack體驗 1
1.1　云計算介紹 2
1.1.1　紅帽O(jiān)penStack產(chǎn)品 2
1.1.2　安裝紅帽O(jiān)penStack環(huán)境 3
1.2　創(chuàng)建實例案例 7
1.2.1　準(zhǔn)備工作 8
1.2.2　在Horizon中啟動實例 10
1.2.3　擴展應(yīng)用 23
本章總結(jié) 26
本章作業(yè) 26
第2章　OpenStack搭建企業(yè)
私有云 27
2.1　環(huán)境準(zhǔn)備 28
2.2　基礎(chǔ)配置 32
2.2.1　安裝配置NTP服務(wù) 32
2.2.2　配置OpenStack yum庫 33
2.2.3　MySQL數(shù)據(jù)庫 34
2.2.4　NoSQL數(shù)據(jù)庫 37
2.2.5　安裝配置Messaging server-
RabbitMQ 37
2.2.6　Memcached 39
2.3　認(rèn)證服務(wù) 39
2.3.1　認(rèn)證服務(wù)概覽 39
2.3.2　安裝配置 40
2.3.3　創(chuàng)建服務(wù)實體和API端點 42
2.3.4　創(chuàng)建域、項目、用戶和角色 44
2.3.5　驗證操作 47
2.3.6　創(chuàng)建OpenStack客戶端環(huán)境腳本 48
2.4　鏡像服務(wù) 49
2.4.1　鏡像服務(wù)概覽 49
2.4.2　安裝和配置 50
2.4.3　創(chuàng)建鏡像服務(wù)的 API 端點 51
2.4.4　安裝軟件包 52
2.4.5　驗證操作 53
2.5　計算服務(wù) 55
2.5.1　計算服務(wù)概覽 55
2.5.2　安裝并配置控制節(jié)點 56
2.5.3　安裝和配置計算節(jié)點 60
2.5.4　驗證操作 62
2.6　Networking 服務(wù) 63
2.6.1　網(wǎng)絡(luò)服務(wù)概覽 63
2.6.2　安裝并配置控制節(jié)點 64
2.6.3　安裝和配置計算節(jié)點 70
2.6.4　驗證操作 72
2.7　Dashboard 74
2.8　啟動一個實例 76
本章總結(jié) 83
第3章　云存儲 85
3.1　塊存儲與文件存儲 86
3.2　對象存儲 87
3.3　對象存儲Swift 88
3.3.1　Swift數(shù)據(jù)模型 88
3.3.2　Swift組件 89
3.3.3　Swift的數(shù)據(jù)一致性 91
3.3.4　Swift存儲策略 91
3.3.5　對象存儲Swift補充 92
3.4　塊存儲服務(wù)Cinder 94
3.4.1　塊存儲服務(wù)概覽 94
3.4.2　塊存儲服務(wù)組件 94
3.4.3　Cinder架構(gòu)解釋 95
3.4.4　Cinder支持存儲類型 96
本章總結(jié) 96
第4章　Fuel安裝OpenStack 97
4.1　Fuel概述 98
4.2　虛擬環(huán)境設(shè)置 100
4.3　部署OpenStack環(huán)境 105
本章總結(jié) 116
第5章　大數(shù)據(jù)Hadoop 117
5.1　什么是大數(shù)據(jù) 118
5.2　Hadoop體系結(jié)構(gòu) 119
5.3　安裝Hadoop運行環(huán)境 121
5.3.1　在Linux中配置Hadoop運行環(huán)境 121
5.3.2　Hadoop完全分布式安裝 124
5.3.3　運行Hadoop的WordCount程序 130
5.4　HDFS體系結(jié)構(gòu) 132
5.4.1　基本概念 133
5.4.2　Master/Slave架構(gòu) 136
5.4.3　HDFS的Web界面 136
5.4.4　HDFS的命令行操作 138
5.5　MapReduce基礎(chǔ) 141
5.5.1　MapReduce概述 142
5.5.2　MapReduce架構(gòu)設(shè)計 142
5.5.3　MapReduce編程模型 143
5.6　下一代MapReduce框架
YARN 145
5.6.1　YARN架構(gòu) 145
5.6.2　YARN配置文件 146
5.6.3　YARN作業(yè)執(zhí)行流程 147
5.6.4　YARN優(yōu)勢 148
本章總結(jié) 148
本章作業(yè) 149
第6章　HBase數(shù)據(jù)庫 151
6.1　HBase基礎(chǔ) 152
6.1.1　HBase簡介 152
6.1.2　HBase體系結(jié)構(gòu) 153
6.1.3　HBase數(shù)據(jù)模型 155
6.1.4　HBase的安裝 158
6.2　HBase Shell操作 165
6.3　MapReduce與HBase 172
6.4　Hive和Spark 174
6.4.1　Hive 174
6.4.2　Spark 175
本章總結(jié) 176
本章作業(yè) 176
第7章　部署CDH環(huán)境 177
7.1　CDH概述 178
7.2　案例環(huán)境 178
7.2.1　準(zhǔn)備工作 179
7.2.2　安裝數(shù)據(jù)庫 182
7.2.3　安裝CDH 183
7.2.4　安裝配置CDH集群 185
7.2.5　配置Kafka 190
本章總結(jié) 192
第8章　云計算數(shù)據(jù)中心與亞馬遜
AWS 193
8.1　體系結(jié)構(gòu)簡介 194
8.2　云計算數(shù)據(jù)中心特點 195
8.3　網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用架構(gòu) 196
8.4　能源利用 199
8.5　自動化管理 201
8.6　容災(zāi)系統(tǒng) 201
8.6.1　容災(zāi)概述 202
8.6.2　容災(zāi)技術(shù) 202
8.7　亞馬遜AWS 203
本章總結(jié) 205

1. 云平臺通信技術(shù)應(yīng)用 [主編　王浩　王偉旗]
2. 云計算與網(wǎng)絡(luò)安全 [主編　肖�！⌒煳牧x]
3. 云計算技術(shù)實訓(xùn)教程 [主編 周躍南 蔡學(xué)軍]
4. 走進云計算：Windows Azure實戰(zhàn)手記 [朱明中（小朱） 著]