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2019-10-08 21:01:32 | 作者: admin

  前言

  背景与内容规划

  随着云计算与大数据应用的快速增长,云计算与大数据技术已逐步成为当前及未来信息处理的基础性技术。因此,在该领域急需大量的相关人才与研发人员,本书正是为了适应这一新的发展趋势和需求而编写的。与现有的教材和图书主要以阐述技术原理不同,为了更好地帮助读者深入理解技术原理和应用研发方法,本教材以应用需求为背景剖析这些技术的原理和应用方法,使用了我们在云计算与大数据相关研究和项目开发实践中总结的大量编程实例和实际应用开发案例,从理论上剖析技术原理本质和从实践上解析技术应用方法。本书主要内容涉及传统分布式计算的基本原理、基本开发技术与方法,云计算的技术原理与编程技术,云存储技术,大数据技术原理与平台架构、应用开发技术与应用案例。本书可为计算机相关专业的本科生、研究生和专业技术人员提供丰富、全面的分布式计算、云计算、大数据技术的知识体系和研发实践技术,也能使相关专业科研人员进一步从事相关研究打下良好基础,并对云计算、大数据等新技术的研究与应用起到较好的推动作用。

  本书主要内容包括: 分布式计算范型技术原理与编程技术,Google云、亚马逊云及阿里云技术原理,云存储技术,Hadoop和Spark技术原理与平台。本书从技术应用开发实践方面给出大量编程实例和应用开发案例,具体包括客户/服务器程序开发、P2P应用程序开发、云计算任务调度算法、云计算能耗优化资源调度算法、3个大数据分析计算应用案例和3个生物医药大数据计算案例。全书共分12章,各章之间的层次关系如下:

  教学资源与使用方法

  本书配套了PPT课件和课后习题参考答案,使用本书进行教学的教师可以到清华大学出版社网站www.tup.tsinghua.edu.cn申请,或发送邮件至linww@scut.edu.cn或lin_w_w@qq.com向作者索取本书相关教学资源。

  本书可以作为计算机相关专业的本科高年级学生和研究生的教材,学生最好在学习过操作系统、计算机网络、面向对象编程语言之后学习本课程。全书内容可根据不同的教学目的和对象进行选择。但根据本书的定位,建议每章讲授最低学时分配如下:

  章名建议重点讲授章节建 议 学 时

  第1章所有小节

  2

  第2章

  所有小节

  8

  第3章

  所有小节

  6

  第4章

  4.1,4.3,4.4,4.6节

  8

  第5章

  5.1,5.2节

  4

  第6章

  6.2.1,6.2.2,6.3,6.4,6.5节

  10

  第7章

  所有小节

  3

  第8章

  所有小节

  4

  第9章

  所有小节

  2

  第10章

  所有小节

  2

  第11章

  所有小节

  2

  第12章

  所有小节

  2

  此外,本书的教学应该有相应的实验教学内容,建议实验课程的学时数不少于理论课程学时数的三分之一。

  致谢

  本书受到国家超级计算长沙中心和深圳鹏城实验室的支持,感谢国家重点研发计划2018YFC0910405,2017YFB0202602,2017YFC1311003,2016YFC1302500,2016YFB0200400,2017YFB0202104; 国家自然科学基金61872084,61772205,61772543,U1435222,61625202,61272056; 化学生物传感与计量学国家重点实验室基金等项目,和湖南智超医疗科技有限公司、北京以利天诚科技有限公司(www.ylitech.com)、亚马逊公司等单位和专家的支持。

  本书由林伟伟博士负责总体设计、组织全书编写,彭绍亮教授负责整体润色、全书校审和内容把关; 本书各章内容的编写由项目组多位研究生参与完成,在本书的编写过程中,他们投入大量精力进行程序设计与资料收集整理工作,他们是吴梓明、温昂展、徐思尧、吴文泰、陈颖璇、刘阳、张子龙、李雷、伍秋平、郭超等,在此特别表示感谢。

  衷心感谢中国科学院陈国良院士,陈院士出版的《并行计算系列丛书》体系完整,框架清晰,内容丰富,与时俱进,时时提醒我要以这样的标准写书。特别感谢我的博士导师华南理工大学齐德昱教授和华南师范大学刘波教授等对本书编写的指导和鼓励。感谢清华大学出版社对本书出版的大力支持。

  本书的撰写和相关技术的研究中,尽管笔者投入了大量的精力,付出了艰辛的努力,然而受知识水平所限,不足之处在所难免,恳请大家批评指正。如果有任何问题和建议,欢迎发送邮件至linww@scut.edu.cn或lin_w_w@qq.com。

  华南理工大学林伟伟

  2019年6月于广州

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