第一部分 平台基础
第1章　云计算与大数据
运维概论　2
1.1　云计算产生背景　2
1.2　云计算的基本概念　4
1.2.1　云计算定义　4
1.2.2　云能力类型　4
1.2.3　云服务类别　4
1.2.4　典型云计算部署模式　5
1.2.5　云计算基本特征　7
1.3　云计算技术　8
1.3.1　云计算的发展现状　8
1.3.2　云计算技术发展特点　9
1.3.3　云计算架构　10
1.3.4　云计算网络与安全　12
1.4　云存储　12
1.4.1　数据中心构建与管理　12
1.4.2　虚拟化技术　13
1.5　云计算与大数据的关系　15
1.5.1　云计算与大数据的联系　15
1.5.2　云计算与大数据的区别　15
1.6　大数据的基本概念　15
1.6.1　什么是数据　15
1.6.2　大数据的定义　16
1.6.3　大数据的基本特征　16
1.7　大数据技术　17
1.7.1　大数据采集　17
1.7.2　大数据存储　17
1.7.3　大数据计算　17
1.7.4　大数据分析　18
1.7.5　大数据可视化　18
1.7.6　大数据平台监控　19
1.7.7　大数据平台运维　19
1.8　应用场景介绍　19
1.9　本章小结　20
1.10　习题　20
第2章　Linux操作系统　21
2.1　Linux操作系统的安装与配置　21
2.1.1　操作系统的作用　21
2.1.2　Linux操作系统　22
2.1.3　实践任务：CenOS 7的
安装与配置　24
2.1.4　磁盘分区　27
2.1.5　交换分区　28
2.2　Linux用户与组的管理　29
2.2.1　Linux用户和用户组的概念　29
2.2.2　实践任务：Linux用户的
管理　30
2.2.3　实践任务：Linux用户组的
管理　32
2.3　Linux文件管理　33
2.3.1　Linux文件的概念　33
2.3.2　Linux文件类型与权限　35
2.3.3　实践任务：文件系统的命令　37

2.3.4　实践任务：文件的压缩
与打包　40
2.3.5　实践任务：软件包的管理　42
2.4　Shell的运用　45
2.4.1　文本编辑器　46
2.4.2　Shell脚本介绍　49
2.4.3　实践任务：Shell脚本
常用命令　50
2.5　Linux进程管理　53
2.5.1　Linux进程简介　53
2.5.2　实践任务：进程管理　54
2.6　Linux网络管理　57
2.6.1　网络的基本概念　57
2.6.2　网络设备的作用　58
2.6.3　网络配置　58
2.6.4　实践任务：网络操作与
测试命令　60
2.7　本章小结　62
2.8　习题　62
第二部分　虚拟化技术
第3章　OpenStack
部署与运维　66
3.1　OpenStack概述　67
3.1.1　OpenStack的产生　67
3.1.2　OpenStack简介　68
3.1.3　OpenStack的特点　69
3.1.4　OpenStack的架构　69
3.2　OpenStack的服务　71
3.2.1　身份认证服务　71
3.2.2　镜像服务　72
3.2.3　计算服务　72
3.2.4　网络服务　73
3.2.5　对象存储服务　74
3.2.6　块存储服务　74
3.2.7　界面服务　75
3.3　OpenStack的安装与部署　75
3.3.1　基本环境配置　76
3.3.2　OpenStack软件的安装　76
3.3.3　Keystone的安装　83
3.3.4　Glance的安装　90
3.3.5　Nova的安装　96
3.3.6　Neutron的安装　111
3.3.7　Horizon的安装　124
3.4　本章小结　127
3.5　习题　128
第4章　Docker容器
虚拟化技术　129
4.1　Docker概述　130
4.1.1　Docker技术的产生　130
4.1.2　Docker的定义　131
4.1.3　Docker的工作原理　132
4.1.4　Docker与OpenStack
的区别　133
4.1.5　Docker容器与虚拟机
的关系　134
4.2　Docker的安装与配置　134
4.2.1　Docker的安装环境　134
4.2.2　Docker的目录结构　137
4.2.3　Docker的基本信息查看　138
4.3　Docker的镜像管理　139
4.3.1　获取镜像　139
4.3.2　查看镜像　141
4.3.3　查找镜像　141
4.3.4　上传镜像　142
4.3.5　删除镜像　142
4.3.6　创建镜像　143
4.4　Docker的容器管理　144
4.4.1　启动容器　144
4.4.2　终止容器　146
4.4.3　删除容器　146
4.4.4　进入容器　146
4.4.5　导出和导入容器　148
4.4.6　Docker容器的
Web界面管理　149
4.5　案例分析：在Linux操作系统中安装Docker并部署MySQL镜像　151
4.6　本章小结　154
4.7　习题　154
第三部分　大数据运维与监控
第5章　大数据运维导论　156
5.1　大数据运维概述　156
5.2　大数据运维主流工具简介　159
5.2.1　大数据系统技术方案　159
5.2.2　Hadoop原理简介　159
5.2.3　ZooKeeper原理简介　161
5.2.4　HBase原理简介　161
5.2.5　Spark原理简介　166
5.2.6　Hive原理简介　167
5.2.7　MongoDB原理简介　168
5.2.8　Kafka原理简介　170
5.2.9　Storm原理简介　172
5.2.10　Flume原理简介　174
5.3　本章小结　177
5.4　习题　177
第6章　大数据运维实操　178
6.1　Hadoop安装及配置　178
6.1.1　配置3台服务器间SSH免密远程登录　178
6.1.2　配置Java环境　181
6.1.3　Hadoop分布式文件系统
集群安装及配置　182
6.2　ZooKeeper安装及配置　189
6.3　HBase安装及配置　197
6.3.1　HBase完全分布环境搭建　197
6.3.2　HBase基本操作实例　203
6.4　Spark安装及配置　206
6.5　Hive安装及配置　211
6.5.1　安装配置MySQL　211
6.5.2　Hive本地模式安装配置　213
6.6　MongoDB安装及配置　223
6.7　Kafka安装及配置　226
6.7.1　Kafka安装　226
6.7.2　Kafka启动　226
6.8　Storm安装及配置　230
6.8.1　Storm环境搭建　230
6.8.2　安装IDEA编程环境及
配置Maven环境　233
6.8.3　IDEA下创建Maven项目　235
6.9　Flume安装及配置　248
6.10　本章小结　252
6.11　习题　252
第7章　大数据运维监控　253
7.1　使用Hadoop实现运维监控　254
7.1.1　使用Shell命令查看
Hadoop运行情况　254
7.1.2　通过浏览器监控
Hadoop运行情况　255
7.2　使用Nagios工具实现
运维监控　257
7.2.1　Nagios简介　257
7.2.2　Nagios监控安装配置　259
7.3　使用Ganglia实现对Hadoop和
HBase集群的运维监控　270
7.3.1　Ganglia简介　270
7.3.2　Ganglia安装环境准备　271
7.3.3　Ganglia安装　271
7.3.4　服务器端配置　275
7.3.5　客户机端配置　279
7.3.6　启动各个服务及监控进程　279
7.3.7　查看监控　280
7.4　本章小结　283
7.5　习题　283
参考文献　284