數據密集型計算和模型

童維勤，教授、博士。長期任教於上海大學計算機工程與科學學院，兼任《上海大學學報》（英文版）編委會委員。主要研究領域：並行程序設計方法；高性能計算技術和應用；嵌入式技術。

獲獎：“自強2000集羣式高性能計算機系統”2001年獲上海市科學技術進步一等獎。榮譽稱號：1997年上海市高等學校優秀青年教師獎，1998年寶鋼優秀教師獎，1998年、1999年Intel優秀教師獎。作為負責人，完成了國家自然科學基金、上海市科委、上海市教委等資助的科研項目10多項。

正在承擔的項目：總裝某預研項目子課題“飛行器RCS精確計算的並行化方法”。 ^[1] 

《數據密集型計算和模型》共分7章，第1章介紹數據密集型計算的概況，及其與高性能計算和雲計算的異同、應用領域以及面臨的挑戰問題；第2章介紹巨量數據時代的計算機組織體系和技術；第3章着重介紹內存計算組織體系和技術；第4章～第6章介紹幾個常見的計算模型，如MapReduce模型、BSP模型和Dryad模型等；第7章綜合介紹一些專門領域的計算模型，如All Pairs模型等。

數據密集型計算是大數據時代的標誌。《數據密集型計算和模型》一書借鑑了大數據在該領域的研究成果，有一定的創新。 ^[1] 

內容系統全面，着重介紹原理和方法，對信息技術領域的相關從業者以及廣大相關學科師生有參考價值。

作者長期從事高性能計算技術和應用領域相關的研究和教學工作，該書的出版將會對該領域有促進作用。

《大數據技術與應用》叢書已被列為“十二五”國家重點圖書出版規劃項目，在面向經濟建設和社會發展重大需求，開展科技成果轉化和產學研結合工作的基礎上，選擇大數據技術應用的重點領域，圍繞城市交通、醫療、金融、城市規劃等各領域中大數據技術的應用，系統總結了數據科學、大數據技術及其在城市建設各領域中應用的科研技術成果和項目實施經驗，同時叢書還就大數據治理和服務體系、系統測評技術等方面進行了概括，是一套為廣大大數據相關專業的技術人員、研究人員以及各領域相關人員推出的具有系統性、創新性和前瞻性的，理論聯繫實際的大型系列叢書。 ^[1] 

第1章 緒論

1.1 數據密集型計算概念

1.2 大數據時代的數據密集型計算技術

1.3 數據密集型計算與高性能計算、雲計算的關係

1.4 數據密集型計算的應用領域

1.5 大數據帶來的挑戰

第2章 大數據時代的計算機體系結構

2.1 計算部件

2.2 存儲部件

2.3 網絡部件

2.4 軟件定義部件

2.5 虛擬資源管理系統

第3章 內存計算

3.1 內存計算的概念

3.2 內存計算的硬件結構

3.3 內存計算的系統軟件

3.4 內存數據庫

第4章 MapReduce模型

4.1 MapReduce模型簡介

4.2 基於MapReduce模型的實現

4.3 MapReduce模型的改進

第5章 BSP模型

5.1 BSP模型簡介

5.2 BSP模型發展概況

5.3 基於BSP模型的編程框架

第6章 Dryad

6.1 Dryad簡介

6.2 SCOPE算法語言

6.3 DryadLINQ

6.4 Cosmos

6.5 MapReduce與Dryad的比較

第7章 其他計算模型

7.1 ALL-Pairs

7.2 DOT

7.3 Pig Latin

7.4 GraphLab

7.5 工作流

附錄 英文縮略語 ^[1]