面向大數(shù)據(jù)和云計算的異構(gòu)結(jié)構(gòu)集群資源調(diào)度框架及應用

　　本書深入淺出地介紹了面向大數(shù)據(jù)和云計算的異構(gòu)結(jié)構(gòu)集群資源調(diào)度框架和應用，共分為11章，內(nèi)容涉及面向大數(shù)據(jù)和云計算的異構(gòu)結(jié)構(gòu)集群的基本概念、異構(gòu)結(jié)構(gòu)集群資源調(diào)度機制、集中式資源調(diào)度框架、集中式資源調(diào)度框架的負載平衡和可擴展性優(yōu)化、分布式資源調(diào)度框架、應用感知的混合式資源調(diào)度框架、GPU集群的一體化調(diào)度算法、CPU-GPU集群在機器學習中的資源調(diào)度、大規(guī)模圖數(shù)據(jù)挖掘的示范應用。 本書的適用對象為大數(shù)據(jù)和云計算相關(guān)領(lǐng)域的程序員、架構(gòu)師、運維人員和產(chǎn)品經(jīng)理作為技術(shù)參考和培訓資源，也可以作為大中專院校教師和學生的教學參考。

　　西北工業(yè)大學計算機學院副教授。主要研究方向為集群計算、大數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。承擔和參加過分布式異構(gòu)系統(tǒng)資源管理及數(shù)據(jù)流性能分析工具等國家大型科研項目以及高可用集群系統(tǒng)等國際合作軟件研發(fā)項目。