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大数据SQL优化 原理与实践 版权信息
- ISBN:9787111767039
- 条形码:9787111767039 ; 978-7-111-76703-9
- 装帧:平装-胶订
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>>
大数据SQL优化 原理与实践 本书特色
大数据优化经历了从SQL优化到各种优化理论、技术、产品的过程,目前发展到再次回归SQL优化的阶段。SQL是大数据优化的根本,也是必然归宿。但是很多大数据相关从业者已经迷失在了繁多的优化理论和技术中,他们在面的众多平台、插件等各类产品时,会通过各种不同的技术进行优化工作,但是*终得到的效果并不能尽如人意。本书两位作者作为长期活跃在大厂研发一线的工程师,不仅对大数据优化有深入理解,还一直抱有一颗工匠之心,长期研究大数据优化的底层逻辑,*终总结得到一条可以从底层实现优化的方法,这套方法论具有一定的普适性。本书就是对这套方法论的完整呈现和深度分享。
大数据SQL优化 原理与实践 内容简介
这是一本站在一线开发人员的视角,从SQL的本质出发,采用理论与实践相结合、案例与分析相结合、作者经验与一线需求相结合的方式,深度解读大数据SQL优化核心技术和解决方案的工具书。本书主要面向大数据初中级技术人员,期望帮大家深度理解大数据SQL优化原理,掌握SQL优化的落地实践方法,从而真正“玩转”大数据SQL优化技术,根据实际问题和需求设计出有针对性的提升SQL性能的解决方案。 本书共分为4篇,包括10章。 认知篇(第1章)主要面向初学者阐述为什么大数据计算或存储引擎发展至今*终选择SQL作为统一查询语言的原因及利弊,大数据SQL从业者目前面临的主要问题,以及调优的两个根本目标。 原理篇(第2章)以深入浅出的方式解读SQL的本质。为了降低读者理解的门槛,本篇还以Hive、Spark和Flink这三个主流的引擎为例,从源码的角度探索SQL执行背后的秘密。 实践篇(第3~9章)首先深入解读引擎查询优化器的两大优化策略——基于规则的优化和基于代价的优化的实现原理、示例和局限性,然后以Hive、Spark、Flink等主流引擎为蓝本,探索SQL优化(包括结构与参数调优、子查询优化、连接优化、聚合优化)的解决思路和方法论,并给出作者多年总结的一些“坑”。 案例篇(第10章)以实践篇的各种真实需求调优历程为基础,以点带面,以小明大,分享电商、金融、银行这三个典型行业的典型公司大数据SQL调优案例,还给出了内容平台数仓、查询高可用、实时性数仓等业务场景的解决方案。
大数据SQL优化 原理与实践 目录
大数据SQL优化 原理与实践 作者简介
陈鹤大数据专家和架构师,现任东南亚某电商公司大数据专家,曾就职于VIVO等大厂。长期从事大数据架构、实时数据仓库、流批一体与数据应用平台架构研发工作。在Hadoop、Spark、Flink等方面积累了丰富的经验。曾先后主导或参与了多个电商、金融领域的数据体系建设、疑难项目改造、数据平台架构设计与实现项目。数据之力技术丛书编委会委员,PowerData社区核心成员,拥有丰富的大数据相关写作和授课经验。杨国栋数据之力技术丛书编委会主任,杭州电子科技大学硕士,前腾讯软件工程师,《Apache Pulsar原理解析与应用实践》作者。一直就职于头部互联网公司,从事大数据平台与基础架构研发相关工作,在大数据引擎与消息队列引擎方面,一线工作经验特别丰富。热衷知识分享,长期活跃于各个社区。
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