Google BigQuery, Всё о хранилищах данных, аналитике и машинном обучении, Лакшманан В., Тайджани Д., 2021.
Вас пугает необходимость обрабатывать петабайтные наборы данных? Познакомьтесь с Google BigQuery, — системой хранения информации, которая может консолидировать данные по всему предприятию, облегчает интерактивный анализ и позволяет реализовать задачи машинного обучения. Теперь вы можете эффективно хранить, запрашивать, получать и изучать данные в одной удобной среде. Валиаппа Лакшманан и Джордан Тайджани научат вас работать в современном хранилище данных, используя все возможности масштабируемого, безсерверного публичного облака.
Продвинутые запросы.
В главах 2 и 3 мы рассмотрели основы запросов на Standard SQL и типов данных, поддерживаемых в BigQuery. Исходный код парсера и анализатора диалекта Standard SQL, поддерживаемого в BigQuery, был открыт как ZetaSQL (https://github.com/google/zetasql). Парсер и анализатор ZetaSQL используются для обеспечения постоянного функционирования, проверки и неявного приведения типов, разрешения имен и многого другого во всех продуктах Google Cloud Platform (GCP), которые поддерживают SQL (например, Cloud Spanner и Cloud Dataflow). Однако эти механизмы запросов могут поддерживать не все возможности языка ZetaSQL. Например, на момент написания этой книги сервис BigQuery не поддерживал транзакции с несколькими состояниями. Также на момент написания этой книги Cloud Dataflow не поддерживал географические запросы, но когда такая поддержка появится, запросы GIS SQL и географические типы в Cloud Dataflow будут работать так же, как в BigQuery.
Оглавление.
Предисловие.
Глава 1.Что такое Google BigQuery?
Глава 2.Основы запросов.
Глава 3.Типы данных, функции и операторы.
Глава 4.Загрузка данных в BigQuery.
Глава 5.Разработка с BigQuery.
Глава 6.Архитектура BigQuery.
Глава 7.Оптимизация производительности и затрат.
Глава 8.Продвинутые запросы.
Глава 9.Машинное обучение в BigQuery.
Глава 10.Администрирование и безопасность BigQuery.
Об авторах.
Об обложке.
Купить .
По кнопкам выше и ниже «Купить бумажную книгу» и по ссылке «Купить» можно купить эту книгу с доставкой по всей России и похожие книги по самой лучшей цене в бумажном виде на сайтах официальных интернет магазинов Лабиринт, Озон, Буквоед, Читай-город, Литрес, My-shop, Book24, Books.ru.
По кнопке «Купить и скачать электронную книгу» можно купить эту книгу в электронном виде в официальном интернет магазине «ЛитРес», и потом ее скачать на сайте Литреса.
По кнопке «Найти похожие материалы на других сайтах» можно найти похожие материалы на других сайтах.
On the buttons above and below you can buy the book in official online stores Labirint, Ozon and others. Also you can search related and similar materials on other sites.
Дата публикации:
Теги: Лакшманан :: Тайджани :: аналитика :: педагогика :: машинное обучение :: хранение данных :: облачные хранилища
Смотрите также учебники, книги и учебные материалы:
Следующие учебники и книги:
- Алгоритмы Data Science и их практическая реализация на Python, Учебное пособие, Протодьяконов А.В., Пылов П.А., Садовников В.Е., 2022
- PyTorch, Освещая глубокое обучение, Стивенс Э., Антига Л., Виман Т., 2022
- Python и машинное обучение, Машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow, Рашка С., Мирджалили В., 2020
- Python для data science, Васильев Ю., 2023
Предыдущие статьи:
- Data Science, Наука о данных с нуля, Грас Д., 2021
- Data Science для карьериста, Нолис Ж., Робинсон Э., 2021
- Apache Kafka, Потоковая обработка и анализ данных, Шапира Г., Палино Т., Сиварам Р., Петти К., 2023
- Командная строка Linux, Колисниченко Д.Н., 2023