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  • Google BigQuery权威指南 [美] 瓦利阿帕·拉克什曼南,[美] 乔丹·蒂加尼 著 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: [美] 瓦利阿帕·拉克什曼南,[美] 乔丹·蒂加尼著
    • 出版社: 中国电力出版社
    • 出版时间:2021-08-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: [美] 瓦利阿帕·拉克什曼南,[美] 乔丹·蒂加尼著
    • 出版社:中国电力出版社
    • 出版时间:2021-08-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2021-10-19
    • 字数:680000
    • 页数:532
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787519856779
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:中国电力出版社

    Google BigQuery权威指南

    作  者:[美] 瓦利阿帕·拉克什曼南,[美] 乔丹·蒂加尼 著
    定  价:148
    出 版 社:中国电力出版社
    出版日期:2021年08月01日
    页  数:532
    装  帧:平装
    ISBN:9787519856779
    主编推荐

    内容简介

    本书的主要内容有:深入探讨BigQuery的内部工作方式,包括其整体架构。学习BigQuery支持的数据类型、函数和运算符。优化查询语句和schema,从而提高性能或降低成本。使用标准SQL中不错功能,如GIS、历史快照、DDL/DML、用户定义函数和脚本。使用BigQuery ML解决各类机器学习问题。学习如何保护数据、监控作业,以及授权用户。

    作者简介

    精彩内容

    目录
    目录
    前言 . 1
    章 Google BigQuery 是什么 . 7
    数据处理架构 7
    关系数据库管理系统 9
    MapReduce 框架 .10
    BigQuery: 一个Serverless、分布式 SQL 引擎 11
    使用BigQuery 13
    从数据集中获得洞察 .13
    ETL、EL 和ELT .15
    强大的分析能力 17
    易于管理 .19
    BigQuery 起源 20
    是什么使BigQuery 成为可能? 23
    计算和存储分离 23
    存储和网络基础设施 .24
    存储托管 .26
    与Google Cloud Platform 集成 27
    安全与合规.28
    小结 .29
    第2 章 基础查询语法 . 31
    简单查询 32
    使用SELECT 检索行 33
    使用AS 给列设置别名 .35
    使用WHERE 进行过滤 .36
    SELECT *、EXCEPT 和REPLACE 38
    带WITH 的子查询 .39
    使用ORDER BY 进行排序 40
    聚合 .40
    使用GROUP BY 计算聚合 40
    使用COUNT 统计记录数 42
    使用HAVING 过滤分组项 .42
    使用DISTINCT 查找唯一值 .43
    数组与结构体简介 45
    使用ARRAY_AGG 创建数组 46
    结构体数组.49
    元组 50
    使用数组 .50
    UNNEST 数组 51
    Join 表 52
    Join 释疑 .53
    内连接 56
    交叉连接 .57
    外连接 59
    保存和分享 60
    查询历史记录和缓存 .60
    已保存的查询 62
    视图与分享查询 63
    小结 .63
    第3 章 数据类型、函数和运算符 65
    数值类型和函数 66
    数学函数 67
    标准兼容的浮点除法 .68
    SAFE 函数 68
    比较 69
    使用NUMERIC 进行精确的十进制计算 70
    使用BOOL 72
    逻辑运算符.72
    条件表达式.74
    使用COALESCE 进行更简洁的NULL 处理 74
    显式类型转换和隐式类型转换 76
    使用COUNTIF 避免对Boolean 值进行显式类型转换 78
    字符串函数.79
    国际化 80
    打印和解析.82
    字符串操作函数 83
    转换函数 .83
    正则表达式.84
    字符串函数总结 85
    使用TIMESTAMP 86
    解析和格式化时间戳 .87
    提取日历信息的各部分 88
    时间戳运算.89
    Date、Time 和DateTime 90
    使用GIS 函数.91
    小结 .92
    第4 章 将数据加载到BigQuery . 95
    基础知识 96
    从本地数据源加载 .96
    指定Schema 104
    复制到新表107
    数据管理(DDL 和DML) 108
    高效加载数据 . 110
    联邦查询和外部数据源 113
    如何使用联邦查询 113
    何时使用联邦查询和外部数据源 . 118
    Google Sheets 数据的交互式探索与查询 .126
    对Cloud Bigtable 数据进行SQL 查询 136
    传输和导出 142
    数据传输服务 .142
    导出Stackdriver 日志 .148
    使用Cloud Dataflow 读/ 写BigQuery 150
    迁移自有数据 155
    小结 158
    第5 章 使用BigQuery 进行开发 161
    以编程的方式进行开发 161
    通过REST 接口使用BigQuery .161
    Google Cloud 客户端库 .170
    通过数据科学工具访问BigQuery .189
    Google Cloud Platform 上使用Notebook .190
    使用BigQuery、pandas 和Jupyter .195
    通过R 使用BigQuery 200
    Cloud Dataflow 202
    JDBC/ODBC 驱动 205
    将BigQuery 数据导入Google Slides(G 套件).206
    通过Bash 脚本使用BigQuery .208
    创建数据集和表 209
    执行查询 212
    BigQuery 对象 214
    小结 216
    第6 章 BigQuery 架构 219
    高层架构 219
    查询请求的生命周期 220
    BigQuery 升级 225
    查询引擎 Dremel 225
    Dremel 架构 227
    查询执行 233
    存储 249
    数据存储 249
    元数据 256
    小结 266
    第7 章 性能与成本优化 . 267
    需要遵循的原则 .267
    影响性能的主要因素 268
    控制成本 268
    度量和故障排除 .270
    使用 REST API 衡量查询速度 271
    使用BigQuery Workload Tester 测量查询速度 .273
    使用Stackdriver 排除任务故障 .275
    读取查询计划信息 277
    提高查询速度 .282
    最小化I/O 284
    缓存历史查询结果 .289
    执行有效连接 .293
    避免压垮worker303
    使用近似聚合函数 307
    HLL 函数 .309
    优化数据的存储和访问方式 . 311
    最小化网络开销 311
    选择有效的存储格式 315
    通过表分区减少扫描量 .325
    基于高基数键的聚簇表 .329
    时间不敏感的用户场景 333
    批处理查询334
    文件加载 335
    小结 336
    第8 章 不错查询 339
    可复用查询 339
    参数化查询340
    用户自定义SQL 函数 346
    复用部分查询 .351
    不错SQL 355
    使用数组 356
    窗口函数 366
    表元数据 373
    数据定义语言和数据操作语言 376
    扩展SQL 383
    JavaScript UDF 383
    编写脚本 385
    不错函数 393
    BigQuery 地理信息系统 393
    常用的统计函数 401
    哈希算法 403
    小结 407
    第9 章 BigQuery 中的机器学习 409
    什么是机器学习 .409
    设计机器学习问题 410
    机器学习的种类 412
    构建回归模型 415
    选择标签 415
    探索数据集以寻找特征 .416
    租车点的影响 .417
    创建训练数据集 420
    训练和评估模型 421
    用模型预测423
    检查模型权重 .426
    更复杂的回归模型 428
    构建分类模型 433
    训练 .434
    预测 .437
    选择阈值 437
    自定义BigQuery ML 439
    控制数据分割 .439
    平衡类别 441
    正则化 442
    k-Means 聚类 443
    什么在被聚集? 443
    聚类自行车租赁点 444
    进行聚类 446
    理解聚类 446
    数据驱动决策 .449
    推荐系统 449
    MovieLens 数据集 450
    矩阵分解 451
    进行推荐 453
    整合用户和电影信息 456
    在GCP 上自定义机器学习模型 .463
    超参数调整463
    AutoML .468
    Tensorflow 支持 469
    小结 474
    0 章 BigQuery 安全管理 477
    安全基础设施 477
    IAM 479
    身份验证 479
    角色 .480
    资源 .483
    管理BigQuery .484
    作业管理 484
    授权用户 485
    恢复已删除的记录和表 .485
    持续集成/ 持续部署 486
    成本、账单报表 489
    仪表板、监控和审计日志 492
    可用性、故障恢复和加密 .493
    Zone、区域(Region)和多区域 .494
    BigQuery 故障处理 .494
    持久化、备份和故障恢复 498
    隐私和加密499
    监管与合规 500
    数据本地化500
    限制对数据子集的访问 .501
    删除与单个个人相关的所有交易 .505
    数据丢失预防 .510
    CMEK 510
    数据渗漏保护 .513
    小结 514
    作者介绍 515
    封面介绍 515

    售后保障

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