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  • 全新大数据处理与存储技术葛维春9787302517207
  • 正版
    • 作者: 葛维春著 | 葛维春编 | 葛维春译 | 葛维春绘
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2018-10-01
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    • 作者: 葛维春著| 葛维春编| 葛维春译| 葛维春绘
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2018-10-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:711000
    • 页数:397
    • ISBN:9787302517207
    • 版权提供:清华大学出版社
    • 作者:葛维春
    • 著:葛维春
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:79.00
    • ISBN:9787302517207
    • 出版社:清华大学出版社
    • 开本:暂无
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2018-10-01
    • 页数:397
    • 外部编号:1201847088
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    篇 数据库软件篇章 Oracle数据库应用 2 1.1 Oracle简介 ·31.1.1 产品历史 31.1.2 支撑的平台 41.1.3 数据库特点 4 1.2 安装配置 51.2.1 安装环境 51.2.2 系统配置 51.. Oracle安装 ·8 1.3 数据库函数 201.3.1 常用函数 201.3.2 数字函数 211.3.3 预定义函数 221.3.4 字符函数 1..5 日期函数 26 1.4 常用查询命令 29 1.5 常见问题参考 471.5.1 事务处理 471.5.2 索引 491.5.3 触发器 53大数据处理与存储技术1.5.4 存储过程 531.5.5 参数设置 551.5.6 消息号 821.5.7 表级操作 861.5.8 锁操作 921.5.9 归档的开启与关闭 931.5.10 数据的导入与导出 941.5.11 94第2章 MySL数据库应用102 2.1 MySL简介 ·1032.1.1 产品历史 1032.1.2 应用环境 1042.1.3 数据库特点 105 2.2 安装配置 106 . 数据库函数 107..1 数学函数 107..2 字符串函数 110.. 日期函数 114..4 条件判断函数 118..5 系统信息函数 119.. 加密函数 120.. 函数 121 2.4 常见问题参考 1222.4.1 数据库创建 1222.4.2 数据库删除 12.4.3 数据库连接 12.4.4 数据表操作 1252.4.5 索引操作 1272.4.6 127目 录VII第二篇 ETL工具篇第3章 Informatica PowerCenter工具应用 13 .1 Informatica简介 ·133 3.2 安装配置 1333.2.1 准备安装环境 1333.2.2 Informatica软件安装 ·137 3.3 常见问题参考 1443.3.1 软件安装 1443.3.2 软件启动 1443.3.3 目标库表 1453.3.4 数据库连接 1473.3.5 组件应用 1483.3.6 149第4章 Kettle工具应用 150 4.1 Kettle简介 151 4.2 安装配置 151 4.3 常见问题 1524.3.1 连接资源库报错 1524.3.2 日志级别设置 ·1534.3.3 时间格式问题 1534.3.4 打开资源库后页面空白 1534.3.5 Kettle连接Oracle报错 ·153第三篇 不错调优篇第5章 数据库调优与ETL工具应用技巧 156 5.1 Oracle调优 1575.1.1 优选限度使用索引 157大数据处理与存储技术5.1.2 SL优化 1625.1.3 hint用法 ·170 5.2 MySL调优 ·1755.2.1 优选限度使用索引 1755.2.2 优化提升 179 5.3 Informatica应用技巧 1945.3.1 元数据解析 1945.3.2 资料库操作 209附录A Oracle错误信息表 ·213附录B MySL错误信息表 ·287附录C PowerCenter错误信息表 ·310

    关于本书“大数据”是当前门的话题之一,虽然其实现技术多种多样,但是其应用和实践依然是基于大量实际业务数据的。本书从数据存储和数据清洗与转换的角度出发,针对当前主流数据库软件(Oracle、MySL)和主流ETL工具(Informatica PowerCenter、Kettle)的常见问题、应用技巧进行归纳和总结,为大数据技术与传统数据存储技术和数据转换技术相结合提供技术参考,促进大数据技术的发展,为数据库和ETL开发人员、运维人员提供技术支撑。本书内容主要来源于项目实践,如有不当之处,恳请读者批评指正,部分支撑材料来源于网络,如涉及版权问题请相关作者及时联系沟通,联系方式:838743142@qq.com。本书的读者群体本书的目标读者是从事数据库开发、维护、管理、优化任务和高可用设计的工程技术人员和从事ETL开发、优化的工程技术人员。从技术角度看,本书涉及的内容均为生产实践中必要的过程和阶段,因此本书的内容精炼、通俗易懂,尤其适合作为开发人员的基础工具书。本书读者无须拥有很好深厚的专业技术基础。本书内容安排本书共5章,分为数据库软件篇、ETL工具篇及不错调优篇,各章的内容分述如下。数据库软件篇章:Oracle数据库应用 该章从Oracle简介、安装配置、数据库函数、常用查询命令、常见问题参考等方面,介绍了Oracle的产品特点、常见问题及解决技巧第2章:MySL数据库应用 该章从MySL简介、安装配置、数据库函数、常见问题参考等方面,介绍了MySL的产品特点、常见问题及解决技巧大数据处理与存储技术IVETL工具篇第3章:Informatica PowerCenter工具应用 该章从Informatica简介、安装配置及常见问题参考,介绍了Informatica的产品特点、常见问题及解决办法第4章:Kettle工具应用 该章从Kettle简介、安装配置及常见问题,介绍了Kettle的产品特点、常见问题及解决办法不错调优篇第5章:数据库调优与ETL工具应用技巧 该章对Oracle和MySL数据库的能调优和Informatica PowerCenter工具的应用技巧进行介绍致谢首先感谢国网辽宁省电力有限公司全业务统一数据中心分析域项目组全体技术人员对本书的技术支撑,他们从项目实践的角度为本书提供数据库和ETL技术的实践支撑,他们在工作和技术领域中的不断探索促进了本书内容的不断完善。还要特别感谢本书的编辑,感谢他们审查书稿,并提出他们的观点和建议,他们的宝贵意见为本书的成功出版提供了方向指引。 编 者(续表)

    《大数据处理与存储技术》归纳和总结了主流数据库软件和常用数据处理工具的常见问题与应用技巧,为大数据技术与传统数据存储和转换技术相结合提供了技术参考,为促进大数据技术的发展,为数据库和ETL开发人员、运维人员提供了技术支撑。

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