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Greenplum:從大數據戰略到實現
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本書分為四個部分。第一部分介紹大數據戰略。其中,第1章將分享作者對于ABC(人工智能、大數據和云計算)之間關系的理解以及對人和人工智能的思考。第2章將介紹進取型企業為什么需要大數據戰略以及如何建立大數據戰略。第二部分介紹大數據平臺。其中,第3章將以數據平臺演進歷史和未來趨勢為主題,描述三次整合的背景及影響,介紹選擇大數據平臺需要考慮的因素,以及為什么Greenplum是理想的大數據平臺。第4章為Greenplum數據庫快速入門指南。第5章將介紹Greenplum架構的主要特點和核心引擎。第6章將介紹數據加載、數據聯邦和數據虛擬化。第7章將介紹Greenplum的資源管理以及對混合負載的支持。第三部分介紹機器學習與數據分析。其中,第8章介紹Greenplum的各種過程化編程語言(用戶自定義函數),用戶可以使用Python、R、Java等語言實現用戶自定義函數,還可以通過容器化技術實現自定義函數的安全性和隔離性。第9章將介紹Greenplum內建的機器學習庫MADlib,數據科學家可以使用內建的50多種機器學習算法基于SQL對數據進行高級分析,并介紹如何擴展MADlib以實現新算法。第10章和第11章將分別介紹Greenplum如何對文本數據和時空數據(GIS)進行存儲、計算和分析。第12章將介紹Greenplum豐富的圖計算能力。第四部分介紹運維管理和數據遷移。其中,第13章將介紹各種監控和管理工具及相關企業級產品。第14章介紹數據庫備份、恢復和遷移。第15章和第16章將分別介紹如何從Oracle和Teradata遷移到Greenplum。

馮雷 ·數據庫 ·21.5萬字

數據應用工程:方法論與實踐
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這是一本講解組織數據能力建設與數據應用工程化的著作,它旨在為企業應用和管理數據提供組織建設、技術體系和行業解決方案方面的理論指導和實踐經驗。本書是幾位作者在數據領域十幾年工作經驗的總結,得到了業界10余位專家的一致好評。無論是互聯網行業的數據原生類企業,還是正在數字化轉型的傳統企業,本書將為它們大規模、工程化地發揮數據的價值提供有意的參考。本書的內容大致分為如下4個方面:(1)行業分析:從宏觀角度闡述了數字化變革帶來的問題和不確定性,并引出了解決這些問題需要掌握的理論和方法。(2)理論方法:一方面,詳細講解了企業和組織的技術能力建設方法、發展規律以及成熟度評估,幫助企業打下應用數據的堅實基礎;一方面,詳細介紹了數據應用成熟度模型的評估、運用和設計,以及數據工程的過程和方法。(3)知識體系:詳細講解了數據治理與管理的方法,以及整個大數據體系的技術與架構。(4)實踐案例:通過4個綜合案例分別講解了數據工程與治理、業務數據化以及數據的工程化應用,既有企業級別的數據管理案例,又有業務級別的營銷案例,不僅有ToB場景,還有ToG場景。

鐘大偉 高鐸 王鵬 宋超 ·數據庫 ·29萬字

云存儲安全:大數據分析與計算的基石
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本書系統而全面地介紹了云存儲安全相關的關鍵技術及其最新研究成果。首先對云存儲做一概述;然后從云存儲安全體系結構說起,按照云存儲安全的需求層次,依次介紹云存儲虛擬化安全、云存儲系統身份認證與訪問控制、加密云存儲系統、密文云存儲信息檢索、云存儲服務的數據完整性審計、云存儲數據備份與恢復等內容;最后介紹大數據時代的云存儲安全。云存儲服務是大數據時代數據存儲的基礎,保障云存儲安全是大數據分析與計算的基石。本書內容由淺入深,按照云存儲安全的需求層次以及保障數據安全的邏輯層次,對關鍵技術逐一進行介紹。全書共分9章,每章都是從概述開始,根據需求逐步介紹,主要是最前沿的成果,然后對相關領域的研究工作進行總結,指出存在的問題及將來的研究方向。本書作者長期從事云存儲安全的相關研究工作,對該領域的前沿科研成果比較熟悉。本書內容極具參考價值,對于信息安全相關專業的本科生及研究生具有很好的指導意義,可以幫助他們全面系統地學習云存儲安全領域的基礎知識和前沿成果,建立保障大數據安全的存儲體系。本書可作為高等院校信息安全、網絡空間安全、信息存儲、計算機科學與技術、密碼學與信息對抗等相關專業的本科生和研究生教材,也可作為通信工程師和計算機網絡工程師的參考讀物,對于從事信息安全領域研究工作的科研人員也有很好的指導意義和參考價值。

陳蘭香 ·數據庫 ·21.1萬字

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