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內(nèi)容簡介

　　這不僅是一本從原理到使用、從入門到進階講解Greenplum的著作，而且是一本指導企業(yè)用更省錢、更高效地方式使用Greenplum構(gòu)建企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)中臺的著作。作者在數(shù)據(jù)架構(gòu)和數(shù)據(jù)倉庫一線工作10余年，積累了豐富的項目經(jīng)驗，他用淺顯易懂的語言、貼近生產(chǎn)環(huán)境的案例、豐富的示意圖例寫作了本書，能幫助讀者快速掌握具有實戰(zhàn)價值的知識。具體地，閱讀本書你將收獲如下內(nèi)容： ·掌握數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的發(fā)展歷程和發(fā)展方向； ·理解MPP架構(gòu)的架構(gòu)特點和實現(xiàn)邏輯； ·Greenplum數(shù)據(jù)庫的安裝和基本操作； ·Greenplum數(shù)據(jù)庫的工作原理； ·SQL語句從入門到開發(fā)實戰(zhàn)； ·Greenplum數(shù)據(jù)庫ETL相關(guān)功能的具體用途； ·機器學習、文本處理、圖計算、GIS等的入門知識； ·掌握Greenplum數(shù)據(jù)庫的運維和監(jiān)控要點； ·全面掌握Greenplum數(shù)據(jù)庫的性能優(yōu)化； ·數(shù)據(jù)中臺的理念和建設(shè)路徑； ·數(shù)據(jù)中臺從接口到智能化應(yīng)用的項目實戰(zhàn)； ·零售行業(yè)數(shù)據(jù)中臺的項目實戰(zhàn)案例。

作者簡介

　　王春波資深架構(gòu)師和數(shù)據(jù)倉庫專家，現(xiàn)任上海啟高信息科技有限公司大數(shù)據(jù)架構(gòu)師，Apache Doris和openGauss貢獻者，Greenplum中文社區(qū)參與者。具有十多年的數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)中臺項目實戰(zhàn)經(jīng)驗，對大數(shù)據(jù)主流技術(shù)架構(gòu)、產(chǎn)品選型與解決方案有深入研究，尤其擅長用優(yōu)雅的SQL實現(xiàn)復雜的邏輯。常年奔波在各個項目交付現(xiàn)場，曾成功主導過中國郵政儲蓄銀行、南海農(nóng)商銀行、廣東省聯(lián)社、前海微眾銀行、廣東南粵銀行等多家銀行的管理會計項目，以及卡賓、安踏、特步等多家零售鞋服企業(yè)的數(shù)據(jù)中臺項目。公眾號“數(shù)據(jù)中臺研習社”運營者。

圖書目錄

序一
序二
序三
前言
第一部分　大數(shù)據(jù)平臺概述
第1章　大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)的演進2
11　關(guān)系型數(shù)據(jù)庫2
111　數(shù)據(jù)庫發(fā)展歷程2
112　關(guān)系型數(shù)據(jù)庫獨霸天下4
113　結(jié)構(gòu)化查詢語言SQL4
114　列存儲的興起5
12　Hadoop生態(tài)系統(tǒng)7
121　Hadoop概述7
122　Hadoop生態(tài)圈7
123　Hadoop的優(yōu)缺點9
13　NoSQL的瓶頸和SQL數(shù)據(jù)庫的回歸10
131　NoSQL產(chǎn)品的發(fā)展10
132　NoSQL的共性11
133　SQL數(shù)據(jù)庫的回歸12
14　MPP架構(gòu)的興起14
141　什么是MPP架構(gòu)14
142　MPP架構(gòu)的蓬勃發(fā)展15
143　MPP數(shù)據(jù)庫代表—TBase17
144　淺談HTAP19
第二部分　Greenplum入門
第2章　Greenplum概述24
21　Greenplum的前世今生24
22　Greenplum數(shù)據(jù)庫架構(gòu)27
23　Greenplum數(shù)據(jù)庫的特點28
24　Greenplum新特性及展望30
25　Greenplum的優(yōu)勢32
第3章　Greenplum的安裝與部署35
31　Greenplum數(shù)據(jù)庫安裝過程35
311　準備工作35
312　安裝Master節(jié)點39
313　復制安裝包到其他節(jié)點41
314　初始化Greenplum數(shù)據(jù)庫42
32　安裝GPCC43
33　Greenplum訪問接口46
331　CLI46
332　JDBC47
333　ODBC48
34　Greenplum數(shù)據(jù)庫常用命令48
341　啟動和停止48
342　修改參數(shù)49
343　其他常用命令51
35　Greenplum性能測試52
第4章　Greenplum使用入門54
41　數(shù)據(jù)類型詳解54
411　基本數(shù)據(jù)類型54
412　特殊數(shù)據(jù)類型56
413　組合數(shù)據(jù)類型60
42　數(shù)據(jù)表的基本使用62
421　表對象定義62
422　表的基本操作63
423　數(shù)據(jù)的基本操作64
43　數(shù)據(jù)表的高級應(yīng)用65
431　數(shù)據(jù)表的存儲特性69
432　分區(qū)表詳解72
433　外部表76
44　數(shù)據(jù)庫函數(shù)79
441　數(shù)學函數(shù)79
442　三角函數(shù)列表80
443　字符串函數(shù)和操作符80
444　類型轉(zhuǎn)換相關(guān)函數(shù)82
445　自定義函數(shù)83
45　數(shù)據(jù)庫的其他對象85
451　視圖85
452　索引85
453　序列87
第三部分　Greenplum應(yīng)用
第5章　Greenplum查詢詳解90
51　SQL語法92
511　簡單SQL語法92
512　WITH子句特性95
513　IN語句和EXISTS語句98
514　MERGE子句的實現(xiàn)100
52　JOIN操作101
53　分析函數(shù)的妙用106
54　高級函數(shù)精選110
第6章　ETL工具箱114
61　數(shù)據(jù)加載王者GPLoad114
611　GPLoad簡介114
612　GPLoad配置詳解116
613　GPLoad實戰(zhàn)118
62　自定義存儲過程120
621　存儲過程介紹 120
622　存儲過程應(yīng)用模板121
623　存儲過程精選案例122
63　PXF插件131
631　PXF簡介131
632　安裝PXF132
633　PXF實戰(zhàn)135
64　DBLink136
641　DBLink簡介136
642　安裝DBLink137
643　DBlink實戰(zhàn)139
65　拉鏈表142
第7章　Greenplum高級應(yīng)用147
71　開放的編程接口147
711　PL/Python148
712　PL/R150
72　MADlib機器學習庫153
721　安裝MADlib154
722　線性回歸案例157
723　關(guān)聯(lián)規(guī)則案例158
724　樸素貝葉斯分類案例159
73　半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析164
74　地理空間數(shù)據(jù)分析166
75　圖計算應(yīng)用168
第8章　Greenplum運維管理和監(jiān)控172
81　數(shù)據(jù)庫管理172
811　創(chuàng)建和管理數(shù)據(jù)庫172
812　創(chuàng)建和管理模式173
813　創(chuàng)建和管理表空間175
814　創(chuàng)建和管理用戶178
815　創(chuàng)建和管理資源隊列180
82　可視化監(jiān)控頁面—GPCC183
83　管理好幫手—gp_toolkit185
84　Greenplum備份和恢復187
85　在線擴容工具GPExpand189
851　Greenplum擴容實戰(zhàn)189
852　擴容原理分析191
86　鎖機制192
861　鎖管理概述192
862　普通鎖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)192
第9章　Greenplum性能優(yōu)化197
91　系統(tǒng)級優(yōu)化197
911　操作系統(tǒng)選擇197
912　硬件資源配置198
913　磁盤讀寫199
914　節(jié)點之間的網(wǎng)絡(luò)帶寬202
915　系統(tǒng)參數(shù)202
92　數(shù)據(jù)庫級優(yōu)化204
921　數(shù)據(jù)庫參數(shù)配置204
922　資源隊列206
93　表級優(yōu)化206
931　建表參數(shù)207
932　表的優(yōu)化208
94　執(zhí)行計劃和查詢優(yōu)化209
941　查看執(zhí)行計劃210
942　數(shù)據(jù)掃描方式210
943　分布式執(zhí)行方式213
944　兩種聚合方式214
945　關(guān)聯(lián)分類214
946　優(yōu)化器的選擇216
947　其他關(guān)鍵術(shù)語217
第10章　Greenplum與開源組件220
101　Kettle220
102　DataX224
103　HDFS、Hive和HBase228
104　Spark230
105　Kafka235
106　Flink238
第11章　Greenplum與BI應(yīng)用244
111　Tableau244