「sql」の検索結果

本書は、SQLの実務経験があるエンジニアを対象として、SQLプログラミングの基礎的な考え方から、テーブル操作、グループ化、集計関数、クエリの最適化など、SQL全般について詳しく解説した「SQLプログラミングバイブル」です。基本から高度なテクニックまで、網羅的にSQLプログラミングの知識を習得できます。 データベースVSファイルシステム； トランザクションと同時実行制御； スキーマレベルのオブジェクト； ロケータと特別な数； 基底テーブルとそれに関連する要素； 手続き型プログラミング、半手続き型プログラミング、宣言型プログラミング； 手続き型の遺産； 補助テーブル； 正規化； 数値型〔ほか〕

Apache Sparkは多数のコンピュータを並列で動かして高速処理を実現する技術です。大量データのバッチ処理や機械学習など、ビッグデータの分野での活用が期待されるOSS(Open Source Software)です。 Apache SparkはUCバークレイで提唱されたRDD(Resilient Distributed Dataset)というデータモデルを採用し、メモリを上手に活用した効率的な処理を実現します。これにより、並列分散処理において高いパフォーマンスが期待できます。また、分散処理フレームワークHadoopとの高い親和性を有しており、YARNやHDFSなどのHadoopシステムの枠組が利用できます。 本書はApache Sparkの概要からRDDによる処理の仕組み、導入やアプリケーション開発までを解説します。また、「SQLインターフェイス」「機械学習」「ストリーム処理」「グラフ」などApache Spark周辺のライブラリの活用についても説明します。 話題のApache Sparkの仕組みとその利用方法を理解することにより、データ処理の新しい潮流を知ることができます。

Hadoopは、多数のコンピュータを束ねて極めて大きな処理ができるオープンソースソフトウェアです。MapReduceというJavaフレームワークでプログラミングできるほか、標準入出力が使えるHadoopStreaming、フロー記述環境Pig、SQL風インターフェイスであるHiveなど多彩な環境を備えています。また、行指向DBのHBaseやログコレクタのFluentdの基盤としても利用できるなど、Hadoopには高い汎用性があります。第2版である本書では、実システムで多く利用されているCloudera社のCDH4ディストリビューションを軸に、システムの拡張や監視、メンテナンス方法など、より現場での利用を意識した最新のノウハウをまとめました。Hadoopを導入してその効果を得るためのいろいろな情報をまとめた一冊です。 第1部Hadoopの基礎(Hadoopの基礎知識；MapReduceアプリケーションの活用例ほか)； 第2部MapReduceアプリケーション開発(MapReduceプログラミングの基礎―Javaによる開発(1)；MapReduceプログラミングの応用―Javaによる開発(2)ほか)； 第3部Hadoopクラスタの構築と運用(環境構築の効率化；可用性の向上ほか)； 第4部Hadoopを活用するための技術(Hadoopチューニング；分散型データベースHBaseほか)