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中高级功能,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。
在集团内,数据人员面临的现实情况是:集团数据存储已经达到EB级别,部分单张表每天的数据记录数高达几千亿条;在2016年“购物狂欢节”的24小时中,支付金额达到了1207亿元人民币,支付峰值高达12万笔/秒,下单峰值达17.5万笔/秒,媒体直播大屏处理的总数据量高达百亿级别且所有数据都需要做到实时、准确地对外披露……巨大的信息量给数据采集、存储和计算都带来了极大的挑战。《大数据之路——大数据实践》就是在此背景下完成的。本书中讲到的大数据系统架构,就是为了满足不断变化的业务需求,同时实现系统的高度扩展性、灵活性以及数据展现的高性能而设计的。本书由数据技术及产品部组织并完成写作,是分享对大数据的认知,与生态伙伴共创数据智能的重要基石。相信本书中的实践和思考对同行会有很大的启发和借鉴意义。
内容简介 这是一本能为数字化转型企业的数据治理提供全面指导的著作。拥有集团官方出品,得到了用友集团董事长王文京、DAMA中国区主席汪广盛等9位企业界和学术界数字化专家的一致好评 它基于国际主流的数据治理框架和用友多年的数据治理经验,从道、法、术、器4个维度全面、深入展开,不数据治理在战略层面的顶层设计,还有数据治理在执行层面的实施方法,既可以作为数据治理的纲领性指南,又可作为数据治理的实操手册。 从数据治理的战略规划到落地实施,本书将各环节的核心内容凝练为“3 个战略机制、8 项关键举措、7 种技术能力、7 个治理工具”: 数据治理之道:3个战略机制 高屋建瓴地介绍了数据治理的数据战略、组织机制和数据文化。这3个机制能够帮助企业形成数据治理的自我驱动、自我进化、可持续发展和长效运营机制。 数据治理之法
内容简介 这是一本能为数字化转型企业的数据治理提供全面指导的著作。拥有集团官方出品,得到了用友集团董事长王文京、DAMA中国区主席汪广盛等9位企业界和学术界数字化专家的一致好评 它基于国际主流的数据治理框架和用友多年的数据治理经验,从道、法、术、器4个维度全面、深入展开,不数据治理在战略层面的顶层设计,还有数据治理在执行层面的实施方法,既可以作为数据治理的纲领性指南,又可作为数据治理的实操手册。 从数据治理的战略规划到落地实施,本书将各环节的核心内容凝练为“3 个战略机制、8 项关键举措、7 种技术能力、7 个治理工具”: 数据治理之道:3个战略机制 高屋建瓴地介绍了数据治理的数据战略、组织机制和数据文化。这3个机制能够帮助企业形成数据治理的自我驱动、自我进化、可持续发展和长效运营机制。 数据治理之法
本书是一线DBA技术专家精心之作,积作者多年的经验结晶和最 佳实践,也是目前市场上为数不多通过存储原理来讲解性能调优,剖析SQLServer架构从而帮助读者快速高效调优数据库的图书。书中首先简要介绍了SQLServer与性能实践相关的一些基础语法及配置信息,提出与数据库性能相关的几个概要信息,再根据SQLServer数据的内部实现原理讲解如何调整和优化SQLServer数据库实例的配置;接着介绍SQLServer数据库存储引擎的语句优化,执行计划内部原理以及索引等综合因素分析如何优化数据库语句,保证数据库的稳定性及效率;最后从SQLServer的数据库性能监控及高可用性解决方案,提出性能监控及设计层面的优化。
《MySQL从入门到精通(第2版)》从初学者角度出发,通过通俗易懂的语言和丰富多彩的实例,详细介绍了MySQL开发需要掌握的各方面技术。全书共分为4篇24章,包括数据库基础,初识MySQL,使用MyS
本书以达梦数据库管理系统(DM8)为平台,全面、系统地介绍了达梦数据库常用操作和应用方法,包括达梦数据库安装与卸载、常用对象管理、数据查询、数据操作、高级对象管理、安全管理、备份还原、作业管理等。本书
Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区,在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用,并且成为该行业开发核心应用的编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析,以及开发相关应用程序的技巧和工具。 《Python金融大数据分析》总计分为3部分,共19章,部分介绍了Python在金融学中的应用,其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具,以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例;第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中重要的Python库、技术和方法,其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、数生成和过程模拟、Python统计学应用、Python和Excel