- Автор темы
- Администратор
- Модер.
- Команда форума
- #1
Автор: [Ш.Чаллавала]
Название: MySQL 8 для больших данных
Среди организаций, обрабатывающих крупные объемы данных на регулярной основе, реляционная система управления базами данных MySQL стала популярным решением для работы со структурированными большими данными. В данной книге вы познакомитесь с тем, как Администраторы баз данных (АБД) могут использовать MySQL для обработки миллиардов записей и загрузки и извлечения данных с производительностью, сравнимой или превосходящей коммерческие решения для СУБД с более высокими затратами.
Многие организации сегодня зависят от MySQL для своих веб-сайтов и решений по обработке больших данных в плане своих потребностей в архивировании, хранении и анализе данных. Однако их интеграция может оказаться сложной задачей. Эта книга покажет, как реализовывать успешную стратегию больших данных с помощью Apache Hadoop, вычислительной платформы для разработки и выполнения распределенных программ и MySQL 8. В ней будут рассмотрены варианты сценариев использования в режиме реального времени, которые объяснят способы интеграции и достижения решений по обработке больших данных с использованием различных технологий, таких как Apache Hadoop, Apache Sqoop и MySQL Applier.
В книге, в частности, будут рассмотрены такие темы, как особенности MySQL 8, практические рекомендации по использованию MySQL 8 и API NoSQL, предоставляемого этой реляционной СУБД, а также будет приведен пример использования MySQL 8 для управления большими данными. В конце этой книги вы узнаете, как эффективно использовать MySQL 8 в целях управления конкретными данными приложений, предназначенных для обработки больших данных.
Для кого эта книга предназначена:
Эта книга предназначена для администраторов баз данных MySQL и профессиональных специалистов по большим данным, которые хотят интегрировать MySQL и Hadoop с целью реализации высокопроизводительного решения по обработке больших данных. Некоторый предыдущий опыт работы с реляционной СУБД MySQL будет полезен.
Скачать
Название: MySQL 8 для больших данных
Среди организаций, обрабатывающих крупные объемы данных на регулярной основе, реляционная система управления базами данных MySQL стала популярным решением для работы со структурированными большими данными. В данной книге вы познакомитесь с тем, как Администраторы баз данных (АБД) могут использовать MySQL для обработки миллиардов записей и загрузки и извлечения данных с производительностью, сравнимой или превосходящей коммерческие решения для СУБД с более высокими затратами.
Многие организации сегодня зависят от MySQL для своих веб-сайтов и решений по обработке больших данных в плане своих потребностей в архивировании, хранении и анализе данных. Однако их интеграция может оказаться сложной задачей. Эта книга покажет, как реализовывать успешную стратегию больших данных с помощью Apache Hadoop, вычислительной платформы для разработки и выполнения распределенных программ и MySQL 8. В ней будут рассмотрены варианты сценариев использования в режиме реального времени, которые объяснят способы интеграции и достижения решений по обработке больших данных с использованием различных технологий, таких как Apache Hadoop, Apache Sqoop и MySQL Applier.
В книге, в частности, будут рассмотрены такие темы, как особенности MySQL 8, практические рекомендации по использованию MySQL 8 и API NoSQL, предоставляемого этой реляционной СУБД, а также будет приведен пример использования MySQL 8 для управления большими данными. В конце этой книги вы узнаете, как эффективно использовать MySQL 8 в целях управления конкретными данными приложений, предназначенных для обработки больших данных.
Для кого эта книга предназначена:
Эта книга предназначена для администраторов баз данных MySQL и профессиональных специалистов по большим данным, которые хотят интегрировать MySQL и Hadoop с целью реализации высокопроизводительного решения по обработке больших данных. Некоторый предыдущий опыт работы с реляционной СУБД MySQL будет полезен.
Скачать
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
