高效使用Greenplum

高效使用Greenplum

作者:王春波

出版社:机械工业

出版年:2021年12月

ISBN:9787111696490

所属分类:经济金融

书刊介绍

《高效使用Greenplum》内容简介

这不仅是一本从原理到使用、从入门到进阶讲解Greenplum的著作,而且是一本指导企业用更省钱、更高效地方式使用Greenplum构建企业级数据仓库和数据中台的著作。
作者在数据架构和数据仓库一线工作10余年,积累了丰富的项目经验,他用浅显易懂的语言、贴近生产环境的案例、丰富的示意图例写作了本书,能帮助读者快速掌握具有实战价值的知识。
具体地,阅读本书你将收获如下内容: 掌握数据仓库技术的发展历程和发展方向; 理解MPP架构的架构特点和实现逻辑; Greenplum数据库的安装和基本操作; Greenplum数据库的工作原理; 王春波 资深架构师和数据仓库专家,现任上海启高信息科技有限公司大数据架构师,Apache Doris和openGauss贡献者,Greenplum中文社区参与者。
具有十多年的数据仓库、数据集市、数据中台项目实战经验,对大数据主流技术架构、产品选型与解决方案有深入研究,尤其擅长用优雅的SQL实现复杂的逻辑。
常年奔波在各个项目交付现场,曾成功主导过中国邮政储蓄银行、南海农商银行、广东省联社、前海微众银行、广东南粤银行等多家银行的管理会计项目,以及卡宾、安踏、特步等多家零售鞋服企业的数据中台项目。
公众号“数据中台研习社”运营者。

作品目录

推荐语
序一
序二
序三
前言
第一部分大数据平台概述
第1章:大数据平台技术的演进
1.1、关系型数据库
1.2、Hadoop生态系统
1.3、NoSQL的瓶颈和SQL数据库的回归
1.4、MPP架构的兴起
第二部分Greenplum入门
第2章:Greenplum概述
2.1、Greenplum的前世今生
2.2、Greenplum数据库架构
2.3、Greenplum数据库的特点
2.4、Greenplum新特性及展望
2.5、Greenplum的优势
第3章:Greenplum的安装与部署
3.1、Greenplum数据库安装过程
3.2、安装GPCC
3.3、Greenplum访问接口
3.4、Greenplum数据库常用命令
3.5、Greenplum性能测试
第4章:Greenplum使用入门
4.1、数据类型详解
4.2、数据表的基本使用
4.3、数据表的高级应用
4.4、数据库函数
4.5、数据库的其他对象
第三部分Greenplum应用
第5章:Greenplum查询详解
5.1、SQL语法
5.2、JOIN操作
5.3、分析函数的妙用
5.4、高级函数精选
第6章:ETL工具箱
6.1、数据加载王者GPLoad
6.2、自定义存储过程
6.3、PXF插件
6.4、DBLink
6.5、拉链表
第7章:Greenplum高级应用
7.1、开放的编程接口
7.2、MADlib机器学习库
7.3、半结构化数据分析
7.4、地理空间数据分析
7.5、图计算应用
第8章:Greenplum运维管理和监控
8.1、数据库管理
8.2、可视化监控页面—GPCC
8.3、管理好帮手—gp_toolkit
8.4、Greenplum备份和恢复
8.5、在线扩容工具GPExpand
8.6、锁机制
第9章:Greenplum性能优化
9.1、系统级优化
9.2、数据库级优化
9.3、表级优化
9.4、执行计划和查询优化
第10章:Greenplum与开源组件
10.1、Kettle
10.2、DataX
10.3、HDFS、Hive和HBase
10.4、Spark
10.5、Kafka
10.6、Flink
第11章:Greenplum与BI应用
11.1、Tableau
11.2、永洪BI
11.3、帆软BI
11.4、DataV
11.5、Quick
BI
第四部分数据中台实战
第12章:数据中台建设思路
12.1、为什么要搭建数据中台
12.2、什么是数据中台
12.3、如何搭建数据中台
12.4、数据中台怎么选型
第13章:接口数据同步
13.1、全量接口同步
13.2、增量接口同步
13.3、流式数据同步
13.4、日志流数据同步
第14章:数据建模
14.1、数据建模思想
14.2、数据分层设计
14.3、数据分层实战案例
14.4、数据中台命名规范
第15章:数据中台主要配套功能
15.1、数据权限管理
15.2、数据补录
15.3、BI门户
15.4、元数据管理
15.5、指标管理
第16章:数据中台数据应用
16.1、商业智能
16.2、自助分析平台
16.3、数据服务
16.4、标签平台
16.5、推荐系统
第17章:基于Greenplum的数据中台实践案例
17.1、项目背景
17.2、项目需求
17.3、项目技术实现
17.4、智能数据应用
17.5、典型技术方案分享
17.6、典型业务方案分享
17.7、项目总结

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