Google BigQuery权威指南
Google BigQuery权威指南
Valliappa Lakshmanan, Jordan Tigani 著
傅建庆, 姜海龙, 罗一鸣, 潘飞 译
出版时间：2021年08月
页数：514
你是否需要从PB级数据中获取洞察，你是否希望构建协作、敏捷的工作空间？本书是Google BigQuery的规范参考书，它的存储系 统可以帮助你整合企业的全部数据，其查询引擎可以支持对大型 数据集的交互式分析和机器学习。BigQuery帮助企业在一个便捷 的框架中有效地存储、查询、导入数据，并从中学习。
本书作者提供了在基于serverless、自动扩缩容的公共云上建立现代数据仓库的最佳实践。无论你是想更全面地了解BigQuery，还......展开全部内容介绍
  1. 前言
  2. 第1章 Google BigQuery是什么
  3. 数据处理架构
  4. 使用BigQuery
  5. BigQuery起源
  6. 是什么使BigQuery成为可能？
  7. 小结
  8. 第2章 基础查询语法
  9. 简单查询
  10. 使用WHERE进行过滤
  11. SELECT *、EXCEPT和REPLACE
  12. 聚合
  13. 数组与结构体简介
  14. Join表
  15. 保存和分享
  16. 小结
  17. 第3章 数据类型、函数和运算符
  18. 数值类型和函数
  19. 数学函数
  20. 使用BOOL
  21. 使用TIMESTAMP
  22. Date、Time和DateTime
  23. 使用GIS函数
  24. 小结
  25. 第4章 将数据加载到BigQuery
  26. 基础知识
  27. 联邦查询和外部数据源
  28. 传输和导出
  29. 迁移自有数据
  30. 小结
  31. 第5章 使用BigQuery进行开发
  32. 以编程的方式进行开发
  33. 通过数据科学工具访问BigQuery
  34. 通过Bash脚本使用BigQuery
  35. 小结
  36. 第6章 BigQuery架构
  37. 高层架构
  38. 查询引擎 Dremel
  39. 存储
  40. 小结
  41. 第7章 性能与成本优化
  42. 需要遵循的原则
  43. 度量和故障排除
  44. 优化数据的存储和访问方式
  45. 时间不敏感的用户场景
  46. 小结
  47. 第8章 高级查询
  48. 可复用查询
  49. 高级SQL
  50. 扩展SQL
  51. 高级函数
  52. 小结
  53. 第9章 BigQuery中的机器学习
  54. 什么是机器学习
  55. 构建回归模型
  56. 构建分类模型
  57. 自定义BigQuery ML
  58. k-Means聚类
  59. 推荐系统
  60. 在GCP上自定义机器学习模型
  61. 小结
  62. 第10章 BigQuery安全管理
  63. 安全基础设施
  64. IAM
  65. 管理BigQuery
  66. 可用性、故障恢复和加密
  67. 监管与合规
  68. 小结
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定价：148.00元
书号：978-7-5198-5677-9
出版社：中国电力出版社
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