ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب MySQL 8 for Big Data

دانلود کتاب MySQL 8 برای داده های بزرگ

MySQL 8 for Big Data

مشخصات کتاب

MySQL 8 for Big Data

ویرایش:  
نویسندگان: , , ,   
سری:  
ISBN (شابک) : 9781788397186 
ناشر: Packt 
سال نشر: 2017 
تعداد صفحات: 280 
زبان: english 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 4 مگابایت 

قیمت کتاب (تومان) : 40,000



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 3


در صورت تبدیل فایل کتاب MySQL 8 for Big Data به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب MySQL 8 برای داده های بزرگ نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی در مورد کتاب MySQL 8 برای داده های بزرگ

کشف قدرت MySQL 8 برای Big Data درباره این کتاب* قدرت های MySQL و Hadoop را برای ایجاد یک راه حل قوی Big Data برای سازمان خود ترکیب کنید* MySQL را با API های مختلف NoSQL و ابزارهای Big Data مانند Apache Sqoop* یک راهنمای جامع با عملی نمونه هایی در مورد ایجاد خط لوله داده های بزرگ با کارایی بالا با MySQLWho This Book ForThis کتاب برای مدیران پایگاه داده MySQL و متخصصان Big Data در نظر گرفته شده است که به دنبال ادغام MySQL 8 و Hadoop برای پیاده سازی راه حل Big Data با کارایی بالا هستند. برخی از تجربه‌های قبلی با MySQL مفید خواهد بود، اگرچه این کتاب ویژگی‌های جدیدتر معرفی شده در MySQL 8 را برجسته می‌کند. 8 برای مدیریت کلان داده های ساختاریافته و بدون ساختار * ادغام MySQL 8 و Hadoop برای پردازش کارآمد داده * انجام تجمیع با استفاده از MySQL 8 برای استفاده بهینه از داده ها * کاوش انواع مختلف Join و Union در MySQL 8 برای پردازش کارآمد Big Data * تسریع پردازش Big Data با Memcached* ادغام MySQL با NoSQL API* پیاده سازی Replication برای ایجاد راه حل های بسیار در دسترس برای Big DataIn Detail با سازمان هایی که حجم زیادی از داده ها را به طور منظم مدیریت می کنند، MySQL به یک راه حل محبوب برای مدیریت این داده های بزرگ ساختاریافته تبدیل شده است. در این کتاب، خواهید دید که چگونه DBA ها می توانند از MySQL 8 برای مدیریت میلیاردها رکورد استفاده کنند و داده ها را با عملکردی مشابه یا برتر از راه حل های DB تجاری با هزینه های بالاتر بارگیری و بازیابی کنند. امروزه بسیاری از سازمان ها برای وب سایت ها و یک داده بزرگ به MySQL وابسته هستند. راه حلی برای نیازهای بایگانی، ذخیره سازی و تجزیه و تحلیل داده های آنها. با این حال، ادغام آنها می تواند چالش برانگیز باشد. این کتاب به شما نشان می‌دهد که چگونه یک استراتژی کلان داده موفق را با Apache Hadoop و MySQL 8 پیاده‌سازی کنید. سناریوی مورد استفاده بلادرنگ را برای توضیح یکپارچه‌سازی و دستیابی به راه‌حل‌های Big Data با استفاده از فناوری‌هایی مانند Apache Hadoop، Apache Sqoop و MySQL Applier پوشش می‌دهد. . همچنین، این کتاب شامل مطالعات موردی در Apache Sqoop و پردازش رویدادهای بلادرنگ است. در پایان این کتاب، می‌دانید که چگونه به طور موثر از MySQL 8 برای مدیریت داده‌ها برای برنامه‌های Big Data خود استفاده کنید. سبک و رویکرد راهنمای گام به گام پر شده با نمونه های عملی در دنیای واقعی


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

Uncover the power of MySQL 8 for Big DataAbout This Book* Combine the powers of MySQL and Hadoop to build a solid Big Data solution for your organization* Integrate MySQL with different NoSQL APIs and Big Data tools such as Apache Sqoop* A comprehensive guide with practical examples on building a high performance Big Data pipeline with MySQLWho This Book Is ForThis book is intended for MySQL database administrators and Big Data professionals looking to integrate MySQL 8 and Hadoop to implement a high performance Big Data solution. Some previous experience with MySQL will be helpful, although the book will highlight the newer features introduced in MySQL 8.What You Will Learn* Explore the features of MySQL 8 and how they can be leveraged to handle Big Data* Unlock the new features of MySQL 8 for managing structured and unstructured Big Data* Integrate MySQL 8 and Hadoop for efficient data processing* Perform aggregation using MySQL 8 for optimum data utilization* Explore different kinds of join and union in MySQL 8 to process Big Data efficiently* Accelerate Big Data processing with Memcached* Integrate MySQL with the NoSQL API* Implement replication to build highly available solutions for Big DataIn DetailWith organizations handling large amounts of data on a regular basis, MySQL has become a popular solution to handle this structured Big Data. In this book, you will see how DBAs can use MySQL 8 to handle billions of records, and load and retrieve data with performance comparable or superior to commercial DB solutions with higher costs.Many organizations today depend on MySQL for their websites and a Big Data solution for their data archiving, storage, and analysis needs. However, integrating them can be challenging. This book will show you how to implement a successful Big Data strategy with Apache Hadoop and MySQL 8. It will cover real-time use case scenario to explain integration and achieve Big Data solutions using technologies such as Apache Hadoop, Apache Sqoop, and MySQL Applier. Also, the book includes case studies on Apache Sqoop and real-time event processing.By the end of this book, you will know how to efficiently use MySQL 8 to manage data for your Big Data applications.Style and approachStep by Step guide filled with real-world practical examples.



فهرست مطالب

_GoBack
Об авторах
О рецензентах
Предисловие
Введение в большие данные и MySQL 8
Важность больших данных
Социальные медиа
Политика
Наука и исследование
Энергетика
Обнаружение мошенничества
Здравоохранение
Бизнес-картирование
Жизненный цикл больших данных
Объем
Разнообразие
Скорость
Правдивость
Фазы жизненного цикла больших данных
Структурированные базы данных
Основы MySQL
MySQL как реляционная система управления базами данных
Лицензирование
Надежность и масштабируемость
Совместимость платформ
Выпуски
Новые возможности в MySQL 8
Словарь транзакционных данных
Роли
Автоинкремент InnoDB
Поддержка невидимых индексов
Усовершенствование нисходящих индексов
SET PERSIST
Расширенная поддержка ГИС
Набор символов по умолчанию
Расширенные битовые операции
InnoDB Memcached
NOWAIT и SKIP LOCKED
Преимущества использования MySQL
Безопасность
Масштабируемость
Реляционная система управления базами данных с открытым исходным кодом
Высокая производительность
Высокая доступность
Кросс-платформенные способности
Инсталляция MySQL 8
Получение MySQL 8
Инсталляция MySQL 8
Служебные команды MySQL
Эволюция MySQL для больших данных
Получение данных в MySQL
Организация данных в Hadoop
Аналитическая обработка данных
Результаты анализа
Резюме
Методы запроса данных в MySQL 8
Обзор SQL
Подсистемы и типы хранения баз данных
InnoDB
MyISAM
Memory
Archive
Blackhole
CSV
Merge
Federated
NDB Cluster
Инструкция SELECT в MySQL 8
Предложение WHERE
Предложение ORDER BY
Предложение LIMIT
Операции соединения SQL
UNION
Оптимизация инструкций SELECT
Инструкции INSERT, REPLACE и UPDATE в MySQL 8
INSERT
UPDATE
REPLACE
Транзакции в MySQL 8
Агрегирование данных в MySQL 8
Важность агрегатных функций
JSON
JSON_OBJECTAGG
JSON_ARRAYAGG
Резюме
Индексирование данных для высокопроизводительных запросов
Индексирование в MySQL
Индексные структуры
Создание или удаление индексов
Типы индексов СУБД MySQL 8
Определение первичного индекса
Уникальные ключи
Определение столбцового индекса
Полнотекстовая индексация
Пространственные индексы
Индексирование данных JSON
Генерируемые столбцы
Определение индексов на JSON
Резюме
Использование Memcached в MySQL 8
Обзор Memcached
Настройка плагина Memcached
Инсталляция
Верификация
Использование плагина Memcached
Наладчик производительности
Инструмент кеширования
Простота в использовании
Анализ хранящихся в Memcached данных
Конфигурирование репликации Memcached
API Memcached для различных технологий
Memcached с Java
Memcached с PHP
Memcached с Ruby
Memcached с Python
Резюме
Разделение больших объемов данных
Разделение данных в MySQL 8
Что такое разделение данных?
Типы разделения данных
Горизонтальное разделение в MySQL 8
Диапазонное разделение
Списковое разделение
Хеш-разделение
Столбцовое разделение
Разделение по ключу
Разбиение на подразделы
Вертикальное разделение
Разделение данных на многочисленные таблицы
Подрезание разделов в MySQL
Подрезание со списковым разделением
Подрезание с разделением по ключу
Выполнение запросов на разделенных данных
Запрос DELETE с параметром PARTITION
Запрос UPDATE с параметром PARTITION
Запрос INSERT с параметром PARTITION
Резюме
Репликация для построения высокодоступных решений
Высокая доступность
Репликация в MySQL
Кластер MySQL
Облачная служба Oracle MySQL
MySQL с кластером Solaris
Репликация с помощью MySQL
Преимущества репликации в MySQL 8
Методы репликации в MySQL 8
Конфигурация репликации
Групповая репликация
Предварительные условия для групповой репликации
Конфигурирование групповой репликации
Конфигурирование пользователя репликации и активация плагина групповой репликации
Запуск групповой репликации
Резюме
Практические рекомендации по работе с MySQL 8
Сравнительные испытания и конфигурации MySQL
Использование ресурсов
Растяните временные рамки сравнительных испытаний
Репликация параметров производственной среды
Сопоставимость пропускной способности и задержки
Sysbench может сделать больше
Мир виртуализации
Параллелизм
Скрытая рабочая нагрузка
Суть вашего запроса
Сравнительные испытания
Рекомендации в отношении вопросов MySQL
Типы данных
Not null
Индексация
Извлекайте все данные
Приложение сделает работу
Существование данных
Ограничивайте себя
Анализируйте медленные запросы
Стоимость запроса
Рекомендации в отношении конфигурации Memcached
Распределение ресурсов
Архитектура операционной системы
Конфигурации по умолчанию
Максимальный размер объекта
Ограничение очереди незавершенных заданий
Поддержка больших страниц
Конфиденциальные данные
Ограничение открытости
Отказоустойчивость
Пространства имен
Механизм кеширования
Общая статистика Memcached
Рекомендации в отношении репликации
Пропускная способность в групповой репликации
Определение размеров инфраструктуры
Постоянная пропускная способность
Противоречащая рабочая нагрузка
Масштабируемость операции записи
Резюме
Прикладной программный интерфейс NoSQL для интеграции с решениями для больших данных
Обзор NoSQL
Быстрое изменение с течением времени
Масштабирование
Меньше управленческой деятельности
Лучшее для больших данных
NoSQL против SQL
Реализация API NoSQL
NoSQL со слоем API Memcached
NDB API Cluster
Резюме
Практический пример: часть I. Apache Sqoop для обмена данными между MySQL и платформой Hadoop
Практический пример анализа журналов операций
Использование MySQL 8 и Hadoop для анализа журналов операций
Обзор Apache Sqoop
Интеграция Apache Sqoop с MySQL и Hadoop
Hadoop
Настройка Hadoop в Linux
Инсталляция Apache Sqoop
Конфигурирование коннектора MySQL
Импортирование неструктурированных данных в Hadoop HDFS из MySQL
Импорт Sqoop для извлечения данных из MySQL 8
Инкрементный импорт с использованием Sqoop
Загрузка структурированных данных в MySQL с помощью Apache Sqoop
Экспорт Sqoop для хранения структурированных данных в MySQL 8
Сохраненные задания Sqoop
Резюме
Практический пример: часть II. Обработка событий в режиме реального времени с помощью MySQL Applier
Обзор практического примера
MySQL Applier
Дамп и импорт SQL
Sqoop
Репликатор Tungsten
Apache Kafka
Talend
Dell Shareplex
Сравнение инструментов
Обзор MySQL Applier
Инсталляция MySQL Applier
Интеграция в режиме реального времени с MySQL Applier
Организация и анализ данных в Hadoop
Резюме
Предметный указатель




نظرات کاربران