《Greenplum：从大数据战略到实现》内容简介

本书分为四个部分。第一部分介绍大数据战略。其中，第1章将分享作者对于ABC（人工智能、大数据和云计算）之间关系的理解以及对人和人工智能的思考。第2章将介绍进取型企业为什么需要大数据战略以及如何建立大数据战略。第二部分介绍大数据平台。其中，第3章将以数据平台演进历史和未来趋势为主题，描述三次整合的背景及影响，介绍选择大数据平台需要考虑的因素，以及为什么Greenplum是理想的大数据平台。第4章为Greenplum数据库快速入门指南。第5章将介绍Greenplum架构的主要特点和核心引擎。第6章将介绍数据加载、数据联邦和数据虚拟化。第7章将介绍Greenplum的资源管理以及对混合负载的支持。第三部分介绍机器学习与数据分析。其中，第8章介绍Greenplum的各种过程化编程语言（用户自定义函数），用户可以使用Python、R、Java等语言实现用户自定义函数，还可以通过容器化技术实现自定义函数的安全性和隔离性。第9章将介绍Greenplum内建的机器学习库MADlib，数据科学家可以使用内建的50多种机器学习算法基于SQL对数据进行高级分析，并介绍如何扩展MADlib以实现新算法。第10章和第11章将分别介绍Greenplum如何对文本数据和时空数据（GIS）进行存储、计算和分析。第12章将介绍Greenplum丰富的图计算能力。第四部分介绍运维管理和数据迁移。其中，第13章将介绍各种监控和管理工具及相关企业级产品。第14章介绍数据库备份、恢复和迁移。第15章和第16章将分别介绍如何从Oracle和Teradata迁移到Greenplum。
冯雷，姚延栋，高小明，杨瑜编著

作品目录

编委会
序
前言
第一部分
大数据战略
第1章：ABC：人工智能、大数据和云计算
第2章：建立基于大数据的高阶数字化战略
第二部分
大数据平台
第3章：数据处理平台的演进
第4章：Greenplum数据库快速入门
第5章：Greenplum的架构和核心引擎
第6章：从ETL到数据联邦和数据虚拟化
第7章：混合负载和资源管理
第三部分
机器学习与数据分析
第8章：Greenplum中的过程化编程语言
第9章：MADlib机器学习库
第10章：Greenplum半结构化文本数据分析
第11章：地理空间数据分析和处理
第12章：Greenplum数据库与图计算
第四部分
Greenplum的运维和迁移
第13章：Greenplum的监控和管理
第14章：Greenplum数据库的备份、恢复和迁移
第15章：从Oracle迁移到Greenplum
第16章：从Teradata迁移到Greenplum
附录A
Greenplum社区
附录B
外部表实例
附录C
Greenplum的SSL证书
术语表