Klastry Big Data SQL Server: Wirtualizacja danych, jezioro danych i platforma AI

Opinie czytelników

Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 5 głosach.

Oryginalny tytuł:

SQL Server Big Data Clusters: Data Virtualization, Data Lake, and AI Platform

Zawartość książki:

Skorzystaj z tego przewodnika po jednej z najbardziej wpływowych funkcji programu SQL Server 2019 - klastrach Big Data. Dowiesz się o wirtualizacji danych i jeziorach danych dla tej kompletnej platformy sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) w ramach silnika bazy danych SQL Server. Dowiesz się, jak używać klastrów Big Data do łączenia dużych ilości danych strumieniowych do analizy wraz z danymi przechowywanymi w tradycyjnej bazie danych. Na przykład można przesyłać strumieniowo duże ilości danych z Apache Spark w czasie rzeczywistym, jednocześnie wykonując zapytania Transact-SQL w celu uzyskania odpowiednich dodatkowych danych z korporacyjnej bazy danych SQL Server.

Ta książka, pełna przejrzystych przykładów i przypadków użycia, zawiera wszystko, co niezbędne do rozpoczęcia pracy z klastrami Big Data w SQL Server 2019. Dowiesz się o podstawach architektonicznych, które składają się z Kubernetes, Spark, HDFS i SQL Server w systemie Linux. Następnie dowiesz się, jak skonfigurować i wdrożyć klastry Big Data w środowiskach lokalnych lub w chmurze. Następnie dowiesz się o tworzeniu zapytań. Nauczysz się pisać zapytania w języku Transact-SQL - wykorzystując umiejętności, które doskonaliłeś przez lata - a dzięki tym zapytaniom będziesz mógł badać i analizować dane z wielu różnych źródeł, takich jak Apache Spark.

Dzięki teoretycznym podstawom przedstawionym w tej książce oraz łatwym do naśladowania przykładowym skryptom i notatnikom, będziesz gotowy do wykorzystania i odkrycia pełnego potencjału SQL Server 2019: łączenia różnych typów danych rozproszonych w wielu różnych źródłach w jeden widok, który jest przydatny do analizy biznesowej i uczenia maszynowego.

Czego się nauczysz

⬤ Instalować, zarządzać i rozwiązywać problemy klastrów Big Data w środowiskach chmurowych lub lokalnych.

⬤ Analizować duże ilości danych bezpośrednio z SQL Server i/lub Apache Spark.

⬤ Zarządzanie danymi przechowywanymi w HDFS z SQL Server tak, jakby były to dane relacyjne.

⬤ Wdrażanie zaawansowanych rozwiązań analitycznych poprzez uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję.

⬤ Eksponowanie różnych źródeł danych jako pojedynczego źródła logicznego przy użyciu wirtualizacji danych.

Dla kogo jest ta książka

Inżynierowie danych, naukowcy zajmujący się danymi, architekci danych i administratorzy baz danych, którzy chcą zastosować wirtualizację danych i analitykę dużych zbiorów danych w swoich środowiskach.