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Apache Spark ビッグデータクエリチューニング
1,980円
(1,800円+税)
本書は、ビッグデータを分散処理するためのフレームワーク「Apache Spark」のクエリのパフォーマンスチューニングのノウハウを紹介した解説書です。Apache Sparkでのクエリのチューニングのための知識として、基本的なアルゴリズム、ログの見方、チューニングの考え方、Salted Join, Skew Joinなどのチューニングの手法を説明します。
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内容紹介
本書は、ビッグデータを分散処理するためのフレームワーク「Apache Spark」のクエリのパフォーマンスチューニングのノウハウを紹介した解説書です。Apache Sparkでのクエリのチューニングのための知識として、基本的なアルゴリズム、ログの見方、チューニングの考え方、Salted Join, Skew Joinなどのチューニングの手法を説明します。
書誌情報
- 著者: 三上 威
- 発行日: 2021-10-01 (紙書籍版発行日: 2021-10-01)
- 最終更新日: 2021-10-01
- バージョン: 1.0.0
- ページ数: 38ページ(PDF版換算)
- 対応フォーマット: PDF, EPUB
- 出版社: インプレス NextPublishing
対象読者
ビッグデータ,分散処理,分析,フレームワーク,パフォーマンス,チューニング,最適化,アルゴリズム,技術書典,同人誌に興味がある人
著者について
三上 威
甲南大学理学部にて応用数学を学んだ後、神戸日本電気ソフトウェア株式会社、株式会社ディー・エヌ・エーにてシステムエンジニア・データマイニングエンジニアとして従事する。フリーランスとして独立後、アーリース情報技術株式会社を設立。マーケティング領域を中心にデータ分析や基盤構築の支援・受託サービスなどを展開する。『Apache Hadoop & Spark ビッグデータプログラミング入門』『Apache Airflow ワークフロープログラミング入門』などの同人誌を製作。