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Apache Spark ビッグデータクエリチューニング

インプレスR&D

1,540円 770円 (700円+税) 《特価》

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: (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R&D

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。

目次

第1章 Apache Sparkとは

第2章 チューニングのための情報取得

第3章 基本的なアルゴリズム

第4章 チューニングの考え方

第5章 チューニングの手法

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