Greenplum：從大數據戰略到實現
馮雷
1280人在讀
37萬字總字數
¥60定價
馮雷
本書分爲四個部分。第一部分介紹大數據戰略。其中，第1章將分享作者對於ABC（人工智能、大數據和雲計算）之間關係的理解以及對人和人工智能的思考。第2章將介紹進取型企業爲什麼需要大數據戰略以及如何建立大數據戰略。第二部分介紹大數據平臺。其中，第3章將以數據平臺演進歷史和未來趨勢爲主題，描述三次整合的背景及影響，介紹選擇大數據平臺需要考慮的因素，以及爲什麼Greenplum是理想的大數據平臺。第4章爲Greenplum數據庫快速入門指南。第5章將介紹Greenplum架構的主要特點和核心引擎。第6章將介紹數據加載、數據聯邦和數據虛擬化。第7章將介紹Greenplum的資源管理以及對混合負載的支持。第三部分介紹機器學習與數據分析。其中，第8章介紹Greenplum的各種過程化編程語言（用戶自定義函數），用戶可以使用Python、R、Java等語言實現用戶自定義函數，還可以通過容器化技術實現自定義函數的安全性和隔離性。第9章將介紹Greenplum內建的機器學習庫MADlib，數據科學家可以使用內建的50多種機器學習算法基於SQL對數據進行高級分析，並介紹如何擴展MADlib以實現新算法。第10章和第11章將分別介紹Greenplum如何對文本數據和時空數據（GIS）進行存儲、計算和分析。第12章將介紹Greenplum豐富的圖計算能力。第四部分介紹運維管理和數據遷移。其中，第13章將介紹各種監控和管理工具及相關企業級產品。第14章介紹數據庫備份、恢復和遷移。第15章和第16章將分別介紹如何從Oracle和Teradata遷移到Greenplum。
這本書目前只看了1/5還沒說到產品本身，但它恰恰對數據管理的需求變化、發展歷程以及未來展望都有很好的描述和洞見。作者功力和經驗都非常深，五星。感覺被書名耽誤了一下。。。
看得出來作者是greenplum的核心人物，對本身的技術非常瞭解！看完也很有收穫
二零一九年讀完的第九十三本書，也是馮磊雷三部曲中的第二部，只要還是講大數據相關的數據庫這一部分的東西，其中也有一部分是講歷史的，頗有收穫吧。但是我覺得將技術部分的東西還有待提高，條理結構是清晰的，但是排版和案例還有改進空間。關於大數據這一塊目前我還沒有時間全心投入，希望明年能夠更加專心去研究這一方面的知識吧，所以先給他拉個清單，到時需要做技術分析的時候再來回顧一遍。
雖然只讀到第二章，但真的已經被作者的眼界征服了，同一個世界，但人們的眼界真的會有很大差距
多數文章中將shared-disk和shared-storage進行了混用，認爲兩者是等同的。個人一點淺見，shared-storage相對於shared-disk可能更智能一些，比如Oracle RAC中的shared-disk更多的管理是由RAC進行的，比如DLM等，而shared-storage更多的是自身智能化的管理，對上層而言是透明的。
書裏一些翻譯，感覺很生硬，甚至感覺直接用機器翻譯後再人工快速檢驗過之後出來的，很多語法讀起來很符合英語的語法順序，你看久了你甚至可以在字裏行間嗅到那種小時候看電影頻道海外電影臺詞感，如，哦上帝，我發誓，我一定會踢他的屁股，這樣的感覺， 不過不得不承認，這是我找了那麼多天，找到的一本中文的gp工具書寫的最多內容的了，目前(2021)中文關於gp的書還真少，甚至gp6的資料，你只能從gp官網去找
Greenplum是業界領先的開源MPP大數據平臺。2019年，Greenplum被Gartner評爲全球排名第三的分析型數據庫和排名第四的實時分析數據庫，且爲前十名中開源的產品。中國信息通信研究院評測的14款MPP數據庫中約半數基於Greenplum。本書由Greenplum核心研發團隊精心編寫，融入了團隊十餘年來對雲計算、大數據和人工智能驅動的企業數字化轉型、先進技術發展趨勢以及產品研發的深刻思考，對Greenplum這款快速成長的開源大數據平臺進行了全方位深度解讀，無論是企業決策者，還是大數據相關的技術人員，都能從本書中獲益。
本書圍繞數字原生和雲計算、大數據、人工智能驅動的企業數字化轉型的核心訴求，從商業和技術實戰視角分享了業界領先企業大數據戰略的深刻思考，並提供了大數據從制定到落地的全面指導。既有高階數字化戰略高度對大數據的解讀，又有技術實戰角度對使用Greenplum大數據和機器學習平臺實現大數據戰略的實踐指南。