Greenplum：从大数据战略到实现
冯雷
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冯雷
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。
这本书目前只看了1/5还没说到产品本身，但它恰恰对数据管理的需求变化、发展历程以及未来展望都有很好的描述和洞见。作者功力和经验都非常深，五星。感觉被书名耽误了一下。。。
看得出来作者是greenplum的核心人物，对本身的技术非常了解！看完也很有收获
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。
虽然只读到第二章，但真的已经被作者的眼界征服了，同一个世界，但人们的眼界真的会有很大差距
多数文章中将shared-disk和shared-storage进行了混用，认为两者是等同的。个人一点浅见，shared-storage相对于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进行的，比如DLM等，而shared-storage更多的是自身智能化的管理，对上层而言是透明的。
书里一些翻译，感觉很生硬，甚至感觉直接用机器翻译后再人工快速检验过之后出来的，很多语法读起来很符合英语的语法顺序，你看久了你甚至可以在字里行间嗅到那种小时候看电影频道海外电影台词感，如，哦上帝，我发誓，我一定会踢他的屁股，这样的感觉， 不过不得不承认，这是我找了那么多天，找到的一本中文的gp工具书写的最多内容的了，目前(2021)中文关于gp的书还真少，甚至gp6的资料，你只能从gp官网去找
Greenplum是业界领先的开源MPP大数据平台。2019年，Greenplum被Gartner评为全球排名第三的分析型数据库和排名第四的实时分析数据库，且为前十名中开源的产品。中国信息通信研究院评测的14款MPP数据库中约半数基于Greenplum。本书由Greenplum核心研发团队精心编写，融入了团队十余年来对云计算、大数据和人工智能驱动的企业数字化转型、先进技术发展趋势以及产品研发的深刻思考，对Greenplum这款快速成长的开源大数据平台进行了全方位深度解读，无论是企业决策者，还是大数据相关的技术人员，都能从本书中获益。
本书围绕数字原生和云计算、大数据、人工智能驱动的企业数字化转型的核心诉求，从商业和技术实战视角分享了业界领先企业大数据战略的深刻思考，并提供了大数据从制定到落地的全面指导。既有高阶数字化战略高度对大数据的解读，又有技术实战角度对使用Greenplum大数据和机器学习平台实现大数据战略的实践指南。