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"대용량데이터베이스"(으)로 10개의 도서가 검색 되었습니다.
9788995062920

대용량 데이터베이스솔루션 1 (관계형 데이터베이스 활용 원리편)

이화식  | 엔코아컨설팅
40,500원  | 20180119  | 9788995062920
데이터베이스 솔루션 전문서. 이 책은《대용량데이터베이스솔루션1》의 100% 완전 개정판으로 지난 10년간 발전한 데이터베이스 기술의 원리와 실재를 충실히 반영했다. 또한 저자가 제공한 DB 구동의 근본 원리가 새로운 기술을 통해 어떻게 증폭될 수 있는지를 보여주고 있다. 데이터베이스에서 사용되는 원리들을 보다 쉽게 접근할 수 있도록 상세하게 기술하고 있다.
9788995062913

대용량 데이터베이스솔루션 2 (관계형 데이터베이스 실무활용편)

이화식  | 엔코아컨설팅
34,200원  | 20120420  | 9788995062913
RDBMS 실무 활용서로 관계형 데이터베이스를 최적으로 활용하기 위해 반드시 알아야 하는 중요한 개념과 상식선에서 파헤친 옵티마이저의 활용원리, 다양한 현실업무에 적용할 수 있는 명확한 실무 활용기준을 제시한다.
9788996311447

대용량 데이터베이스 성능 튜닝 (튜닝의 기본원리를 배울 수 있고 실습이 가능한 책)

주종면  | 데이터북
34,000원  | 20111111  | 9788996311447
튜닝의 기본원리를 배우고 실습이 가능한『대용량 데이터베이스 성능 튜닝』. 어려운 튜닝 기술을 그림과 원리 위주로 설명하는 기술서이다. 실습을 통해 배울 수 있도록 구성했으며, 오라클 7버전부터 최신 버전의 모든 튜닝 기술을 소개한다.
9788996311416

오라클 NEW 대용량 데이터베이스 성능 튜닝

주종면  | 데이터북
0원  | 20090921  | 9788996311416
대용량 데이터베이스의 성능을 향상하자! 오라클 ACE 주종면의 『오라클 NEW 대용량 데이터베이스 성능 튜닝』. 데이터베이스 튜닝 기술을 소개하는 이론서이자 실무서다. 저자가 한국데이터베이스진흥원과의 협력을 통해 개발한 데이터베이스 튜닝 방법론을 바탕으로, 쉽게 데이터베이스 튜닝 기술을 배울 수 있도록 구성한 것이다. 이 책은 오라클 DBMS에 대한 모든 튜닝 방법과 순서가 그림을 통해 설명하고 있다. 오라클 DBMS를 이용한 정보 시스템을 개발하고자 하는 개발자, 분석가, 설계자, 그리고 DBA를 위해 저술되었다. 대용량 데이터베이스의 성능을 향상하는 방법을 중점적으로 다루고 있다. 그림을 풍부하게 곁들여 이해를 도와준다. 실무에서 바로 활용이 가능한 예제도 풍부하게 수록하고 있다. ☞ (이한출판사)의 개정판입니다. ☞ CP Say! 『오라클 NEW 대용량 데이터베이스 성능 튜닝』의 바탕이 되는 데이터베이스 튜닝 방법론은, 저자가 대표로 있는 PLAN 정보기술의 홈페이지(http://www.plandb.co.kr)를 통해 무료로 제공되고 있습니다. PLAN 정보기술의 상황에 따라 변경 혹은 중지될 수 있습니다.
9791161755397

스트리밍 시스템 (대용량 데이터 처리를 위한 핵심 개념과 원리)

타일러 아키다우, 슬라바 체르냑, 루벤 락스  | 에이콘출판
31,500원  | 20210630  | 9791161755397
스트리밍 데이터 처리, 차원을 높이다! 저자가 작성했던 블로그 글인 “스트리밍 101”에서 시작해 스트리밍 데이터 처리 시스템을 구축하고 사용하는 데 필요한 주요 개념을 “무엇”, “어디서”, “언제”, “어떻게”라는 네 가지 질문 위에 차근히 쌓아간다. 특정 시스템이나 문맥 안에서 부정확하게 쓰이는 개념을 분리해 명확히 전달하고 실제 사례에 어떻게 적용하는지 보여준다. 스트리밍 데이터 처리를 위해 어떤 시스템을 선택하든 개념을 확고하게 이해하는 것은 시스템을 이해하는 데 단단한 지반이 돼 줄 것이다.
9791189909239

구글 빅쿼리 완벽 가이드 (빅데이터, AI, 머신러닝 엔지니어를 위한 대용량 데이터 분석 도구)

발리아파 락쉬마난, 조던 티가니  | 책만
23,560원  | 20201126  | 9791189909239
빅데이터, 데이터 엔지니어링, 머신러닝을 위한 대용량 데이터 분석과 처리의 모든 것 협업과 신속함을 갖춘 작업 공간을 구축하는 동시에 페타바이트 규모의 데이터셋을 처리해보자. 이 책은 기업 전체에서 추출한 데이터를 통합하고 대화형 데이터 분석과 대규모 데이터셋 기반의 머신러닝을 가능케 하는 쿼리 엔진을 제공하는 구글 빅쿼리에 대한 완벽 가이드다. 기업은 빅쿼리를 사용해 하나의 편리한 프레임워크로 데이터를 효율적으로 저장, 쿼리, 수집, 학습할 수 있다. 이 책의 저자 발리아파 락쉬마난과 조던 티가니는 공개 클라우드 상에서 자동으로 확장되는 서버리스 아키텍처에 기반한 최신 데이터 웨어하우징을 위한 모범 사례를 제시하고 있다. 이제 막 빅쿼리를 시작하면서 전반적인 기능을 훑어보고자 하는 독자는 물론 빅쿼리를 이용해 특정 업무를 해결하고자 하는 독자에게도 완벽한 가이드가 되어 줄 것이다.
9791161755137

빅데이터 마이닝 (하둡을 이용한 대용량 데이터 마이닝 기법)

쥬어 레스코벡, 아난드 라자라만, 제프리 데이비드 울만  | 에이콘출판
45,000원  | 20210429  | 9791161755137
웹, 소셜 미디어, 모바일 활동, 센서, 인터넷 상거래, 그 외 많은 애플리케이션의 발달로 엄청난 규모의 데이터가 생성되고 있으며, 데이터 마이닝으로 이런 데이터에서 유용한 정보를 얻을 수 있다. 이 책은 데이터 마이닝 분야의 핵심 과제들을 해결하고, 대규모 데이터에 적용할 수 있는 현실적인 알고리즘들에 초점을 맞추고 있다
9791158390921

Real MongoDB (대용량 데이터 처리를 위한)

이성욱  | 위키북스
43,200원  | 20180130  | 9791158390921
MongoDB의 "Know-How"가 아닌 "Know-Why"를 전달해 드립니다! MongoDB 메뉴얼은 아주 간결하고 기본적인 내용에 충실하게 작성되어 있다. 하지만 문법이나 명령만으로는 DBMS를 사용할 수 없다. 내부 작동 방식을 모르면 수많은 시행착오를 거치게 되며, 이런 시행착오는 결국 서비스 품질 저하로 연결될 것이다. 이 책에서는 MongoDB 서버를 사용하는 데 꼭 필요한 아키텍처와 함께 MongoDB 내부(Internal)에 대해 자세히 설명하고 있다. 또한 다양한 시행 착오를 줄이기 위한 주의 사항들에 대해서도 설명한다. 이 책은 MongoDB 서버(특히 MongoDB 1.x와 2.x 버전)에 실망했던 독자들에게 다시 한 번 MongoDB 서버의 가능성을 보여주고, 새로운 DBMS 솔루션을 찾고 있는 독자들에게 대안을 제시해 줄 것이라 생각한다.
9791158391034

빅데이터 분석을 위한 스파크 2 프로그래밍 (대용량 데이터 처리부터 머신러닝까지)

백성민  | 위키북스
31,500원  | 20180412  | 9791158391034
스파크를 처음 접하는 입문자를 위한 안내서! 하둡으로 대표되던 빅데이터 처리 기술은 빅데이터와 머신러닝, 딥러닝의 붐을 타고 믿을 수 없을 만큼 빠른 속도로 발전해가고 있습니다. 작년 봄 이 책의 초판이 출시되던 해에 스파크는 이미 최고의 데이터 처리 플랫폼 중 하나로 인정받고 있었습니다. 하지만 더 이상 큰 폭의 개편은 없을 것만 같았던 스파크는 그 후로도 더욱 주목할 만한 변화를 거듭하면서 불과 1년이 지난 지금 더욱더 새로워진 API와 고도화된 성능을 갖춘 최적의 데이터 처리 플랫폼으로 변화를 거듭하고 있습니다. 이 책은 스파크를 처음 접하는 개발자들이 빠른 시간 내에 스파크가 무엇이고 어디에 어떻게 활용할 수 있는지 실무에 필요한 감을 잡을 수 있도록 스파크의 전체 모듈에 대한 설명과 예제를 담고 있습니다. 특히 스파크를 써 보고 싶지만 새로운 언어를 배우는 데 따르는 부담 때문에 망설이던 개발자들을 위해 스칼라, 자바, 파이썬 예제를 수록했습니다. 이 책을 통해 스파크에 대한 기초를 다지고 나면 각자의 영역에서 스파크가 제공하는 풍부한 기능들을 더 깊이 있고 자유롭게 활용할 수 있게 될 것입니다.
9791161750705

PySpark 배우기 (파이썬과 스파크 2.0으로 대용량 데이터 처리 애플리케이션 다루기)

토마스 드라바스, 데니 리  | 에이콘출판사
0원  | 20171030  | 9791161750705
스파크의 동작 원리와 구성 요소 등을 설명하는 것으로 시작해, 스파크가 왜 고속 처리나 분산 처리에 유리한 구조를 하고 있는지, 속도 개선에 가장 큰 영향을 준 부분은 어떤 부분인지를 이해하기 쉽게 설명한다. 다음으로는 스파크 분석 라이브러리 사용법과 그 라이브러리를 이용한 실제 데이터 분석에 초점을 두고 있다. 마지막으로 실시간으로 들어오는 데이터에 대해서 어떻게 처리하고 테스트하는지와 최종적으로 만들어진 애플리케이션을 스파크 혹은 다른 방법을 통해서 패키지화하는 방법을 제공한다.
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