Apache Spark ビッグデータクエリチューニング
あらすじ・内容
ビッグデータの分散処理フレームワークのノウハウ集！
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。
【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
(C)2021 Takeshi Mikami. All rights reserved.
作品情報
- 著者
- レーベル
- 技術の泉シリーズ（NextPublishing）
- 出版社
- インプレス NextPublishing
- カテゴリ
- 実用
- ページ概数
- 53
- 配信開始日
- 2021/10/1
- 対応端末
-
- PCブラウザ
ビューア - Android
(スマホ/タブレット) - iPhone / iPad
- 推奨環境
- PCブラウザ
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「Apache Spark ビッグデータクエリチューニング」評価・レビュー
