Cluster di Big Data SQL Server: Virtualizzazione dei dati, lago di dati e piattaforma AI

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Titolo originale:

SQL Server Big Data Clusters: Data Virtualization, Data Lake, and AI Platform

Contenuto del libro:

Utilizzate questa guida per una delle funzionalità di maggior impatto di SQL Server 2019: i cluster di big data. Imparerete a conoscere la virtualizzazione dei dati e i data lake per questa piattaforma completa di intelligenza artificiale (AI) e apprendimento automatico (ML) all'interno del motore di database di SQL Server. Saprete come utilizzare i Big Data Cluster per combinare grandi volumi di dati in streaming per l'analisi con i dati archiviati in un database tradizionale. Ad esempio, è possibile eseguire lo streaming di grandi volumi di dati da Apache Spark in tempo reale, mentre si eseguono query Transact-SQL per inserire dati aggiuntivi rilevanti dal database aziendale di SQL Server.

Ricco di esempi chiari e casi d'uso, questo libro fornisce tutto il necessario per iniziare a lavorare con i cluster di Big Data in SQL Server 2019. Imparerete a conoscere le basi architettoniche costituite da Kubernetes, Spark, HDFS e SQL Server su Linux. Viene poi mostrato come configurare e distribuire i cluster di Big Data in ambienti on-premise o nel cloud. Successivamente, viene insegnata l'esecuzione di query. Imparerete a scrivere query in Transact-SQL, sfruttando le competenze che avete affinato per anni, e con queste query sarete in grado di esaminare e analizzare i dati provenienti da un'ampia varietà di fonti, come Apache Spark.

Grazie alle basi teoriche fornite in questo libro e agli esempi di script e notebook facili da seguire, sarete pronti a utilizzare e a svelare tutto il potenziale di SQL Server 2019: combinare diversi tipi di dati distribuiti su fonti molto diverse in un'unica vista utile per la business intelligence e l'analisi dell'apprendimento automatico.

Cosa imparerete

⬤ Installare, gestire e risolvere i problemi dei cluster di Big Data in ambienti cloud o on-premise.

⬤ Analizzare grandi volumi di dati direttamente da SQL Server e/o Apache Spark.

⬤ Gestire i dati archiviati in HDFS da SQL Server come se fossero dati relazionali.

⬤ Implementare soluzioni analitiche avanzate attraverso l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale.

⬤ Esporre diverse fonti di dati come un'unica fonte logica utilizzando la virtualizzazione dei dati.

Per chi è questo libro?

Ingegneri dei dati, data scientist, architetti dei dati e amministratori di database che desiderano utilizzare la virtualizzazione dei dati e l'analisi dei big data nei loro ambienti.