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| 100 | 1 | ▼a Qureshi, Hamid Mahmood |
| 245 | 1 0 | ▼a 스노우플레이크 쿡북 / ▼d 하미드 마무드 쿠레시, ▼e 하마드 샤리프 지음; ▼e 김신 옮김 |
| 246 | 1 9 | ▼a Snowflake cookbook : ▼b techniques for building modern cloud data warehousing solutions |
| 246 | 1 3 | ▼a 스노우플레이크로 구축하는 클라우드 데이터 웨어하우스 |
| 260 | ▼a 부천 : ▼b 루비페이퍼, ▼c 2022 | |
| 300 | ▼a xxiv, 308 p. : ▼b 삽화 ; ▼c 24 cm | |
| 500 | ▼a 감수: 허병기 | |
| 500 | ▼a 부록과 색인수록 | |
| 650 | 0 | ▼a Cloud computing |
| 650 | 0 | ▼a Data warehousing |
| 700 | 1 | ▼a Sharif, Hammad, ▼e 저 |
| 700 | 1 | ▼a 김신, ▼e 역 |
| 900 | 1 0 | ▼a 쿠레시, 하미드 마무드, ▼e 저 |
| 900 | 1 0 | ▼a 샤리프, 하마드, ▼e 저 |
| 945 | ▼a ITMT |
Holdings Information
| No. | Location | Call Number | Accession No. | Availability | Due Date | Make a Reservation | Service |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | Location Science & Engineering Library/Sci-Info(Stacks1)/ | Call Number 004.6782 2022z8 | Accession No. 121261675 | Availability Available | Due Date | Make a Reservation | Service |
Contents information
Book Introduction
데이터 플랫폼 구축 시 일반적으로 수반되는 DBMS에 관련된 주요 작업이 순서대로 되어 있다. 해당 작업은 스노우플레이크를 처음 접하는 사용자들이 스노우플레이크로 구현하는 과정을 쉽게 따라 할 수 있도록 레시피 형태로 구성되어 있다. 음식을 요리하듯 각 기능을 SQL 쿼리 예제를 통해 쉽게 설명한다.
누구나 할 수 있는 데이터 플랫폼 구축
이 책은 데이터 플랫폼 구축 시 일반적으로 수반되는 DBMS에 관련된 주요 작업이 순서대로 되어 있습니다. 해당 작업은 스노우플레이크를 처음 접하는 사용자들이 스노우플레이크로 구현하는 과정을 쉽게 따라 할 수 있도록 레시피 형태로 구성되어 있습니다. 음식을 요리하듯 각 기능을 SQL 쿼리 예제를 통해 쉽게 설명합니다.
스노우플레이크의 데이터 라이프 사이클 관리와 파이프라인 구축 및 데이터 셰어링 등은 대부분 SQL로 실행할 수 있습니다. 따라서 기존에 SQL을 다뤄봤거나 이해할 수 있는 사람이라면 비즈니스 분석가, 데이터 엔지니어, 데이터 컨설턴트 및 데이터 과학자 누구라도 쉽게 배우고 사용할 수 있습니다.
스노우플레이크로 구축하는 클라우드 데이터 플랫폼
스노우플레이크는 뛰어난 확장성, 유연성, 성능 등 클라우드의 주요 장점을 그대로 흡수하여 제공하는 매력적인 아키텍처와 기능을 갖추고 있는 데이터 플랫폼입니다.
이 책은 스노우플레이크를 처음 접하거나 접한 지 얼마 안 된 데이터 개발자, 데이터 컨설턴트, 데이터 과학자를 위한 책입니다. 스노우플레이크에 대한 설명은 공식 홈페이지에서 제공하고 있지만 보다 실용적인 SQL 쿼리 예제와 함께 실무에 필요한 내용들을 위주로 담고 있습니다. 이 책을 이해하기 위해 필요한 SQL 지식은 기본적인 CREATE, SELECT 문만 알아도 충분합니다. 이 책을 이용하는 가장 좋은 방법은 가지고 있는 계정이나 Trial 계정을 사용하여 직접 스노우플레이크에서 쿼리를 실행해보는 것입니다.
Information Provided By: :
Author Introduction
하미드 마무드 쿠레시(지은이)
20년 동안 시니어 클라우드 및 데이터 웨어하우스 전문가로서 여러 데이터 웨어하우스와 비즈니스 인텔리전스 솔루션을 설계하고 구현했습니다. 테라데이터(Teradata), 오라클(Oracle), 하둡(Hadoop)은 물론 스노우플레이크와 같은 최신 클라우드 기반 도구에 이르기까지 다양한 데이터 분석 플랫폼에 대한 광범위한 경험이 있습니다.더불어 현대적인 플랫폼 관련 지식과 함께 기존 기술을 광범위하게 활용하여 스노우플레이크의 데이터 웨어하우징과 분석에 있어서 실용적인 전문 지식을 축적했으며, 이를 책으로 기록했습니다.
하마드 샤리프(지은이)
데이터 거버넌스, 웨어하우징, 데이터 레이크, 스트리밍 데이터 및 머신러닝 영역에서 10년 이상의 경험을 가진 데이터 아키텍트입니다. 더불어 전문 서비스 조직의 일원으로 10년 동안 선도적인 데이터 웨어하우스 벤더와 협력하여 아시아, 유럽 및 호주에 위치한 통신, 리테일, 생명과학, 금융 산업 분야 고객에게 자문을 제공했습니다
김신(옮긴이)
삼성SDS에서 데이터 컨설턴트로 일하고 있습니다. 마스터 데이터 관리 시스템, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 및 데이터 분석 시스템 등을 구축하고 컨설팅을 수행해왔습니다. 최근 더욱 다양해진 데이터 관리 솔루션과 기술에 관심이 많으며, 이를 활용하여 데이터 생태계가 더욱 활성화되도록 노력하고 있습니다.
Table of Contents
CHAPTER1 스노우플레이크 시작하기 기술적 요구사항 새로운 스노우플레이크 인스턴스 생성하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 맞춤형 멀티클러스터 가상 웨어하우스 생성하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 __더 알아보기 스노우플레이크 웹UI를 사용하여 쿼리 실행하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 SnowSQL로 연결하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 __더 알아보기 JDBC로 연결하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 __더 알아보기 신규 계정 관리자 생성과 기본 제공 역할 이해 __준비하기 __따라하기 __정리하기 __더 알아보기 CHAPTER 2 데이터 라이프 사이클 관리 기술적 요구사항 데이터베이스 관리하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 __더 알아보기 데이터 스키마 관리하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 __더 알아보기 테이블 관리하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 __더 알아보기 외부 테이블과 스테이지 관리하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 __더 알아보기 스노우플레이크에서 데이터 뷰 관리하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 __더 알아보기 CHAPTER3 데이터 로딩 및 추출 기술적 요구사항 비공개 S3 버킷에 대한 액세스 __준비하기 __따라하기 __정리하기 클라우드 스토리지에서 대량 데이터 로딩하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 로컬 시스템에서 대량 데이터 로딩하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 파케이 파일 로딩하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 JSON 반정형 데이터를 관계형 뷰로 변환하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 Newline-delimited JSON(또는 NDJSON) 데이터 처리하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 Snowpipe를 이용하여 준실시간(near real-time)으로 데이터 처리하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 스노우플레이크에서 데이터 추출하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 CHAPTER 4 데이터 파이프라인 구축 기술적 요구사항 태스크 생성과 스케줄링 __준비하기 __따라하기 __정리하기 태스크 트리를 통한 파이프라인 활용 __준비하기 __따라하기 __정리하기 태스크 이력 조회 __준비하기 __따라하기 __정리하기 변경 데이터 캡처를 위한 스트림 개념 이해 __준비하기 __따라하기 __정리하기 스트림과 태스크를 결합하여 변경 데이터를 처리하는 파이프라인 만들기 __따라하기 __정리하기 데이터 타입 변환과 오류 관리 __따라하기 __정리하기 __더 알아보기 다양한 콘텍스트 함수를 사용하여 콘텍스트 관리하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 __더 알아보기 CHAPTER 5 데이터 보호와 보안 기술적 요구사항 커스텀 역할 설정과 완전한 역할 계층 구조 만들기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 __더 알아보기 사용자에게 기본 역할 설정 및 할당 __준비하기 __따라하기 __정리하기 __더 알아보기 데이터 보안과 역할 관리로부터 사용자 관리 분리하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 높은 보안 수준의 데이터 접근 관리를 위한 커스텀 역할 구성 __준비하기 __따라하기 __정리하기 개발, 테스트, 사전 운영, 운영 데이터베이스 계층 및 역할 설정 __준비하기 __따라하기 __정리하기 ACCOUNTADMIN 역할과 사용자 보호 __준비하기 __따라하기 __정리하기 CHAPTER 6 성능 및 비용 최적화 기술적 요구사항 테이블 스키마 검사와 최적화 구조 도출 __준비하기 __따라하기 __정리하기 쿼리 플랜 및 병목지점 식별 __준비하기 __따라하기 __정리하기 분석을 통한 비효율적인 쿼리 제거 __준비하기 __따라하기 __정리하기 불필요한 페일 세이프와 타임트래블 스토리지 줄이기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 성능 향상을 위한 구체화 뷰 __준비하기 __따라하기 __정리하기 __더 알아보기 테이블 클러스터링 수정을 위한 쿼리 플랜 검토 __준비하기 __따라하기 __정리하기 가상 웨어하우스 스케일 최적화 __준비하기 __따라하기 __정리하기 CHAPTER 7 시큐어 데이터 셰어링 기술적 요구사항 다른 스노우플레이크 계정과 테이블 공유 __준비하기 __따라하기 __정리하기 다른 스노우플레이크 계정과 뷰 공유 __준비하기 __따라하기 __정리하기 다른 스노우플레이크 계정과 데이터베이스 공유 및 신규 생성 객체 공유 설정 __준비하기 __따라하기 __정리하기 스노우플레이크를 사용하지 않는 미사용자와 데이터 공유를 위한 리더 계정 생성 및 구성 __준비하기 __따라하기 __정리하기 스노우플레이크를 사용하지 않는 미사용자와 객체 공유 설정 __준비하기 __따라하기 __정리하기 스노우플레이크를 사용하지 않는 미사용자와 데이터 공유 시 비용 관리 __준비하기 __따라하기 __정리하기 CHAPTER 8 타임트래블과 복제 기술적 요구사항 타임트래블을 이용하여 특정 시점의 데이터 상태로 돌아가기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 타임트래블을 이용하여 실수로 손실된 데이터 복구하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 타임트래블을 이용하여 삭제된 데이터베이스, 테이블 및 다른 객체들을 식별하고 복원하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 복제와 함께 타임트래블을 이용하여 디버깅 향상시키기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 복제를 이용하여 운영 환경 기반으로 빠르게 새로운 환경 셋업하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 CHAPTER 9 고급 SQL 테크닉 기술적 요구사항 타임스탬프 데이터 다루기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 날짜 데이터로부터 캘린더 정보 추출하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 중복 제거 카운트하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 트랜잭션 관리하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 윈도우 함수를 사용하여 데이터 분석하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 시퀀스 생성하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 CHAPTER 10 스노우플레이크의 확장 기능 기술적 요구사항 SQL을 이용하여 스칼라 사용자 정의 함수 생성하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 SQL을 이용하여 테이블 사용자 정의 함수 생성하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 자바스크립트를 이용하여 스칼라 사용자 정의 함수 생성하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 자바스크립트를 이용하여 테이블 사용자 정의 함수 생성하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 아파치 스파크 연결하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 아파치 스파크를 이용하여 스노우플레이크 데이터 전처리하기 __준비하기 __따라하기 __정리하기 CHAPTER 부록
