Chapitre 6. Architecture de BigQuery
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
BigQuery aspire à s'adapter à tes ensembles de données et à s'exécuter aussi rapidement que l'exige ton activité. L'expérience doit ressembler à de la magie. Le problème avec les choses qui semblent "magiques", c'est que lorsque tu rencontres un problème, tu ne sais même pas comment commencer à le résoudre.
Ce chapitre se penche sur les rouages internes de BigQuery. Nous couvrons son architecture de haut niveau et le moteur de requête Dremel, et nous fournissons des détails sur les métadonnées de stockage. Nous abordons les détails sur la façon dont BigQuery gère la sécurité, la disponibilité et la reprise après sinistre au chapitre 10. Au mieux, ce chapitre pourra satisfaire ta curiosité. Cependant, au cas où quelque chose ne se comporterait pas comme tu l'attends, ce chapitre peut t'aider à mieux comprendre ce qui se passe réellement et comment tu peux résoudre ou contourner le problème.
Architecture de haut niveau
BigQuery est un système distribué à grande échelle avec des centaines de milliers de tâches d'exécution dans des dizaines de microservices interdépendants dans plusieurs zones de disponibilité à travers chaque région de Google Cloud. Cette section présente une vue simplifiée de la façon dont les pièces de haut niveau s'assemblent. Décrire tous les composants en détail pourrait nécessiter son propre ...
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