Hadoop構建數據倉庫實踐 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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王雪迎著 著

圖書標籤:

• Hadoop
• 數據倉庫
• 大數據
• Hive
• Spark
• 數據建模
• ETL
• 數據分析
• 存儲
• 實踐

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302469803

商品編碼：13305397146

齣版時間：2017-07-01

作  者:王雪迎 著 定  價:89 齣 版 社:清華大學齣版社 齣版日期:2017年07月01日 頁  數:434 裝  幀:平裝 ISBN:9787302469803 ●第1章 數據倉庫簡介
●1.1 什麼是數據倉庫 1
●1.1.1 數據倉庫的定義 1
●1.1.2 建立數據倉庫的原因 3
●1.2 操作型係統與分析型係統 5
●1.2.1 操作型係統 5
●1.2.2 分析型係統 8
●1.2.3 操作型係統和分析型係統對比 9
●1.3 數據倉庫架構 10
●1.3.1 基本架構 10
●1.3.2 主要數據倉庫架構 12
●1.3.3 操作數據存儲 16
●1.4 抽取-轉換-裝載 17
●1.4.1 數據抽取 17
●1.4.2 數據轉換 19
●1.4.3 數據裝載 20
●1.4.4 開發ETL係統的方法 21
●1.4.5 常見ETL工具 21
●1.5 數據倉庫需求 22
●1.5.1 基本需求 22
●部分目錄

內容簡介

本書講述在流行的大數據分布式存儲和計算平颱Hadoop上設計實現數據倉庫，將傳統數據倉庫建模與SQL開發的簡單性與大數據技術相結閤，快速、高效地建立可擴展的數據倉庫及其應用係統。
本書內容包括數據倉庫、Hadoop及其生態圈的相關概念，使用Sqoop從關係數據庫全量或增量抽取數據，使用HIVE進行數據轉換和裝載處理，使用Oozie調度作業周期性執行，使用Impala進行快速聯機數據分析，使用Hue將數據可視化，以及數據倉庫中的漸變維（SCD）、代理鍵、角色扮演維度、層次維度、退化維度、無事實的事實錶、遲到的事實、纍積的度量等常見問題在Hadoop上的處理等。
本書適閤數據庫管理員、大數據技術人員、Hadoop技術人員、數據倉庫技術人員，也適閤高等院校和培訓機構相關專業的師生教學參考。
王雪迎 著 王雪迎，畢業於中國地質大學計算機專業，不錯工程師，擁有20年數據庫、數據倉庫相關技術經驗。曾先後供職於北京現代商業信息技術有限公司、北京在綫九州信息技術服務有限公司、華北計算技術研究所、北京優貝在綫網絡科技有限公司，擔任DBA、數據架構師等職位。

《海量數據處理與分析：從理論到實踐》 內容簡介 在信息爆炸的時代，數據已成為企業最寶貴的資産。如何有效地收集、存儲、管理和分析海量數據，以從中挖掘齣有價值的洞察，是當前企業麵臨的關鍵挑戰。本書《海量數據處理與分析：從理論到實踐》旨在係統地介紹海量數據處理與分析的理論基礎、核心技術以及實際應用，為讀者提供一條從入門到精通的清晰路徑。 本書並非一本孤立的技術手冊，而是將理論知識與實際操作緊密結閤，通過豐富的案例分析和代碼示例，幫助讀者理解復雜概念，掌握實用技能。我們相信，隻有將理論應用於實踐，纔能真正領會海量數據處理的精髓。 第一部分：海量數據處理的基石 在深入探討各種處理技術之前，理解海量數據處理所麵臨的根本性問題至關重要。本部分將從宏觀角度齣發，為讀者構建一個清晰的認知框架。 第一章：大數據的挑戰與機遇 何謂大數據？ 我們將詳細解析大數據的“4V”特徵：Volume（體量）、Velocity（速度）、Variety（多樣性）和Value（價值），並探討它們如何重塑商業模式和決策過程。 為什麼需要專門的大數據處理技術？ 傳統的數據庫和處理方式為何難以應對PB甚至EB級彆的數據？我們將剖析其瓶頸，如存儲成本、計算能力、I/O瓶頸以及數據一緻性等問題。 大數據帶來的機遇。 從精準營銷、風險控製到産品創新，大數據正在為各行各業帶來前所未有的機遇。我們將列舉一些成功的案例，激發讀者對大數據潛力的想象。 大數據處理的生態係統概覽。 在此，我們將簡要介紹當前大數據技術生態中的主要參與者，為後續章節的學習奠定基礎，但不會深入介紹具體技術細節，重點在於建立一個整體認識。 第二章：分布式係統原理 分布式係統的基本概念。 什麼是分布式係統？為什麼分布式是處理海量數據的必然選擇？我們將解釋分布式係統的容錯性、可擴展性、一緻性等核心概念。 CAP定理與BASE理論。 這兩個是理解分布式一緻性的基石。我們將詳細解釋CAP定理（一緻性、可用性、分區容忍性）如何指導我們在不同場景下做齣權衡，以及BASE理論（Basically Available, Soft state, Eventually consistent）在實際應用中的意義。 分布式通信模型。 RPC（遠程過程調用）和消息隊列在分布式係統中的作用是什麼？我們將介紹它們的工作原理和在數據流轉中的重要性，但不涉及具體的實現框架。 分布式協調服務。 為什麼需要ZooKeeper這樣的組件？它如何幫助分布式係統解決諸如選舉、配置管理、服務注冊等復雜問題，從而保證係統的穩定運行。 第二部分：核心數據存儲與管理技術 海量數據的存儲是處理的第一步，也是至關重要的一步。本部分將聚焦於當下最流行、最實用的分布式存儲解決方案。 第三章：分布式文件係統 HDFS（Hadoop Distributed File System）架構解析。 作為大數據領域最經典的分布式文件係統，我們將深入探討HDFS的NameNode、DataNode、Secondary NameNode等核心組件，以及它們如何協同工作。 HDFS的數據存儲機製。 數據塊（Block）的概念、副本（Replication）策略、機架感知（Rack Awareness）如何保證數據的容錯性和高可用性？我們將一步步揭示其背後的設計哲學。 HDFS的文件讀寫操作。 客戶端如何與HDFS進行交互？讀寫流程是怎樣的？我們將通過圖解和僞代碼解釋這些過程，讓讀者清晰理解數據是如何在分布式環境中流動的。 HDFS的優化與管理。 如何監控HDFS的健康狀況？如何進行容量規劃和性能調優？我們將提供一些實用的建議和技巧。 第四章：分布式NoSQL數據庫 NoSQL數據庫的崛起與分類。 為什麼我們需要NoSQL？它與傳統關係型數據庫有何不同？我們將介紹鍵值存儲、列族存儲、文檔數據庫、圖數據庫等主要類型，並分析它們各自的適用場景。 HBase：麵嚮列族存儲的分布式數據庫。 我們將重點介紹HBase的架構，包括Master、RegionServer、HFile、MemStore等，以及它的讀寫流程、數據模型和索引機製。 Cassandra：高可用、可擴展的分布式數據庫。 深入解析Cassandra的Ring架構、一緻性模型（Tunable Consistency）、數據復製和分區策略，幫助讀者理解其在高並發讀寫場景下的優勢。 Redis：內存中的鍵值存儲。 盡管主要用於緩存，Redis作為一種內存鍵值數據庫，在海量數據場景下也有其獨特的價值。我們將介紹其數據結構、持久化機製和高可用方案。 MongoDB：靈活的文檔數據庫。 探討MongoDB的文檔模型、分片（Sharding）與副本集（Replica Set）機製，以及它在半結構化數據處理中的應用。 與其他類型NoSQL數據庫的比較。 在本章的結尾，我們將對幾種主流NoSQL數據庫進行橫嚮比較，幫助讀者根據具體業務需求選擇最閤適的工具。 第三部分：海量數據計算與分析引擎 有瞭可靠的存儲，下一步就是如何高效地對海量數據進行計算和分析。本部分將深入介紹大數據處理的核心計算框架。 第五章：MapReduce編程模型 MapReduce的原理與演進。 為什麼MapReduce會成為分布式批處理的奠基石？我們將詳細講解Map（映射）和Reduce（歸約）兩個核心階段，以及Shuffle（洗牌）過程。 MapReduce的工作流程。 從InputSplit到OutputCommitter，我們將一步步剖析一個MapReduce任務的生命周期，以及JobTracker和TaskTracker的角色。 編寫MapReduce程序。 通過實際的Java代碼示例，我們將演示如何編寫Mapper、Reducer、Combiner、Partitioner等組件，以及如何處理輸入輸齣格式。 MapReduce的優化技巧。 如何提高MapReduce作業的性能？我們將介紹數據本地性、閤並小文件、使用Combiner、閤理設置Map/Reduce任務數量等方法。 MapReduce的局限性。 盡管意義重大，MapReduce在處理迭代計算和實時計算方麵存在不足，我們將簡要提及這些局限，為下一章的Spark做鋪墊。 第六章：Apache Spark——下一代大數據處理引擎 Spark的RDD（Resilient Distributed Dataset）概念。 RDD是什麼？為什麼它比MapReduce的Map/Reduce模型更加高效？我們將深入理解RDD的惰性計算、容錯性以及transformation與action操作。 Spark的DAG（Directed Acyclic Graph）執行引擎。 Spark如何通過DAG將多個RDD操作連接起來，實現高效的計算？我們將剖析Spark的Stage和Task劃分機製。 Spark Streaming——實時數據處理。 如何利用Spark處理實時流式數據？我們將介紹Spark Streaming的基本概念、DStream（Discretized Stream）以及其窗口操作。 Spark SQL——結構化數據處理。 Spark SQL如何處理結構化和半結構化數據？我們將探討DataFrame和Dataset API，以及SQL查詢的執行過程。 Spark MLlib——機器學習庫。 簡要介紹Spark MLlib提供的常用機器學習算法和工具，展示Spark在數據科學領域的強大能力。 Spark的部署模式與生態集成。 Spark可以運行在Standalone、Mesos、YARN等多種集群模式下，我們將簡要介紹這些模式，以及Spark與其他大數據組件的集成。 第七章：數據倉庫與數據湖 數據倉庫（Data Warehouse）的演進。 從傳統數據倉庫到現代數據倉庫，我們將梳理其發展曆程，並探討其核心特徵：麵嚮主題、集成性、非易失性、時變性。 數據倉庫的設計原則。 星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）是如何組織的？事實錶（Fact Table）和維度錶（Dimension Table）的角色是什麼？我們將詳細講解這些設計模式。 ETL（Extract, Transform, Load）過程。 數據如何從源係統抽取、轉換並加載到數據倉庫？我們將介紹ETL工具的作用和常見的ETL策略。 數據湖（Data Lake）的概念與優勢。 相較於數據倉庫，數據湖提供瞭更大的靈活性和成本效益，我們將探討其“Schema on Read”的特點以及支持的原始數據格式。 數據湖與數據倉庫的協同。 如何結閤數據湖的靈活性和數據倉庫的結構化優勢，構建混閤數據架構？我們將探討現代數據架構的趨勢。 第四部分：數據處理流程與應用 在掌握瞭核心技術之後，本書將引導讀者將這些技術應用於實際的數據處理流程，並展示其在不同領域的應用價值。 第八章：流式數據處理技術 流式處理的挑戰。 實時性、事件順序、狀態管理等流式處理的獨特難題。 Apache Kafka——分布式消息隊列。 Kafka作為流式處理的核心消息總綫，我們將深入瞭解其Producer/Consumer模型、Topic/Partition機製、Broker架構以及消息的持久化和高吞吐量設計。 Apache Flink——統一的流批處理引擎。 Flink以其低延遲、高吞吐量和精確一次（Exactly-once）處理語義而聞名。我們將介紹Flink的DataStream API、Table API/SQL，以及其狀態管理和容錯機製。 其他流處理框架。 簡要提及Storm、Spark Streaming等框架，並分析它們在不同場景下的適用性。 第九章：數據治理與數據質量 數據治理的重要性。 為什麼需要數據治理？它如何確保數據的可用性、安全性、一緻性和閤規性？ 元數據管理。 如何管理和理解數據？元數據在數據治理中的作用。 數據質量管理。 定義數據質量規則，進行數據剖析（Data Profiling），實施數據清洗和校驗。 數據安全與隱私保護。 在大數據時代，如何確保敏感數據的安全？訪問控製、數據加密、匿名化等技術。 數據血緣（Data Lineage）與可追溯性。 理解數據從源頭到最終分析結果的整個生命周期。 第十章：大數據在各行業的應用實踐 案例研究：電商領域。 用戶行為分析、個性化推薦、庫存管理、欺詐檢測。 案例研究：金融領域。 風險評估、反欺詐、客戶畫像、交易監控。 案例研究：物聯網（IoT）領域。 設備監控、預測性維護、智能交通。 案例研究：醫療健康領域。 基因測序分析、疾病預測、藥物研發。 實際部署考慮。 在真實生産環境中部署大數據解決方案時需要注意哪些問題？硬件選型、網絡配置、集群管理、監控與報警。 本書特色 理論與實踐並重： 每一章節都力求在講解理論概念的同時，提供可執行的代碼示例和實際案例分析。 技術廣度與深度結閤： 涵蓋瞭從分布式係統原理到具體存儲、計算框架，再到數據治理和行業應用，力求為讀者提供一個全麵的大數據知識體係。 注重設計理念： 深入剖析各項技術的設計哲學和權衡，幫助讀者理解“為什麼”這樣做，而不僅僅是“如何”做。 麵嚮實戰： 旨在培養讀者解決實際大數據問題的能力，而非止步於概念的理解。 通過閱讀本書，您將能夠： 理解海量數據處理的核心挑戰和技術原理。 掌握分布式文件係統、NoSQL數據庫、批處理與流處理框架的關鍵技術。 學習如何設計和構建麵嚮實際應用的數據處理流程。 瞭解數據治理與數據質量在企業中的重要性。 通過豐富的案例，藉鑒大數據在不同行業中的成功實踐。 無論您是希望進入大數據領域的新人，還是已經在該領域工作但希望深化理解的工程師，本書都將是您不可或缺的參考。讓我們一起踏上這場激動人心的大數據探索之旅！

評分☆☆☆☆☆

最近，我一直在思考如何讓我們的數據分析平颱能夠承載更多的數據，並且支持更復雜的分析場景。這讓我開始關注大數據技術，而《Hadoop構建數據倉庫實踐》這本書的齣現，正好契閤瞭我的這種探索需求。雖然我目前主要使用的還是傳統的數據庫技術，但我深知在數據量爆炸的時代，Hadoop及其生態圈的應用越來越廣泛，尤其是在構建大規模數據倉庫方麵。我希望這本書能夠為我打開一扇瞭解Hadoop數據倉庫實踐的窗戶。我比較關心的是，書中是如何闡述Hadoop在數據倉庫的整個生命周期中扮演的角色。例如，在數據采集方麵，Hadoop能否提供比傳統ETL工具更強大、更靈活的數據接入能力？在數據存儲方麵，HDFS與傳統存儲有何優勢，特彆是在處理海量、多樣化數據時？在數據處理和轉換方麵，Spark的齣現是否極大地提升瞭數據倉庫ETL的效率？書中的架構設計部分，是否會展示一些典型的Hadoop數據倉庫架構圖，並解釋各個組件之間的關係和數據流轉？我希望它能提供一些實操性的指導，比如如何進行數據建模、如何優化查詢性能，以及在Hadoop環境下進行數據治理的挑戰和解決方案。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對數據倉庫這個概念的理解都比較偏嚮於傳統的 Kimball 方法論和 Inmon 方法論，也接觸過 SQL Server、Oracle 等傳統數據庫在數據倉庫建設中的應用。最近接觸到《Hadoop構建數據倉庫實踐》這本書，純粹是想看看大數據技術是如何革新傳統數據倉庫的設計和實現思路的。書名裏的“Hadoop”字眼，讓我第一時間聯想到的是分布式存儲、海量數據處理能力，以及可能比傳統數據庫更低的存儲成本。在閱讀過程中，我比較關注的是書中是如何將Hadoop的這些核心組件，比如 HDFS、MapReduce (雖然現在 Spark 更流行)、Hive、HBase 等，融入到一個完整的數據倉庫架構中的。它是否有提齣一套與傳統數據倉庫建設流程相匹配的，或者完全顛覆性的新的流程？比如，在數據建模方麵，書中是否會強調對Hadoop生態的適配，例如使用 Parquet 或 ORC 這種列式存儲格式，以及是否會討論星型模型、雪花模型在Hadoop上的實現細節？另外，ETL（Extract, Transform, Load）環節在Hadoop環境下會有哪些不同？是依然使用傳統的ETL工具，還是更多地依賴於 Spark、HiveSQL 等Hadoop原生能力？書中對這些方麵的闡述，對我理解如何在利用Hadoop處理PB級彆數據的同時，依然能夠構建齣邏輯清晰、易於查詢和維護的數據倉庫，至關重要。我希望書中能夠提供一些實際的案例，展示如何設計錶結構，如何編寫高效的ETL腳本，以及如何進行性能優化。

評分☆☆☆☆☆

最近在看一本關於數據倉庫的書，書名聽起來挺實在的，叫《Hadoop構建數據倉庫實踐》。雖然我目前手頭的項目還沒有直接用到Hadoop來構建數據倉庫，但齣於對大數據技術在數據治理和分析領域未來應用的興趣，我還是入手瞭這本書。我原本的期待是能從書中梳理齣一些構建一個現代數據倉庫的通用原則和最佳實踐，以及在不同技術棧下，比如傳統關係型數據庫之外，如何考慮存儲、ETL、建模以及最終的報錶和分析需求。書中對於Hadoop生態圈的介紹，比如HDFS的分布式存儲能力，Spark的內存計算優勢，Hive的SQL接口，以及HBase的NoSQL特性，我都抱著學習的心態去瞭解。尤其是它對不同組件在數據倉庫場景下的適用性和局限性的分析，讓我對如何選擇閤適的技術組閤有瞭更深的認識。例如，書中提到如何利用Hive進行批量的ETL操作，以及在需要實時查詢的場景下，HBase可能扮演的角色。這些內容對我理解數據處理的整個生命周期，從數據采集、清洗、轉換、加載到最終的查詢和分析，提供瞭一個新的視角。雖然書中具體的Hadoop實踐操作細節我還沒有深入研究，但它所構建的整個Hadoop數據倉庫的架構圖和設計理念，已經給瞭我很大的啓發。尤其是在討論數據治理方麵，如何通過Hadoop生態圈的工具來管理海量數據的元數據、 lineage（數據血緣）以及數據質量，是我非常感興趣的部分，也希望書中能提供一些這方麵的思路和案例。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我當初買《Hadoop構建數據倉庫實踐》這本書，是抱著一種“看看大數據是怎麼玩轉數據倉庫的”心態。我本身是做 BI 分析的，平時接觸的主要是 SQL 報錶和一些可視化工具，對底層的數據倉庫架構瞭解不多，但隱約知道數據倉庫是企業級數據分析的基礎。Hadoop 這個詞聽起來就很“大”，所以我想瞭解一下，當數據量大到一定的程度，並且需要處理非結構化、半結構化數據時，傳統的數據倉庫設計思路還能不能用，或者說需要做齣哪些調整。書中關於Hadoop生態的一些組件，比如 HDFS 的存儲原理，Spark 的內存計算優勢，以及 Hive 提供的 SQL 查詢接口，我都有所耳聞，但一直沒有係統地學習過它們如何在數據倉庫的場景下協同工作。我特彆想知道，書中是如何講解將這些分布式組件組織起來，形成一個統一的數據存儲和處理平颱，能夠滿足數據采集、清洗、轉換、存儲、以及最終數據服務的需求。它是否有提供數據分層（例如，原始層、明細層、匯總層）的設計思路，以及如何在這種分層架構下，利用Hadoop的特點來優化查詢性能。書中的內容，希望能幫助我從一個更高、更宏觀的視角來理解數據倉庫的構建，即使我將來不直接動手操作Hadoop，也能更好地與大數據團隊溝通，理解他們設計的架構。

評分☆☆☆☆☆

我最近翻閱瞭《Hadoop構建數據倉庫實踐》這本書，雖然我並非直接從事Hadoop開發，但作為一名數據分析師，我深知數據倉庫是支持企業級決策的關鍵基礎設施，而Hadoop作為當前最流行的大數據處理框架，其在數據倉庫建設中的應用必然是未來的趨勢。因此，我希望通過這本書，能夠對Hadoop構建數據倉庫的整體思路、技術選型以及實施流程有一個清晰的認識。我特彆感興趣的是書中是如何處理Hadoop在數據倉庫場景下的建模問題。傳統的數據倉庫建模方法，比如維度建模，在Hadoop環境下是否需要進行調整？書中是否會介紹如何利用Hive、Spark SQL等工具來實現這些模型，並且能夠支持復雜的多維分析需求？另外，ETL（Extract, Transform, Load）是數據倉庫建設的核心環節，在Hadoop生態中，有哪些成熟的工具和技術可以用來實現高效、可擴展的ETL過程？書中對於數據質量管理、元數據管理等數據倉庫的治理方麵，在Hadoop環境下是否有獨特的解決方案？我希望能從書中獲得一些關於如何在Hadoop平颱上構建一個既能處理海量數據，又能滿足業務分析需求的、健壯的數據倉庫的指導。