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王雪迎（美）卡普廖洛 著

圖書標籤:

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• 編程指南
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• 數據分析
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店鋪： 曠氏文豪圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302469803

商品編碼：12987636800

YL6894  9787302469803 9787115333834

 Hadoop構建數據倉庫實踐

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**的師生教學參考。

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

1.5.2 數據需求 23

 1.6 小結 24

第2章 數據倉庫設計基礎

2.1 關係數據模型 25

2.1.1 關係數據模型中的結構 25

2.1.2 關係完整性 28

2.1.3 規範化 30

2.1.4 關係數據模型與數據倉庫 33

2.2 維度數據模型 34

2.2.1 維度數據模型建模過程 35

2.2.2 維度規範化 36

2.2.3 維度數據模型的特點 37

2.2.4 星型模式 38

2.2.5 雪花模式 40

2.3 Data Vault模型 42

2.3.1 Data Vault模型簡介 42

2.3.2 Data Vault模型的組成部分 43

2.3.3 Data Vault模型的特點 44

2.3.4 Data Vault模型的構建 44

2.3.5 Data Vault模型實例 46

2.4 數據集市 49

2.4.1 數據集市的概念 50

2.4.2 數據集市與數據倉庫的區彆 50

2.4.3 數據集市設計 50

2.5 數據倉庫實施步驟 51

2.6 小結 54

第3章 Hadoop生態圈與數據倉庫

3.1 大數據定義 55

3.2 Hadoop簡介 56

3.2.1 Hadoop的構成 57

3.2.2 Hadoop的主要特點 58

3.2.3 Hadoop架構 58

3.3 Hadoop基本組件 59

3.3.1 HDFS 60

3.3.2 MapReduce 65

3.3.3 YARN 72

3.4 Hadoop生態圈的其他組件 77

3.5 Hadoop與數據倉庫 81

3.5.1 關係數據庫的可擴展性瓶頸 82

3.5.2 CAP理論 84

3.5.3 Hadoop數據倉庫工具 85

3.6 小結 88

第4章 安裝Hadoop

4.1 Hadoop主要發行版本 89

4.1.1 Cloudera Distribution for Hadoop（CDH） 89

4.1.2 Hortonworks Data Platform（HDP） 90

4.1.3 MapR Hadoop 90

4.2 安裝Apache Hadoop 91

4.2.1 安裝環境 91

4.2.2 安裝前準備 92

4.2.3 安裝配置Hadoop 93

4.2.4 安裝後配置 97

4.2.5 初始化及運行 97

4.3 配置HDFS Federation 99

4.4 離綫安裝CDH及其所需的服務 104

4.4.1 CDH安裝概述 104

4.4.2 安裝環境 106

4.4.3 安裝配置 106

4.4.4 Cloudera Manager許可證管理 114

4.5 小結 115.........

Hive編程指南

　　《Hive編程指南》是一本Apache Hive的編程指南，旨在介紹如何使用Hive的SQL方法HiveQL來匯總、查詢和分析存儲在Hadoop分布式文件係統上的大數據集閤。全書通過大量的實例，首先介紹如何在用戶環境下安裝和配置Hive，並對Hadoop和MapReduce進行詳盡闡述，*終演示Hive如何在Hadoop生態係統進行工作。

　　《Hive編程指南》適閤對大數據感興趣的愛好者以及正在使用Hadoop係統的數據庫管理員閱讀使用。

第1章　基礎知識　
1.1　Hadoop和MapReduce綜述　
1.2　Hadoop生態係統中的Hive　
1.2.1　Pig　
1.2.2　HBase　
1.2.3　Cascading、Crunch及其他　
1.3　Java和Hive：詞頻統計算法　
1.4　後續事情　

第2章　基礎操作　
2.1　安裝預先配置好的虛擬機　
2.2　安裝詳細步驟　
2.2.1　裝Java　
2.2.2　安裝Hadoop　
2.2.3　本地模式、僞分布式模式和分布式模式　
2.2.4　測試Hadoop　
2.2.5　安裝Hive　
2.3　Hive內部是什麼　
2.4　啓動Hive　
2.5　配置Hadoop環境　
2.5.1　本地模式配置　
2.5.2　分布式模式和僞分布式模式配置　
2.5.3　使用JDBC連接元數據　
2.6　Hive命令　
2.7　命令行界麵　
2.7.1　CLI 選項　
2.7.2　變量和屬性　
2.7.3　Hive中“一次使用”命令　
2.7.4　從文件中執行Hive查詢　
2.7.5　hiverc文件　
2.7.6　使用Hive CLI的更多介紹　
2.7.7　查看操作命令曆史　
2.7.8　執行shell命令　
2.7.9　在Hive內使用Hadoop的dfs命令　
2.7.10　Hive腳本中如何進行注釋　
2.7.11　顯示字段名稱　

第3章　數據類型和文件格式　
3.1　基本數據類型　
3.2　集閤數據類型　
3.3　文本文件數據編碼　
3.4　讀時模式　

第4章　HiveQL：數據定義　
4.1　Hive中的數據庫　
4.2　修改數據庫　
4.3　創建錶　
4.3.1　管理錶　
4.3.2　外部錶　
4.4　分區錶、管理錶　
4.4.1　外部分區錶　
4.4.2　自定義錶的存儲格式　
4.5　刪除錶　
4.6　修改錶　
4.6.1　錶重命名　
4.6.2　增加、修改和刪除錶分區　
4.6.3　修改列信息　
4.6.4　增加列　
4.6.5　刪除或者替換列　
4.6.6　修改錶屬性　
4.6.7　修改存儲屬性　
4.6.8　眾多的修改錶語句　

第5章　HiveQL：數據操作　
5.1　嚮管理錶中裝載數據　
5.2　通過查詢語句嚮錶中插入數據　
5.3　單個查詢語句中創建錶並加載數據　
5.4　導齣數據　

第6章　HiveQL：查詢　
6.1　SELECT…FROM語句　
6.1.1　使用正則錶達式來指定列　
6.1.2　使用列值進行計算　
6.1.3　算術運算符　
6.1.4　使用函數　
6.1.5　LIMIT語句　
6.1.6　列彆名　
6.1.7　嵌套SELECT語句　
6.1.8　CASE…WHEN…THEN 句式　
6.1.9　什麼情況下Hive可以避免進行MapReduce　
6.2　WHERE語句　
6.2.1　謂詞操作符　
6.2.2　關於浮點數比較　
6.2.3　LIKE和RLIKE　
6.3　GROUP BY 語句　
6.4　JOIN語句　
6.4.1　INNER JOIN　
6.4.2　JOIN優化　
6.4.3　LEFT OUTER JOIN　
6.4.4　OUTER JOIN　
6.4.5　RIGHT OUTER JOIN　
6.4.6　FULL OUTER JOIN　
6.4.7　LEFT SEMI-JOIN　
6.4.8　笛卡爾積JOIN　
6.4.9　map-side JOIN　
6.5　ORDER BY和SORT BY　
6.6　含有SORT BY 的DISTRIBUTE BY　
6.7　CLUSTER BY　
6.8　類型轉換　
6.9　抽樣查詢　
6.9.1　數據塊抽樣　
6.9.2　分桶錶的輸入裁剪　
6.10　UNION ALL　..........

數據驅動的決策時代：深度解析現代數據倉庫構建與優化 在當今信息爆炸的時代，數據已成為企業最寶貴的資産。從海量用戶行為日誌到復雜的金融交易記錄，再到物聯網設備的實時傳感器數據，如何有效地收集、存儲、管理、分析和利用這些數據，已成為決定企業能否在激烈市場競爭中脫穎而齣的關鍵。本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的現代數據倉庫構建與優化指南，幫助您構建一個能夠支撐企業戰略決策、驅動業務增長的強大數據分析平颱。 第一部分：現代數據倉庫架構與設計原理 本書的開篇將帶您深入理解現代數據倉庫的核心概念與演進曆程。我們將從傳統數據倉庫的局限性齣發，探討為何需要嚮現代數據倉庫轉型。 數據倉庫的演進： 從OLTP到OLAP，從 Kimball 到 Inmon，再到數據湖、數據湖倉一體等新興架構，我們將梳理數據倉庫技術發展的脈絡，幫助您理解不同架構的優勢與適用場景。 核心架構模型： 星型模型與雪花模型： 深入剖析這兩種經典的數據倉庫建模方法，包括維度建模的七大步驟，如何識彆事實錶和維度錶，以及如何設計拉鏈維度、緩慢變化維度等復雜維度。我們將通過豐富的案例，展示如何根據業務需求選擇最閤適的模型，並避免常見的建模陷阱。 數據組織與分層： 詳細闡述數據倉庫的典型分層架構，如操作型數據存儲（ODS）、數據明細層、數據匯總層、數據展現層等。我們將探討每一層的功能定位、數據流轉過程，以及如何通過分層實現數據的清洗、轉換、整閤和服務化。 數據湖與數據湖倉一體： 隨著大數據技術的興起，數據湖概念應運而生。我們將解析數據湖的彈性存儲、Schema on Read等特性，並重點介紹如何將數據湖的靈活性與數據倉庫的結構化管理相結閤，構建數據湖倉一體化架構，實現對結構化、半結構化和非結構化數據的統一管理和分析。 數據治理與質量： 數據倉庫的價值在於數據的準確性與可靠性。我們將深入探討數據治理的重要性，包括元數據管理、數據血緣追蹤、數據質量監控與提升等關鍵環節。您將學習如何建立一套完善的數據質量管理流程，確保進入數據倉庫的數據是高質量的，從而避免“垃圾進，垃圾齣”的窘境。 數據倉庫的技術選型考量： 在實際構建數據倉庫時，麵臨著眾多的技術選擇。我們將引導您從存儲、計算、ETL/ELT工具、BI工具等多個維度，綜閤考量技術成熟度、性能、成本、生態係統、運維復雜度等因素，做齣最適閤您企業實際情況的技術選型決策。 第二部分：數據采集與ETL/ELT流程設計 數據采集是數據倉庫的起點，而ETL/ELT（Extract, Transform, Load / Extract, Load, Transform）是數據倉庫的核心流程。本部分將聚焦於高效、可靠的數據采集與轉換策略。 數據源分析與集成： 多樣化數據源： 涵蓋關係型數據庫（MySQL, PostgreSQL, Oracle等）、NoSQL數據庫（MongoDB, Cassandra等）、文件係統（CSV, JSON, Parquet, ORC等）、流式數據（Kafka, Pulsar等）、API接口等多種數據源的處理方法。 數據提取策略： 深入講解全量抽取、增量抽取（基於時間戳、CDC等）等策略，以及如何根據數據源特性選擇最優的提取方式，最大程度地降低對源係統的影響。 數據清洗與轉換： 數據標準化與規範化： 如何處理缺失值、異常值、重復值，如何進行數據類型轉換、編碼轉換、單位統一等操作。 數據集成與融閤： 如何進行不同數據源之間的數據關聯、匹配與閤並，確保數據的一緻性。 數據豐富與衍生： 如何基於現有數據生成新的業務指標、派生屬性，為分析提供更深層次的洞察。 ETL/ELT工具解析： 介紹業界主流的ETL/ELT工具，如 Kettle (Pentaho Data Integration), Talend, Informatica, Apache NiFi 等，分析它們的優缺點、適用場景，並提供實際操作的思路和技巧。 ELT（Extract, Load, Transform）模式的興起： 隨著大數據計算引擎（如Spark, Flink）的強大，ELT模式越來越受歡迎。我們將詳細解析ELT模式的優勢，以及如何在雲原生架構下實現高效的ELT流程。 數據質量保障： 在ETL/ELT過程中，如何設置校驗規則、異常告警機製，以及如何設計迴滾策略，確保數據轉換過程的健壯性與可靠性。 第三部分：數據倉庫性能優化與擴展性設計 構建起數據倉庫隻是第一步，如何讓它運行高效、能夠應對不斷增長的數據量和復雜查詢，是持續優化的重點。 存儲優化： 數據壓縮技術： 深入講解 Snappy, Gzip, LZO, ZSTD 等壓縮算法在數據倉庫中的應用，以及如何權衡壓縮率與解壓性能。 列式存儲格式： 重點介紹 Parquet 和 ORC 等列式存儲格式的優勢，包括查詢性能提升、存儲效率優化，以及它們在大數據生態係統中的重要地位。 分區與分桶： 詳細闡述數據分區（按日期、地域等）和分桶（基於哈希值）的技術原理與實踐，如何通過閤理的分區和分桶策略顯著提升查詢速度，避免全錶掃描。 計算優化： 查詢優化技術： 介紹數據庫的查詢執行計劃、索引（B-tree, 位圖索引等）、物化視圖、統計信息的重要性，以及如何利用這些技術加速數據檢索。 並行處理與分布式計算： 探討如何在分布式環境下實現高效的數據處理，理解 MPP (Massively Parallel Processing) 架構的工作原理，以及如何利用 Spark、Presto/Trino 等分布式查詢引擎來加速分析。 緩存策略： 探討內存緩存、查詢結果緩存等技術，如何有效減少重復計算，提升用戶體驗。 數據倉庫擴展性設計： 水平擴展與垂直擴展： 解析這兩種擴展模式的優缺點，以及如何根據業務需求選擇閤適的擴展策略。 雲原生數據倉庫： 介紹 Snowflake, BigQuery, Redshift 等雲原生數據倉庫的架構優勢，包括計算與存儲分離、彈性伸縮、按需付費等，以及它們如何幫助企業降低運維成本，提高靈活性。 數據湖倉一體的擴展性： 探討 Delta Lake, Apache Hudi, Apache Iceberg 等開源項目如何為數據湖帶來ACID事務、Schema演進等數據倉庫特性，從而實現更具擴展性的統一數據平颱。 第四部分：數據倉庫的安全與成本管理 數據安全與成本控製是企業在數據倉庫建設過程中必須重視的兩個方麵。 數據安全保障： 訪問控製與權限管理： 詳細介紹基於角色的訪問控製（RBAC），如何實現精細化的數據訪問權限管理，保護敏感數據的安全。 數據加密： 講解靜態數據加密（在存儲介質上）和動態數據加密（在傳輸過程中）的重要性，以及如何實施有效的加密策略。 審計與閤規性： 如何建立完善的數據訪問審計機製，滿足 GDPR, CCPA 等法規的閤規性要求。 成本效益分析與優化： 硬件與軟件成本估算： 如何根據數據量、查詢復雜度、用戶數量等因素，閤理估算存儲、計算、網絡等基礎設施的成本。 雲服務成本管理： 在使用雲數據倉庫時，如何監控資源使用情況，采取預留實例、按需縮放等策略，有效控製雲服務支齣。 資源利用率優化： 如何通過性能調優、閤理的數據生命周期管理等方式，提高資源利用率，降低整體運營成本。 第五部分：數據倉庫的未來趨勢與實踐案例 展望數據倉庫的未來，我們將探討一些前沿技術和發展方嚮，並結閤實際案例，展示優秀的數據倉庫建設經驗。 實時數據分析： 探討如何構建支持實時數據處理和分析的數據倉庫，以及流式計算與批處理的結閤。 機器學習與人工智能在數據倉庫中的應用： 如何利用數據倉庫中的數據，賦能機器學習模型訓練，進行預測分析、用戶畫像、推薦係統等。 數據虛擬化技術： 介紹數據虛擬化如何打破數據孤島，實現數據的統一訪問，減少數據復製和ETL的復雜度。 行業最佳實踐與案例研究： 分享不同行業（如電商、金融、零售、醫療等）在構建和使用數據倉庫時遇到的挑戰與成功經驗，學習他人的寶貴洞察。 本書將理論與實踐相結閤，通過大量的圖示、代碼示例和實戰建議，幫助讀者建立起紮實的數據倉庫理論基礎，並掌握構建、優化和管理現代化數據倉庫的實用技能。無論您是數據工程師、數據分析師、數據庫管理員，還是希望深入瞭解數據驅動決策的企業管理者，本書都將是您不可或缺的參考指南。掌握本書內容，您將能夠構建一個強大、高效、安全的數據分析平颱，為您的企業在數據時代贏得先機。

評分☆☆☆☆☆

我一直對數據庫管理有著濃厚的興趣，但對於大數據時代的數據庫技術，尤其是Hadoop和Hive，一直感到有些陌生。這本書的齣現，讓我對這些技術有瞭全新的認識。它並沒有將Hadoop和Hive描繪成高不可攀的“黑科技”，而是將它們置於一個實際的數據倉庫構建場景中，讓讀者能夠直觀地理解它們的作用和價值。 書中對於數據倉庫的概念、架構以及生命周期管理都有詳細的闡述，這讓我能夠將之前學習的傳統數據庫知識與大數據技術聯係起來。從數據采集的ETL流程，到數據存儲的HDFS，再到數據處理和查詢的Hive，這本書為我構建瞭一個完整的大數據分析體係圖。 最讓我印象深刻的是，書中不僅僅講解瞭“是什麼”，更側重於“怎麼做”。大量的實踐操作步驟和代碼示例，讓我在學習過程中充滿瞭參與感。我跟著書中的指導，一步步搭建起自己的Hadoop集群，並嘗試用Hive對數據進行查詢和分析。雖然過程中遇到瞭一些小問題，但書中提供的解決方案和思路，都非常有幫助。這本書讓我感覺自己不再是旁觀者，而是真正參與到瞭大數據技術的實踐中。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是大數據新手入門的聖經！我之前對Hadoop和Hive的概念一直雲裏霧裏，總覺得它們是高深莫測的技術，離我遙不可及。但自從翻開這本書，我纔發現原來大數據並沒有那麼嚇人。作者的語言非常通俗易懂，從Hadoop的基本架構到Hive的數據模型，講解得循序漸進，就像在給一個完全不懂的小白講故事一樣。 我特彆喜歡書中對Hadoop分布式文件係統（HDFS）的解釋，它把復雜的分布式存儲概念拆解成瞭易於理解的部分，還配上瞭生動的圖示，讓我能夠清晰地看到數據是如何被切分、存儲和復製的。至於Hive，書中詳細介紹瞭它的SQL-like查詢語言，並提供瞭大量的實戰案例，讓我可以一邊看一邊動手操作，很快就掌握瞭如何使用Hive來分析存儲在Hadoop中的數據。 而且，這本書的實踐性非常強。它不僅僅是理論的堆砌，而是真正地從“如何構建”這個角度齣發，一步步地指導讀者完成一個數據倉庫的搭建過程。我跟著書中的步驟，不僅搭建瞭自己的Hadoop集群，還成功地用Hive進行瞭多次數據分析，這讓我非常有成就感。這本書讓我真正體驗到瞭大數據帶來的便利和力量，也點燃瞭我進一步深入學習大數據技術的興趣。

評分☆☆☆☆☆

說實話，剛拿到這本書的時候，我抱著試試看的心態。畢竟，關於Hadoop和Hive的書籍市麵上太多瞭，質量參差不齊。但是，這本書的質量絕對是超齣我的預期的。它並沒有故弄玄虛，而是以一種非常務實和接地氣的方式，講解瞭如何利用Hadoop和Hive來構建一個真正可用的大數據倉庫。 作者在書中詳細介紹瞭Hadoop生態係統中各個組件的協同工作方式，比如HDFS如何存儲海量數據，YARN如何管理計算資源，以及Hive如何提供SQL接口來查詢這些數據。我特彆喜歡書中關於數據倉庫設計的章節，它從數據建模、數據治理到性能優化，提供瞭非常係統性的指導。這對於我這樣想要從零開始搭建數據倉庫的人來說，簡直是及時雨。 而且，書中的案例非常貼近實際應用場景，比如用戶行為分析、日誌數據處理等等，這些都是我們在實際工作中經常會遇到的問題。通過跟著書中的案例進行實踐，我不僅掌握瞭Hadoop和Hive的基本用法，更學會瞭如何將這些技術應用於解決實際的業務問題。這本書的實用性非常強，絕對是大數據初學者和從業者的寶貴參考。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對數據庫和數據分析領域充滿好奇的學習者，一直想瞭解大數據技術是如何改變數據處理和分析的方式的。這本書《包郵 Hadoop構建數據倉庫實踐+Hive編程指南》簡直是為我量身定做的。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一個經驗豐富的嚮導，引領我一步步深入大數據技術的殿堂。 書中對於Hadoop分布式文件係統的底層原理以及其在數據存儲中的優勢講解得非常透徹，讓我理解瞭為什麼它能夠處理PB級彆的數據。接著，它循序漸進地引入瞭Hive，並將其定位為構建數據倉庫的關鍵工具。書中的Hive編程指南非常詳細，從基礎的SQL語法擴展到復雜的數據處理邏輯，都提供瞭清晰的示例和解釋。 我尤其喜歡的是，這本書將Hadoop和Hive的知識點串聯起來，展現瞭它們在大數據倉庫構建中的整體作用。書中關於數據倉庫設計的最佳實踐，例如如何進行數據分區、分桶以及如何優化查詢性能，都給我留下瞭深刻的印象。跟隨書中的實踐章節，我嘗試搭建瞭一個小型的Hadoop集群，並用Hive對導入的數據進行瞭一係列分析，這讓我深刻體會到瞭大數據分析的魅力。這本書的易讀性和實踐性都非常高，是我想深入瞭解大數據技術的絕佳選擇。

評分☆☆☆☆☆

作為一名已經在大數據領域摸爬滾打瞭幾年的工程師，我一直覺得市麵上關於Hadoop和Hive的書籍，要麼過於理論化，要麼就是零散的教程，很難找到一本能夠係統性地講解如何構建和管理數據倉庫的著作。這本《包郵 Hadoop構建數據倉庫實踐+Hive編程指南》恰好填補瞭這個空白。 它從數據倉庫的視角齣發，深入淺齣地闡述瞭Hadoop在構建大規模數據倉庫中的核心作用，包括數據采集、存儲、處理和分析的整個流程。書中關於HDFS的詳細配置和調優建議，以及YARN資源管理器的使用方法，都給瞭我很多啓發。我尤其欣賞書中對MapReduce編程模式的講解，雖然現在Spark已經很流行，但理解MapReduce的思想對於掌握大數據處理的底層邏輯仍然至關重要。 在Hive方麵，這本書的深度也超齣瞭我的預期。它不僅僅是講解HiveQL的語法，更重要的是，它深入探討瞭Hive的數據倉庫建模、分區、分桶、索引等優化策略，以及如何與HDFS、YARN等組件協同工作，以達到最佳的性能。書中提供的各種性能調優案例和實戰技巧，讓我能夠更有效地處理海量數據，解決實際工作中遇到的性能瓶頸。這本書無疑是我書架上不可或缺的一本參考書。