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王雪迎著 著

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• 存储
• 实践

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302469803

商品编码：13305397146

出版时间：2017-07-01

作  者:王雪迎 著 定  价:89 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2017年07月01日 页  数:434 装  帧:平装 ISBN:9787302469803 ●第1章 数据仓库简介
●1.1 什么是数据仓库 1
●1.1.1 数据仓库的定义 1
●1.1.2 建立数据仓库的原因 3
●1.2 操作型系统与分析型系统 5
●1.2.1 操作型系统 5
●1.2.2 分析型系统 8
●1.2.3 操作型系统和分析型系统对比 9
●1.3 数据仓库架构 10
●1.3.1 基本架构 10
●1.3.2 主要数据仓库架构 12
●1.3.3 操作数据存储 16
●1.4 抽取-转换-装载 17
●1.4.1 数据抽取 17
●1.4.2 数据转换 19
●1.4.3 数据装载 20
●1.4.4 开发ETL系统的方法 21
●1.4.5 常见ETL工具 21
●1.5 数据仓库需求 22
●1.5.1 基本需求 22
●部分目录

内容简介

本书讲述在流行的大数据分布式存储和计算平台Hadoop上设计实现数据仓库，将传统数据仓库建模与SQL开发的简单性与大数据技术相结合，快速、高效地建立可扩展的数据仓库及其应用系统。
本书内容包括数据仓库、Hadoop及其生态圈的相关概念，使用Sqoop从关系数据库全量或增量抽取数据，使用HIVE进行数据转换和装载处理，使用Oozie调度作业周期性执行，使用Impala进行快速联机数据分析，使用Hue将数据可视化，以及数据仓库中的渐变维（SCD）、代理键、角色扮演维度、层次维度、退化维度、无事实的事实表、迟到的事实、累积的度量等常见问题在Hadoop上的处理等。
本书适合数据库管理员、大数据技术人员、Hadoop技术人员、数据仓库技术人员，也适合高等院校和培训机构相关专业的师生教学参考。
王雪迎 著 王雪迎，毕业于中国地质大学计算机专业，不错工程师，拥有20年数据库、数据仓库相关技术经验。曾先后供职于北京现代商业信息技术有限公司、北京在线九州信息技术服务有限公司、华北计算技术研究所、北京优贝在线网络科技有限公司，担任DBA、数据架构师等职位。

《海量数据处理与分析：从理论到实践》 内容简介 在信息爆炸的时代，数据已成为企业最宝贵的资产。如何有效地收集、存储、管理和分析海量数据，以从中挖掘出有价值的洞察，是当前企业面临的关键挑战。本书《海量数据处理与分析：从理论到实践》旨在系统地介绍海量数据处理与分析的理论基础、核心技术以及实际应用，为读者提供一条从入门到精通的清晰路径。 本书并非一本孤立的技术手册，而是将理论知识与实际操作紧密结合，通过丰富的案例分析和代码示例，帮助读者理解复杂概念，掌握实用技能。我们相信，只有将理论应用于实践，才能真正领会海量数据处理的精髓。 第一部分：海量数据处理的基石 在深入探讨各种处理技术之前，理解海量数据处理所面临的根本性问题至关重要。本部分将从宏观角度出发，为读者构建一个清晰的认知框架。 第一章：大数据的挑战与机遇 何谓大数据？ 我们将详细解析大数据的“4V”特征：Volume（体量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）和Value（价值），并探讨它们如何重塑商业模式和决策过程。 为什么需要专门的大数据处理技术？ 传统的数据库和处理方式为何难以应对PB甚至EB级别的数据？我们将剖析其瓶颈，如存储成本、计算能力、I/O瓶颈以及数据一致性等问题。 大数据带来的机遇。 从精准营销、风险控制到产品创新，大数据正在为各行各业带来前所未有的机遇。我们将列举一些成功的案例，激发读者对大数据潜力的想象。 大数据处理的生态系统概览。 在此，我们将简要介绍当前大数据技术生态中的主要参与者，为后续章节的学习奠定基础，但不会深入介绍具体技术细节，重点在于建立一个整体认识。 第二章：分布式系统原理 分布式系统的基本概念。 什么是分布式系统？为什么分布式是处理海量数据的必然选择？我们将解释分布式系统的容错性、可扩展性、一致性等核心概念。 CAP定理与BASE理论。 这两个是理解分布式一致性的基石。我们将详细解释CAP定理（一致性、可用性、分区容忍性）如何指导我们在不同场景下做出权衡，以及BASE理论（Basically Available, Soft state, Eventually consistent）在实际应用中的意义。 分布式通信模型。 RPC（远程过程调用）和消息队列在分布式系统中的作用是什么？我们将介绍它们的工作原理和在数据流转中的重要性，但不涉及具体的实现框架。 分布式协调服务。 为什么需要ZooKeeper这样的组件？它如何帮助分布式系统解决诸如选举、配置管理、服务注册等复杂问题，从而保证系统的稳定运行。 第二部分：核心数据存储与管理技术 海量数据的存储是处理的第一步，也是至关重要的一步。本部分将聚焦于当下最流行、最实用的分布式存储解决方案。 第三章：分布式文件系统 HDFS（Hadoop Distributed File System）架构解析。 作为大数据领域最经典的分布式文件系统，我们将深入探讨HDFS的NameNode、DataNode、Secondary NameNode等核心组件，以及它们如何协同工作。 HDFS的数据存储机制。 数据块（Block）的概念、副本（Replication）策略、机架感知（Rack Awareness）如何保证数据的容错性和高可用性？我们将一步步揭示其背后的设计哲学。 HDFS的文件读写操作。 客户端如何与HDFS进行交互？读写流程是怎样的？我们将通过图解和伪代码解释这些过程，让读者清晰理解数据是如何在分布式环境中流动的。 HDFS的优化与管理。 如何监控HDFS的健康状况？如何进行容量规划和性能调优？我们将提供一些实用的建议和技巧。 第四章：分布式NoSQL数据库 NoSQL数据库的崛起与分类。 为什么我们需要NoSQL？它与传统关系型数据库有何不同？我们将介绍键值存储、列族存储、文档数据库、图数据库等主要类型，并分析它们各自的适用场景。 HBase：面向列族存储的分布式数据库。 我们将重点介绍HBase的架构，包括Master、RegionServer、HFile、MemStore等，以及它的读写流程、数据模型和索引机制。 Cassandra：高可用、可扩展的分布式数据库。 深入解析Cassandra的Ring架构、一致性模型（Tunable Consistency）、数据复制和分区策略，帮助读者理解其在高并发读写场景下的优势。 Redis：内存中的键值存储。 尽管主要用于缓存，Redis作为一种内存键值数据库，在海量数据场景下也有其独特的价值。我们将介绍其数据结构、持久化机制和高可用方案。 MongoDB：灵活的文档数据库。 探讨MongoDB的文档模型、分片（Sharding）与副本集（Replica Set）机制，以及它在半结构化数据处理中的应用。 与其他类型NoSQL数据库的比较。 在本章的结尾，我们将对几种主流NoSQL数据库进行横向比较，帮助读者根据具体业务需求选择最合适的工具。 第三部分：海量数据计算与分析引擎 有了可靠的存储，下一步就是如何高效地对海量数据进行计算和分析。本部分将深入介绍大数据处理的核心计算框架。 第五章：MapReduce编程模型 MapReduce的原理与演进。 为什么MapReduce会成为分布式批处理的奠基石？我们将详细讲解Map（映射）和Reduce（归约）两个核心阶段，以及Shuffle（洗牌）过程。 MapReduce的工作流程。 从InputSplit到OutputCommitter，我们将一步步剖析一个MapReduce任务的生命周期，以及JobTracker和TaskTracker的角色。 编写MapReduce程序。 通过实际的Java代码示例，我们将演示如何编写Mapper、Reducer、Combiner、Partitioner等组件，以及如何处理输入输出格式。 MapReduce的优化技巧。 如何提高MapReduce作业的性能？我们将介绍数据本地性、合并小文件、使用Combiner、合理设置Map/Reduce任务数量等方法。 MapReduce的局限性。 尽管意义重大，MapReduce在处理迭代计算和实时计算方面存在不足，我们将简要提及这些局限，为下一章的Spark做铺垫。 第六章：Apache Spark——下一代大数据处理引擎 Spark的RDD（Resilient Distributed Dataset）概念。 RDD是什么？为什么它比MapReduce的Map/Reduce模型更加高效？我们将深入理解RDD的惰性计算、容错性以及transformation与action操作。 Spark的DAG（Directed Acyclic Graph）执行引擎。 Spark如何通过DAG将多个RDD操作连接起来，实现高效的计算？我们将剖析Spark的Stage和Task划分机制。 Spark Streaming——实时数据处理。 如何利用Spark处理实时流式数据？我们将介绍Spark Streaming的基本概念、DStream（Discretized Stream）以及其窗口操作。 Spark SQL——结构化数据处理。 Spark SQL如何处理结构化和半结构化数据？我们将探讨DataFrame和Dataset API，以及SQL查询的执行过程。 Spark MLlib——机器学习库。 简要介绍Spark MLlib提供的常用机器学习算法和工具，展示Spark在数据科学领域的强大能力。 Spark的部署模式与生态集成。 Spark可以运行在Standalone、Mesos、YARN等多种集群模式下，我们将简要介绍这些模式，以及Spark与其他大数据组件的集成。 第七章：数据仓库与数据湖 数据仓库（Data Warehouse）的演进。 从传统数据仓库到现代数据仓库，我们将梳理其发展历程，并探讨其核心特征：面向主题、集成性、非易失性、时变性。 数据仓库的设计原则。 星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）是如何组织的？事实表（Fact Table）和维度表（Dimension Table）的角色是什么？我们将详细讲解这些设计模式。 ETL（Extract, Transform, Load）过程。 数据如何从源系统抽取、转换并加载到数据仓库？我们将介绍ETL工具的作用和常见的ETL策略。 数据湖（Data Lake）的概念与优势。 相较于数据仓库，数据湖提供了更大的灵活性和成本效益，我们将探讨其“Schema on Read”的特点以及支持的原始数据格式。 数据湖与数据仓库的协同。 如何结合数据湖的灵活性和数据仓库的结构化优势，构建混合数据架构？我们将探讨现代数据架构的趋势。 第四部分：数据处理流程与应用 在掌握了核心技术之后，本书将引导读者将这些技术应用于实际的数据处理流程，并展示其在不同领域的应用价值。 第八章：流式数据处理技术 流式处理的挑战。 实时性、事件顺序、状态管理等流式处理的独特难题。 Apache Kafka——分布式消息队列。 Kafka作为流式处理的核心消息总线，我们将深入了解其Producer/Consumer模型、Topic/Partition机制、Broker架构以及消息的持久化和高吞吐量设计。 Apache Flink——统一的流批处理引擎。 Flink以其低延迟、高吞吐量和精确一次（Exactly-once）处理语义而闻名。我们将介绍Flink的DataStream API、Table API/SQL，以及其状态管理和容错机制。 其他流处理框架。 简要提及Storm、Spark Streaming等框架，并分析它们在不同场景下的适用性。 第九章：数据治理与数据质量 数据治理的重要性。 为什么需要数据治理？它如何确保数据的可用性、安全性、一致性和合规性？ 元数据管理。 如何管理和理解数据？元数据在数据治理中的作用。 数据质量管理。 定义数据质量规则，进行数据剖析（Data Profiling），实施数据清洗和校验。 数据安全与隐私保护。 在大数据时代，如何确保敏感数据的安全？访问控制、数据加密、匿名化等技术。 数据血缘（Data Lineage）与可追溯性。 理解数据从源头到最终分析结果的整个生命周期。 第十章：大数据在各行业的应用实践 案例研究：电商领域。 用户行为分析、个性化推荐、库存管理、欺诈检测。 案例研究：金融领域。 风险评估、反欺诈、客户画像、交易监控。 案例研究：物联网（IoT）领域。 设备监控、预测性维护、智能交通。 案例研究：医疗健康领域。 基因测序分析、疾病预测、药物研发。 实际部署考虑。 在真实生产环境中部署大数据解决方案时需要注意哪些问题？硬件选型、网络配置、集群管理、监控与报警。 本书特色 理论与实践并重： 每一章节都力求在讲解理论概念的同时，提供可执行的代码示例和实际案例分析。 技术广度与深度结合： 涵盖了从分布式系统原理到具体存储、计算框架，再到数据治理和行业应用，力求为读者提供一个全面的大数据知识体系。 注重设计理念： 深入剖析各项技术的设计哲学和权衡，帮助读者理解“为什么”这样做，而不仅仅是“如何”做。 面向实战： 旨在培养读者解决实际大数据问题的能力，而非止步于概念的理解。 通过阅读本书，您将能够： 理解海量数据处理的核心挑战和技术原理。 掌握分布式文件系统、NoSQL数据库、批处理与流处理框架的关键技术。 学习如何设计和构建面向实际应用的数据处理流程。 了解数据治理与数据质量在企业中的重要性。 通过丰富的案例，借鉴大数据在不同行业中的成功实践。 无论您是希望进入大数据领域的新人，还是已经在该领域工作但希望深化理解的工程师，本书都将是您不可或缺的参考。让我们一起踏上这场激动人心的大数据探索之旅！

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对数据仓库这个概念的理解都比较偏向于传统的 Kimball 方法论和 Inmon 方法论，也接触过 SQL Server、Oracle 等传统数据库在数据仓库建设中的应用。最近接触到《Hadoop构建数据仓库实践》这本书，纯粹是想看看大数据技术是如何革新传统数据仓库的设计和实现思路的。书名里的“Hadoop”字眼，让我第一时间联想到的是分布式存储、海量数据处理能力，以及可能比传统数据库更低的存储成本。在阅读过程中，我比较关注的是书中是如何将Hadoop的这些核心组件，比如 HDFS、MapReduce (虽然现在 Spark 更流行)、Hive、HBase 等，融入到一个完整的数据仓库架构中的。它是否有提出一套与传统数据仓库建设流程相匹配的，或者完全颠覆性的新的流程？比如，在数据建模方面，书中是否会强调对Hadoop生态的适配，例如使用 Parquet 或 ORC 这种列式存储格式，以及是否会讨论星型模型、雪花模型在Hadoop上的实现细节？另外，ETL（Extract, Transform, Load）环节在Hadoop环境下会有哪些不同？是依然使用传统的ETL工具，还是更多地依赖于 Spark、HiveSQL 等Hadoop原生能力？书中对这些方面的阐述，对我理解如何在利用Hadoop处理PB级别数据的同时，依然能够构建出逻辑清晰、易于查询和维护的数据仓库，至关重要。我希望书中能够提供一些实际的案例，展示如何设计表结构，如何编写高效的ETL脚本，以及如何进行性能优化。

评分☆☆☆☆☆

最近，我一直在思考如何让我们的数据分析平台能够承载更多的数据，并且支持更复杂的分析场景。这让我开始关注大数据技术，而《Hadoop构建数据仓库实践》这本书的出现，正好契合了我的这种探索需求。虽然我目前主要使用的还是传统的数据库技术，但我深知在数据量爆炸的时代，Hadoop及其生态圈的应用越来越广泛，尤其是在构建大规模数据仓库方面。我希望这本书能够为我打开一扇了解Hadoop数据仓库实践的窗户。我比较关心的是，书中是如何阐述Hadoop在数据仓库的整个生命周期中扮演的角色。例如，在数据采集方面，Hadoop能否提供比传统ETL工具更强大、更灵活的数据接入能力？在数据存储方面，HDFS与传统存储有何优势，特别是在处理海量、多样化数据时？在数据处理和转换方面，Spark的出现是否极大地提升了数据仓库ETL的效率？书中的架构设计部分，是否会展示一些典型的Hadoop数据仓库架构图，并解释各个组件之间的关系和数据流转？我希望它能提供一些实操性的指导，比如如何进行数据建模、如何优化查询性能，以及在Hadoop环境下进行数据治理的挑战和解决方案。

评分☆☆☆☆☆

最近在看一本关于数据仓库的书，书名听起来挺实在的，叫《Hadoop构建数据仓库实践》。虽然我目前手头的项目还没有直接用到Hadoop来构建数据仓库，但出于对大数据技术在数据治理和分析领域未来应用的兴趣，我还是入手了这本书。我原本的期待是能从书中梳理出一些构建一个现代数据仓库的通用原则和最佳实践，以及在不同技术栈下，比如传统关系型数据库之外，如何考虑存储、ETL、建模以及最终的报表和分析需求。书中对于Hadoop生态圈的介绍，比如HDFS的分布式存储能力，Spark的内存计算优势，Hive的SQL接口，以及HBase的NoSQL特性，我都抱着学习的心态去了解。尤其是它对不同组件在数据仓库场景下的适用性和局限性的分析，让我对如何选择合适的技术组合有了更深的认识。例如，书中提到如何利用Hive进行批量的ETL操作，以及在需要实时查询的场景下，HBase可能扮演的角色。这些内容对我理解数据处理的整个生命周期，从数据采集、清洗、转换、加载到最终的查询和分析，提供了一个新的视角。虽然书中具体的Hadoop实践操作细节我还没有深入研究，但它所构建的整个Hadoop数据仓库的架构图和设计理念，已经给了我很大的启发。尤其是在讨论数据治理方面，如何通过Hadoop生态圈的工具来管理海量数据的元数据、 lineage（数据血缘）以及数据质量，是我非常感兴趣的部分，也希望书中能提供一些这方面的思路和案例。

评分☆☆☆☆☆

我最近翻阅了《Hadoop构建数据仓库实践》这本书，虽然我并非直接从事Hadoop开发，但作为一名数据分析师，我深知数据仓库是支持企业级决策的关键基础设施，而Hadoop作为当前最流行的大数据处理框架，其在数据仓库建设中的应用必然是未来的趋势。因此，我希望通过这本书，能够对Hadoop构建数据仓库的整体思路、技术选型以及实施流程有一个清晰的认识。我特别感兴趣的是书中是如何处理Hadoop在数据仓库场景下的建模问题。传统的数据仓库建模方法，比如维度建模，在Hadoop环境下是否需要进行调整？书中是否会介绍如何利用Hive、Spark SQL等工具来实现这些模型，并且能够支持复杂的多维分析需求？另外，ETL（Extract, Transform, Load）是数据仓库建设的核心环节，在Hadoop生态中，有哪些成熟的工具和技术可以用来实现高效、可扩展的ETL过程？书中对于数据质量管理、元数据管理等数据仓库的治理方面，在Hadoop环境下是否有独特的解决方案？我希望能从书中获得一些关于如何在Hadoop平台上构建一个既能处理海量数据，又能满足业务分析需求的、健壮的数据仓库的指导。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我当初买《Hadoop构建数据仓库实践》这本书，是抱着一种“看看大数据是怎么玩转数据仓库的”心态。我本身是做 BI 分析的，平时接触的主要是 SQL 报表和一些可视化工具，对底层的数据仓库架构了解不多，但隐约知道数据仓库是企业级数据分析的基础。Hadoop 这个词听起来就很“大”，所以我想了解一下，当数据量大到一定的程度，并且需要处理非结构化、半结构化数据时，传统的数据仓库设计思路还能不能用，或者说需要做出哪些调整。书中关于Hadoop生态的一些组件，比如 HDFS 的存储原理，Spark 的内存计算优势，以及 Hive 提供的 SQL 查询接口，我都有所耳闻，但一直没有系统地学习过它们如何在数据仓库的场景下协同工作。我特别想知道，书中是如何讲解将这些分布式组件组织起来，形成一个统一的数据存储和处理平台，能够满足数据采集、清洗、转换、存储、以及最终数据服务的需求。它是否有提供数据分层（例如，原始层、明细层、汇总层）的设计思路，以及如何在这种分层架构下，利用Hadoop的特点来优化查询性能。书中的内容，希望能帮助我从一个更高、更宏观的视角来理解数据仓库的构建，即使我将来不直接动手操作Hadoop，也能更好地与大数据团队沟通，理解他们设计的架构。