基于Hadoop构建数据仓库平台DAAS实战指南

"这篇资源主要介绍了如何利用Hadoop构建数据仓库平台，并提供了具体的使用方法，包括数据处理脚本和相关的企业应用案例。" 在大数据领域，Hadoop是一个至关重要的工具，它提供了一个分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架，能够处理和存储海量数据。基于Hadoop构建数据仓库平台（DAAS）可以实现高效的数据存储、管理和分析。通过这样的平台，企业可以更好地挖掘数据价值，支持业务决策和创新。 描述中的SQL语句展示了在Hadoop上进行数据转换的一种方式。`ADD FILE db_mapper.py`是添加一个自定义的Mapper脚本，该脚本通常用于解析和处理原始数据。`SELECT`语句则使用了`TRANSFORM`关键字，表明在MapReduce阶段，数据将被`db_mapper.py`这个Python脚本处理。脚本将`ip`, `port`, `user`, `passwd`字段映射为新的字段`userid`, `movieid`, `rating`, `weekday`。这显示了Hadoop支持用户自定义的数据处理逻辑，使得数据清洗和转换更加灵活。 提到的阿里巴巴相关服务，如聚石塔、新浪微博数据中心、腾讯游戏数据平台以及百度阿拉丁计划开放数据计划，都是基于大数据技术构建的平台，它们不仅作为数据出口分享数据，还作为数据入口收集和处理来自不同来源的数据。这些例子展示了大数据平台在企业内外部服务中的重要作用，包括临时数据提取、数据分析以及数据产品的开发。 数据产品如数据魔方和互联网金融云，是基于大数据分析的商业智能工具，帮助企业洞察市场趋势和消费者行为。例如，阿里巴巴的“淘数据”提供了丰富的电商数据服务，而“BusinessPreview”可能是一个用于预览和分析业务性能的内部工具。此外，社交媒体数据云如SINA的，揭示了社交媒体数据在互联网金融领域的应用，如风险评估和用户行为预测。 Hortonworks Data Platform (HDP)是一个完整的开源大数据解决方案，集成了Hadoop生态系统中的多种组件，如HDFS、MapReduce、YARN等，为企业构建数据仓库和数据分析环境提供了稳定的基础。 这个资源强调了Hadoop在构建数据仓库平台中的核心地位，以及大数据在企业服务和数据产品开发中的广泛应用。通过学习和掌握Hadoop，企业和个人可以构建自己的数据处理能力，从而在大数据时代中获取竞争优势。