Hadoop大数据仓库实战指南

"这是一份关于使用Hadoop构建数据仓库的资料，主要涵盖了大数据技术栈中的各种组件，如CDH集群的管理和Hadoop生态系统中的工具。资料由王雪迎所著，详细介绍了如何在Hadoop平台上实施数据仓库项目，结合了传统的数据仓库建模和SQL开发，旨在提供高效且可扩展的数据仓库解决方案。书中涉及到的技术包括Sqoop、Hive、Oozie、Impala和Hue，以及数据仓库设计中的关键概念，如渐变维、代理键等。" 《Hadoop构建数据仓库实践》这本书深入浅出地讲解了在大数据环境下，如何利用Hadoop来构建数据仓库。首先，书中阐述了数据仓库的基础理论，包括其设计原则和目标，帮助读者理解数据仓库在现代企业分析中的重要性。接着，介绍了Hadoop及其生态圈，包括HDFS、MapReduce、YARN等核心组件，以及围绕Hadoop发展起来的各种工具。 Sqoop是数据导入导出的重要工具，本书详细讲解了如何使用Sqoop从关系型数据库中全量或增量抽取数据，为Hadoop集群提供数据源。Hive作为Hadoop上的数据仓库工具，提供了SQL-like的语言进行数据处理，书中有详细的Hive数据转换和装载（ETL）流程介绍。 Oozie是工作流调度系统，用于管理Hadoop作业的周期性执行，对于大数据处理中的自动化流程至关重要。书中讨论了如何配置和使用Oozie来确保数据处理任务的按时运行。Impala是Hadoop生态中的快速查询引擎，适用于实时分析，书中讲述了如何利用Impala进行联机分析处理（OLAP），以提高数据查询效率。 Hue是Hadoop的Web用户界面，提供了一种直观的方式来探索和交互数据仓库。通过Hue，数据可视化变得更加简单，书中介绍了如何利用Hue来增强用户体验，提升数据分析的效率。 此外，本书还深入探讨了数据仓库设计的细节，如处理渐变维（Slowly Changing Dimension，SCD）、代理键（Surrogate Key）、角色扮演维度（Role-playing Dimension）、层次维度（Hierarchical Dimension）、退化维度（Degenerate Dimension）、无事实的事实表（Factless Fact Table）、迟到的事实（Late Arrival Fact）以及累积的度量（Cumulative Measure）等复杂问题。这些内容对于在Hadoop平台上构建高效且灵活的数据仓库至关重要。 这本书适合数据库管理员、大数据技术从业者、数据仓库架构师以及对大数据和数据仓库有兴趣的学习者。通过阅读此书，读者可以全面了解Hadoop在数据仓库领域的应用，并掌握实际操作中的关键技巧，从而在大数据环境中构建出满足业务需求的数据仓库系统。