Hadoop構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫實(shí)踐

Hadoop構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫實(shí)踐讀書筆記模板01思維導(dǎo)圖讀書筆記目錄分析內(nèi)容摘要精彩摘錄作者介紹目錄0305020406思維導(dǎo)圖數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)處理相關(guān)使用小結(jié)第章數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫維度表模型簡介裝載分析技術(shù)事實(shí)作業(yè)關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要本書講述在流行的大數(shù)據(jù)分布式存儲和計(jì)算平臺Hadoop上設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫，將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫建模與SQL開發(fā)的簡單性與大數(shù)據(jù)技術(shù)相結(jié)合，快速、高效地建立可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)倉庫及其應(yīng)用系統(tǒng)。本書內(nèi)容包括數(shù)據(jù)倉庫、Hadoop及其生態(tài)圈的相關(guān)概念，使用Sqoop從關(guān)系數(shù)據(jù)庫全量或增量抽取數(shù)據(jù)，使用HIVE進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和裝載處理，使用Oozie調(diào)度作業(yè)周期性執(zhí)行，使用Impala進(jìn)行快速聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析，使用Hue將數(shù)據(jù)可視化，以及數(shù)據(jù)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(shí)的事實(shí)表、遲到的事實(shí)、累積的度量等常見問題在Hadoop上的處理等。本書適合數(shù)據(jù)庫管理員、大數(shù)據(jù)技術(shù)人員、Hadoop技術(shù)人員、數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)人員，也適合高等院校和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)相關(guān)專業(yè)的師生教學(xué)參考。讀書筆記讀書筆記內(nèi)容多，不夠詳細(xì)，適合有一定基礎(chǔ)的同學(xué)查看。前半部分可以做復(fù)習(xí)數(shù)倉大綱，后半部分的內(nèi)容相對過時(shí)了，粗略看看即可。結(jié)合Google早年發(fā)布的GFS、MapReduce、Bigtable等論文能夠?qū)Υ髷?shù)據(jù)分布式架構(gòu)的發(fā)展歷程有更深入的理解。我剛開始了解大數(shù)據(jù)，本來想找一本專門講Hadoop的書，不過閱讀的過程發(fā)現(xiàn)這本書理論講得很好，從數(shù)據(jù)倉庫的背景出發(fā)，幫助我更好地理解了Hadoop在數(shù)據(jù)倉庫中的位置。精彩摘錄精彩摘錄Inmon將數(shù)據(jù)倉庫描述為一個(gè)面向主題的、集成的、隨時(shí)間變化的、非易失的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理者的決策過程。主題是一個(gè)抽象概念，簡單地說就是與業(yè)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)的類別，每一個(gè)主題基本對應(yīng)一個(gè)宏觀的分析領(lǐng)域。常用的變化數(shù)據(jù)捕獲方法有時(shí)間戳、快照、觸發(fā)器和日志四種TDS（TRANSFORMEDDATASTORES）意為轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)存儲。這是真正的數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)。事實(shí)和維度是兩個(gè)維度模型中的核心概念。事實(shí)表示對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的度量，而維度是觀察數(shù)據(jù)的角度。事實(shí)通常是數(shù)字類型的，可以進(jìn)行聚合和計(jì)算，而維度通常是一組層次關(guān)系或描述信息，用來定義事實(shí)。粒度是指數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)或匯總程度，細(xì)節(jié)程度越高，粒度級別越低。RDS（RAWDATASTORES）是原始數(shù)據(jù)存儲的意思數(shù)據(jù)倉庫試圖提供一種從操作型系統(tǒng)到?jīng)Q策支持環(huán)境的數(shù)據(jù)流架構(gòu)模型維度模型通常以一種被稱為星型模式的方式構(gòu)建。所謂星型模式，就是以一個(gè)事實(shí)表為中心，周圍環(huán)繞著多個(gè)維度表。目錄分析1.1什么是數(shù)據(jù)倉庫1.2操作型系統(tǒng)與分析型系統(tǒng)1.3數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)1.4抽取-轉(zhuǎn)換-裝載第1章數(shù)據(jù)倉庫簡介1.6小結(jié)1.5數(shù)據(jù)倉庫需求第1章數(shù)據(jù)倉庫簡介2.1關(guān)系數(shù)據(jù)模型2.3DataVault模型2.2維度數(shù)據(jù)模型第2章數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)基礎(chǔ)2.4數(shù)據(jù)集市2.6小結(jié)2.5數(shù)據(jù)倉庫實(shí)施步驟第2章數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)基礎(chǔ)3.1大數(shù)據(jù)定義3.3Hadoop基本組件3.2Hadoop簡介第3章Hadoop生態(tài)圈與數(shù)據(jù)倉庫3.4Hadoop生態(tài)圈的其他組件3.6小結(jié)3.5Hadoop與數(shù)據(jù)倉庫第3章Hadoop生態(tài)圈與數(shù)據(jù)倉庫4.1Hadoop主要發(fā)行版本4.2安裝ApacheHadoop4.3配置HDFSFederation4.4離線安裝CDH及其所需的服務(wù)4.5小結(jié)12345第4章安裝Hadoop5.1Kettle概述5.2Kettle連接Hadoop5.3導(dǎo)出導(dǎo)入Hadoop集群數(shù)據(jù)5.4執(zhí)行Hive的HiveQL語句5.5MapReduce轉(zhuǎn)換示例12345第5章Kettle與Hadoop5.7小結(jié)5.6Kettle提交Spark作業(yè)第5章Kettle與Hadoop6.1業(yè)務(wù)場景6.2Hive相關(guān)配置6.3Hive表分類6.4向Hive表裝載數(shù)據(jù)6.5建立數(shù)據(jù)庫表12345第6章建立數(shù)據(jù)倉庫示例模型6.7小結(jié)6.6裝載日期維度數(shù)據(jù)第6章建立數(shù)據(jù)倉庫示例模型7.1邏輯數(shù)據(jù)映射7.2數(shù)據(jù)抽取方式7.3導(dǎo)出成文本文件7.4分布式查詢7.5使用Sqoop抽取數(shù)據(jù)7.6小結(jié)010302040506第7章數(shù)據(jù)抽取8.1數(shù)據(jù)清洗8.2Hive簡介8.3初始裝載8.4定期裝載第8章數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與裝載8.6小結(jié)8.5Hive優(yōu)化第8章數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與裝載9.1crontab9.2Oozie簡介9.3建立定期裝載工作流9.4建立協(xié)調(diào)器作業(yè)定期自動(dòng)執(zhí)行工作流第9章定期自動(dòng)執(zhí)行ETL作業(yè)9.6小結(jié)9.5Oozie優(yōu)化第9章定期自動(dòng)執(zhí)行ETL作業(yè)10.1增加列10.3角色扮演維度10.2維度子集第10章維度表技術(shù)10.4層次維度10.5退化維度10.6雜項(xiàng)維度10.7維度合并10.8分段維度10.9小結(jié)010302040506第10章維度表技術(shù)11.1事實(shí)表概述11.2周期快照11.3累積快照11.4無事實(shí)的事實(shí)表第11章事實(shí)表技術(shù)11.5遲到的事實(shí)11.7小結(jié)11.6累積度量第11章事實(shí)表技術(shù)12.1聯(lián)機(jī)分析處理簡介12.3Hive、SparkSQL、Impala比較12.2Impala簡介第12章聯(lián)機(jī)分析處理12.4聯(lián)機(jī)分析處理實(shí)例12.6小結(jié)12.5ApacheKylin與OLAP第12章聯(lián)機(jī)分析處理13.1數(shù)據(jù)可視化簡介13.2Hue簡介1