Hadoop構建數據倉庫實踐 (電子書) pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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王雪迎著

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具體描述

似乎所有人嘴邊都掛著「大數據」這個詞，圍繞大數據這個主題開展的討論幾乎已經完全壓倒傳統資料倉儲的風頭，某些大數據狂熱者甚至大膽預測，在不久的將來，所有企業數據都將由一個基於Apache Hadoop的係統託管，企業資料倉儲（EDW）終將消亡。無論如何，傳統資料倉儲架構仍在不斷發展演化，這一點不容置疑。然而，儘管所有人都在討論某種技術或者架構可能會勝過另一種技術或架構，IBM卻有著不同的觀點。在IBM，他們更傾嚮於從「Hadoop與資料倉儲密切結閤」這個角度來探討問題。
試想一下，對於採用傳統資料倉儲的企業而言，大數據帶來的機會就是能夠利用過去無法通過傳統倉庫架構利用的數據，但傳統資料倉儲為什?不能承擔起這個責任？資料倉儲的傳統架構方式採用業務係統中的結構化數據，用它們來分析有關業務的方方麵麵，對這些數據進行清理、建模、分布、治理和維護，以便執行歷史分析。無論是從結構方麵考慮，還是從數據攝取速率方麵考慮，我們在資料倉儲中存儲的數據都是可預測的。相比之下，大數據是不可預測的。大數據的結構多種多樣，對於EDW來說數量過於龐大。尤其要考慮的是，我們更習慣於瀏覽大量數據來查找真正需要的訊息。不久之後可能又會決定丟棄這些數據，在某些情況下，這些數據的保存期限可能會更短。如果我們決定保留所有這些數據，則需要使用比EDW更經濟的解決方案來存儲非結構化數據，以便將來使用這些數據進行歷史分析，這也是將Hadoop與資料倉儲結閤使用的另一個論據。
本書通過簡單而完整的示例，論述在Hadoop平臺上設計和實現資料倉儲的方法。將傳統資料倉儲建模與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資料倉儲及其應用係統。
本書共十三章，主要內容包括資料倉儲、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調度作業週期性執行，使用Impala進行快速聯機數據分析，使用Hue將數據視覺化，以及資料倉儲中的自封式部署（Scd）、關係鍵、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、資料倉儲技術人員，也適閤高等院校和培訓學校相關專業的師生教學參考

數字化轉型浪潮下的數據治理與分析實踐在信息爆炸的時代，數據已成為驅動企業創新和決策的核心資産。如何有效管理海量數據，從中提煉齣具有商業價值的洞察，是擺在所有企業麵前的共同挑戰。本書聚焦於構建現代化數據基礎設施和深化數據應用的能力，旨在為讀者提供一套全麵、實戰性強的數據治理與分析方法論。本書內容涵蓋瞭從數據采集、存儲、處理到最終可視化的完整生命周期，特彆強調在復雜業務場景下，如何確保數據質量、保障數據安全，並構建起麵嚮未來的分析平颱。我們不局限於單一技術棧的介紹，而是深入探討跨平颱、異構數據源的集成策略，以及如何利用先進的分析技術加速業務創新。第一部分：數據基礎設施的堅實基礎本部分著眼於構建一個穩定、高效、可擴展的數據平颱所必需的核心技術與理念。第一章：數據架構的演進與選型現代數據架構正經曆從傳統的ETL（抽取、轉換、加載）到更靈活的ELT（抽取、加載、轉換）的轉變。本章首先梳理瞭數據倉庫、數據湖（Data Lake）和數據湖倉一體（Data Lakehouse）的架構演進脈絡，分析瞭各自的優劣勢及適用場景。我們將重點討論數據架構的選型原則，包括如何根據企業的業務規模、數據類型多樣性（結構化、半結構化、非結構化）以及性能需求進行權衡。討論的重點將是雲原生架構的興起對傳統架構帶來的衝擊，以及如何設計一個既能滿足批處理高吞吐量，又能支持實時流式分析的混閤架構。此外，我們將深入探討數據治理體係如何融入到架構設計之初，確保可追溯性和閤規性。第二章：高效數據存儲與管理數據的存儲效率和查詢性能是衡量數據平颱能力的關鍵指標。本章詳細解析瞭當前主流的分布式存儲技術，如對象存儲（如S3兼容存儲）的特性與應用，以及麵嚮分析型工作負載的列式存儲格式（如Parquet、ORC）的內部機製。針對大規模數據集，數據分區（Partitioning）和分桶（Bucketing）策略至關重要。我們將通過實例展示如何根據查詢模式設計最優的分區鍵，以最小化掃描數據量，顯著提升查詢效率。同時，涉及數據生命周期管理（DLM）的策略，如冷熱數據分離、歸檔機製，幫助企業優化存儲成本。第三章：批處理與流式處理的融閤數據處理是數據平颱的核心功能。本章將對比分析當前主流的批處理框架，並著重介紹其在復雜數據轉換任務中的應用。然而，隨著業務對實時性要求的提高，流處理技術成為新的焦點。我們將深入探討實時數據攝取管道（Ingestion Pipeline）的設計，包括消息隊列（如Kafka）在解耦係統、削峰填榖中的關鍵作用。隨後，我們將對比分析不同的流處理引擎，闡述它們在狀態管理、容錯機製以及事件時間（Event Time）與處理時間（Processing Time）處理上的差異。最終目標是實現批流一體化的處理邏輯，確保離綫和在綫分析結果的一緻性。第二部分：數據治理與質量保障體係沒有高質量的數據，再先進的分析工具也無法提供可靠的洞察。本部分專注於建立和維護數據治理的框架和實踐。第四章：構建端到端的數據治理框架數據治理不僅僅是技術問題，更是組織、流程和文化的問題。本章係統地介紹瞭數據治理的五大支柱：數據標準、數據質量、數據安全、元數據管理和數據血緣。我們將詳細闡述如何建立數據資産目錄（Data Catalog），使其成為企業數據的“中央大腦”，方便用戶快速發現、理解和信任數據。數據血緣（Data Lineage）的追蹤機製將通過具體的工具和方法進行講解，確保業務人員能夠清晰地追溯每一條數據來源和處理過程。第五章：數據質量的量化與提升數據質量管理需要從被動發現轉變為主動預防。本章提供瞭數據質量的度量體係，包括準確性、完整性、一緻性、時效性和有效性等關鍵維度。實戰層麵，我們將探討如何在數據進入係統（Inbound）和離開係統（Outbound）的關鍵節點設置質量檢查點。通過引入數據質量規則引擎，實現自動化驗證和異常報警。對於曆史遺留的髒數據，我們將介紹數據清洗和修復的最佳實踐，並強調利用機器學習技術來識彆潛在的數據質量問題。第六章：數據安全、隱私保護與閤規性在數據敏感度日益提高的今天，數據安全和隱私保護是不可逾越的紅綫。本章聚焦於如何在數據生命周期的不同階段實施精細化的安全控製。內容包括訪問控製模型（RBAC/ABAC）的實施細節，數據加密技術（傳輸中和靜止時）的選擇與部署。特彆關注數據脫敏（Data Masking）和匿名化技術，以滿足GDPR、CCPA等全球及地方法規的要求。我們將討論如何在不犧牲分析價值的前提下，最大限度地保護個人身份信息（PII）。第三部分：麵嚮業務的分析與洞察加速數據平颱的最終價值在於支撐業務決策。本部分關注如何將處理好的數據轉化為可操作的商業智能（BI）和高級分析。第七章：構建高性能的分析查詢層麵對TB/PB級彆的數據集，如何實現亞秒級的分析查詢響應是挑戰所在。本章將重點介紹基於內存計算、嚮量化執行和查詢優化技術。我們將深入分析現代分析型數據庫（如MPP架構數據庫）的工作原理，包括其查詢優化器如何生成高效的執行計劃。此外，對於特定場景（如OLAP分析），預聚閤（Pre-aggregation）和物化視圖（Materialized Views）的策略被詳細闡述，旨在減輕實時查詢的壓力，並提供一緻的匯總數據視圖。第八章：數據服務的API化與微服務部署數據不再是孤立的報錶，而是需要被快速嵌入到前綫業務應用中的實時服務。本章探討瞭將數據分析能力服務化的方法，即構建數據API層。討論內容包括如何使用API網關管理數據服務的訪問和限流，以及如何設計低延遲的數據服務接口。我們將介紹容器化技術（如Docker/Kubernetes）在快速部署、彈性伸縮數據服務微服務中的應用，實現數據價值的即時交付。第九章：高級分析與機器學習的集成本章將數據平颱的能力延伸到更深層次的預測和發現。重點討論如何將數據倉庫/數據湖中的特徵（Features）高效地供給給機器學習模型。我們將介紹特徵工程平颱（Feature Store）的概念和必要性，它解決瞭訓練環境和綫上推理環境之間特徵不一緻的問題。同時，我們將探討模型部署（MLOps）的基礎流程，確保數據管道能夠無縫銜接模型的訓練、版本控製、部署和監控，實現從數據到智能決策的閉環管理。 --- 本書旨在提供一個全麵的、麵嚮未來的數據平颱建設藍圖。讀者在掌握各項關鍵技術的同時，更重要的是理解如何將這些技術有機地整閤到企業的業務流程中，真正實現數據驅動的精益運營和戰略規劃。我們強調實踐性，力求讓每一章節的論述都建立在真實的企業應用場景之上，幫助讀者規避陷阱，快速搭建起符閤自身需求的下一代數據平颱。

圖書目錄

版權訊息作者簡介內容簡介前言第1章 ?資料倉儲簡介? 　　1.1 什?是資料倉儲　　　1.1.1 資料倉儲的定義　　　1.1.2 建立資料倉儲的原因　　1.2 操作型係統與分析型係統　　　1.2.1 操作型係統　　　1.2.2 分析型係統　　　1.2.3 操作型係統和分析型係統對比　　1.3 資料倉儲架構　　　1.3.1 基本架構　　　1.3.2 主要資料倉儲架構　　　1.3.3 操作數據存儲　　1.4 抽取-轉換-裝載　　　1.4.1 數據抽取　　　1.4.2 數據轉換　　　1.4.3 數據裝載　　　1.4.4 開發ETL係統的方法　　　1.4.5 常見ETL工具　　1.5 資料倉儲需求　　　1.5.1 基本需求　　　1.5.2 數據需求　　1.6 小結第2章 ?資料倉儲設計基礎? 　　2.1 關係數據模型　　　2.1.1 關係數據模型中的結構　　　2.1.2 關係完整性　　　2.1.3 規範化　　　2.1.4 關係數據模型與資料倉儲　　2.2 維度數據模型　　　2.2.1 維度數據模型建模過程　　　2.2.2 維度規範化　　　2.2.3 維度數據模型的特點　　　2.2.4 星型模式　　　2.2.5 雪花模式　　2.3 Data Vault模型　　　2.3.1 Data Vault模型簡介　　　2.3.2 Data Vault模型的組成部分　　　2.3.3 Data Vault模型的特點　　　2.3.4 Data Vault模型的構建　　　2.3.5 Data Vault模型實例　　2.4 數據集市　　　2.4.1 數據集市的概念　　　2.4.2 數據集市與資料倉儲的區別　　　2.4.3 數據集市設計　　2.5 資料倉儲實施步驟　　2.6 小結第3章 ?Hadoop生態圈與資料倉儲? 　　3.1 大數據定義　　3.2 Hadoop簡介　　　3.2.1 Hadoop的構成　　　3.2.2 Hadoop的主要特點　　　3.2.3 Hadoop架構　　3.3 Hadoop基本組件　　　3.3.1 HDFS 　　　3.3.2 MapReduce 　　　3.3.3 YARN 　　3.4 Hadoop生態圈的其他組件　　3.5 Hadoop與資料倉儲　　　3.5.1 關係數據庫的可擴展性瓶頸　　　3.5.2 CAP理論　　　3.5.3 Hadoop資料倉儲工具　　3.6 小結第4章 ?安裝Hadoop? 　　4.1 Hadoop主要發行版本　　　4.1.1 Cloudera Distribution for Hadoop (cdH) 　　　4.1.2 Hortonworks Data Platform (HDP) 　　　4.1.3 MapR Hadoop 　　4.2 安裝Apache Hadoop 　　　4.2.1 安裝環境　　　4.2.2 安裝前準備　　　4.2.3 安裝配置Hadoop 　　　4.2.4 安裝後配置　　　4.2.5 初始化及運行　　4.3 配置HDFS Federation 　　4.4 離線安裝cdH及其所需的服務　　　4.4.1 cdH安裝概述　　　4.4.2 安裝環境　　　4.4.3 安裝配置　　　4.4.4 Cloudera Manager許可證管理　　4.5 小結第5章 ?Kettle與Hadoop? 　　5.1 Kettle概述　　5.2 Kettle連接Hadoop 　　　5.2.1 連接HDFS 　　　5.2.2 連接Hive 　　5.3 導齣導入Hadoop集群數據　　　5.3.1 把數據從HDFS抽取到RDBMS 　　　5.3.2 嚮Hive錶導入數據　　5.4 執行Hive的HiveQL語句　　5.5 MapReduce轉換示例　　5.6 Kettle提交Spark作業　　　5.6.1 安裝Spark 　　　5.6.2 配置Kettle嚮Spark集群提交作業　　5.7 小結第6章 ?建立資料倉儲示例模型? 　　6.1 業務場景　　6.2 Hive相關配置　　　6.2.1 選擇文件格式　　　6.2.2 支持行級更新　　　6.2.3 Hive事務支持的限製　　6.3 Hive錶分類　　6.4 嚮Hive錶裝載數據　　6.5 建立數據庫錶　　6.6 裝載日期維度數據　　6.7 小結第7章 ?數據抽取? 　　7.1 邏輯數據映射　　7.2 數據抽取方式　　7.3 導齣成文本文件　　7.4 分布式查詢　　7.5 使用Sqoop抽取數據　　　7.5.1 Sqoop簡介　　　7.5.2 cdH 5.7.0中的Sqoop 　　　7.5.3 使用Sqoop抽取數據　　　7.5.4 Sqoop優化　　7.6 小結第8章 ?數據轉換與裝載? 　　8.1 數據清洗　　8.2 Hive簡介　　　8.2.1 Hive的體係結構　　　8.2.2 Hive的工作流程　　　8.2.3 Hive服務器　　　8.2.4 Hive客戶端　　8. Hive CLI和Beeline使用上的主要差別　　8.3 初始裝載　　8.4 定期裝載　　8.5 Hive優化　　8.6 小結第9章 ?定期自動執行ETL作業? 　　9.1 crontab 　　9.2 Oozie簡介　　　9.2.1 Oozie的體係結構　　　9.2.2 cdH5.7.0中的Oozie 　　9.3 建立定期裝載工作流　　9.4 建立協調器作業定期自動執行工作流　　9.5 Oozie優化　　9.6 小結第10章 ?維度錶技術? 　　10.1 增加列　　10.2 維度子集　　10.3 角色扮演維度　　10.4 層次維度　　　10.4.1 固定深度的層次　　　10.4.2 遞歸　　　10.4.3 多路徑層次　　　10.4.4 參差不齊的層次　　10.5 退化維度　　10.6 雜項維度　　10.7 維度閤併　　10.8 分段維度　　10.9 小結第11章 ?事實錶技術? 　　11.1 事實錶概述　　11.2 週期快照　　11.3 纍積快照　　11.4 無事實的事實錶　　11.5 遲到的事實　　11.6 纍積度量　　11.7 小結第12章 ?聯機分析處理? 　　12.1 聯機分析處理簡介　　　12.1.1 概念　　　12.1.2 分類　　　12.1.3 性能　　12.2 Impala簡介　　12.3 Hive、SparkSQL、Impala比較　　　12.3.1 Spark SQL簡介　　　12.3.2 Hive、Spark SQL、Impala比較　　　12.3.3 Hive、Spark SQL、Impala性能對比　　12.4 聯機分析處理實例　　12.5 Apache Kylin與OLAP 　　　12.5.1 Apache Kylin架構　　　12.5.2 Apache Kylin安裝　　12.6 小結第13章 ?數據視覺化? 　　13.1 數據視覺化簡介　　13.2 Hue簡介　　　13.2.1 Hue功能快速預覽　　　13.2.2 配置元數據存儲　　13.3 Zeppelin簡介　　　13.3.1 Zeppelin架構　　　13.3.2 Zeppelin安裝配置　　　13.3.3 在Zeppelin中添加MySQL翻譯器　　13.4 Hue、Zeppelin比較　　13.5 數據視覺化實例　　13.6 小結

圖書序言

ISBN：9789576812286
規格：普通級
齣版地：颱灣
檔案格式：EPUB流動版型
建議閱讀裝置：手機、平闆
TTS語音朗讀功能：無
檔案大小：16.2MB

本書分類：商業理財> 專業管理實務> 採購／物流／庫存管理

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

這本書在結構編排上的用心，從其章節的邏輯遞進就可以窺見一斑。它並不是按照技術名詞的字母順序來介紹功能，而是嚴謹地遵循瞭數據生命週期的自然流程：從最前端的資料採集、中遊的轉換與建模、到後端的服務與應用。這種「流程導嚮」的敘事手法，極大地降低瞭初學者進入這個龐大生態係統時的認知門檻。特別是關於「數據模型設計」的部分，作者巧妙地運用瞭幾個不同產業的虛擬案例（像是電商的交易數據和製造業的 IoT 數據），來展示星狀模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）在不同情境下的優劣。這種具體的範例說明，讓抽象的資料庫理論一下子變得立體可感，成功地避免瞭技術文獻常見的枯燥與晦澀，讓讀者在學習理論的同時，也能立刻聯想到自己工作場域中可能對應的場景。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我對這類強調「實踐」二字的書籍，一開始都會抱持著三分懷疑七分期待的心態。畢竟，理論上的完美架構和實際導入企業環境後遇到的韆奇百怪的坑，那中間的落差是巨大的。然而，從書中對幾個關鍵場景的描述來看，作者似乎真的不是隻在紙上談兵。他們對於資料清洗（Data Cleansing）階段可能遇到的亂碼、遺失值處理，以及不同來源係統（Legacy Systems）資料格式不一緻時的權宜之計，都有著非常貼近現實的討論。這不是那種「隻要按照步驟A到Z，保證成功」的童話故事，而是更像一位資深顧問在分享他如何帶著團隊度過那些無數個需要加班到深夜的除錯時刻。這種「帶有溫度」的實戰經驗，遠比單純堆砌新的框架名詞更有價值。對於準備在公司內部推動大型數據平颱轉型的專案經理來說，書中對於風險評估和階段性交付的章節，應該會讓他們如獲至寶，因為這些都是教科書上不會教的「潛規則」。

评分☆☆☆☆☆

從技術棧的選用角度來看，這本書的選材非常精準地抓住瞭當前產業環境的需求脈絡。它並沒有盲目追逐最新的、還在 Beta 階段的工具，而是穩紮穩打地選擇瞭那些經過市場長期驗證，穩定性高、資源豐富的主流技術作為骨幹。這種務實的態度，對於需要建立長期維護成本可控的數據基礎設施的團隊來說，簡直是定心丸。我個人特別欣賞作者在闡述不同組件間協同工作時所採用的對比分析方法。例如，當討論批次處理（Batch Processing）和近即時處理（Near Real-time）的需求取捨時，書中並沒有強迫讀者選擇一個絕對的優勢者，而是根據業務場景的延遲要求和資料量規模，給齣瞭清晰的技術決策樹。這種基於業務目標反推技術架構的邏輯，正是我們颱灣許多企業在數位轉型過程中，最需要學習的核心思維模式。

评分☆☆☆☆☆

這本電子書的裝幀設計，從封麵到內頁的排版，都給人一種非常紮實、嚴謹的感覺，畢竟「數據倉庫」這個主題本身就帶有一定的專業深度，作者顯然在視覺呈現上也花瞭不少心思。我特別注意到他們在處理複雜流程圖和程式碼區塊時的清晰度，這對於我們這些需要時常對照文件和實際操作的工程師來說，簡直是救命稻草。很多技術書籍在這方麵常常馬虎瞭這個細節，結果就是讀者得自己放大螢幕、瞇著眼睛去辨識那些小小的參數名稱。不過，這本書在這方麵做得相當到位，字體選用和間距處理都很舒服，即使是長時間閱讀，眼睛也不容易感到疲勞。光是從排版上就能感受到，這不是一本隨便應付的入門級讀物，它背後應該有著非常細膩的校對和設計流程。整體而言，如果你是偏好在電子閱讀器上操作，或是需要在多個視窗間切換查閱的技術人員，這本書的電子化處理絕對是值得稱讚的，它讓複雜的技術知識變得更容易「消化」，視覺上的負擔降到瞭最低。

评分☆☆☆☆☆

我認為這本書的價值，很大一部分體現在它對於「治理」（Governance）和「規範」（Standards）的強調上。在很多技術實作導嚮的書籍中，資料治理常常隻是輕輕帶過的一個章節，被視為不那麼「刺激」的後勤工作。但作者顯然深知，一個結構再漂亮的數據倉庫，如果缺乏有效的存取控製、稽核機製和資料血緣追蹤（Data Lineage），最終都會淪為一個昂貴的「資料孤島」或是「數據沼澤」。書中對於如何建立資料目錄（Data Catalog）以及如何確保資料品質監控自動化的探討，展現瞭作者對於係統長期健康運行的深刻洞察。這不僅僅是編寫代碼層麵的技術，更是偏嚮於資訊架構師和數據長（Chief Data Officer）層麵的戰略規劃，對於想從單純的工程師晉升到架構師層級的讀者來說，這是非常寶貴的啟發。