HAWQ数据仓库与数据挖掘实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王雪迎 著

图书标签:

• HAWQ
• 数据仓库
• 数据挖掘
• 大数据
• PostgreSQL
• 数据库
• 分析
• 实战
• 商业智能
• 数据分析

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302498025

版次：1

商品编码：12345311

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-03-01

用纸：胶版纸

页数：578

字数：947000

产品特色

编辑推荐

HAWQ安装、连接、对象与资源管理、查询优化、备份恢复、高可用性、运维监控

ETL处理、自动调度系统、维度表与事实表技术、OLAP与数据的图形化表示

降维、协同过滤、关联规则、回归、聚类、分类等常见数据挖掘与机器学习方法

内容简介

Apache HAWQ是一个SQL-on-Hadoop产品，它非常适合用于Hadoop平台上快速构建数据仓库系统。HAWQ具有大规模并行处理、完善的SQL兼容性、支持存储过程和事务、出色的性能表现等特性，还可与开源数据挖掘库MADlib轻松整合，从而使用SQL就能进行数据挖掘与机器学习。

《HAWQ数据仓库与数据挖掘实战》内容分技术解析、实战演练与数据挖掘三个部分共27章。技术解析部分说明HAWQ的基础架构与功能特性，包括安装、连接、对象与资源管理、查询优化、备份恢复、高可用性等。实战演练部分用一个完整的示例，说明如何使用HAWQ取代传统数据仓库，包括ETL处理、自动调度系统、维度表与事实表技术、OLAP与数据的图形化表示等。数据挖掘部分用实例说明HAWQ与MADlib整合，实现降维、协同过滤、关联规则、回归、聚类、分类等常见数据挖掘与机器学习方法。

《HAWQ数据仓库与数据挖掘实战》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。

作者简介

王雪迎 ，王雪迎 ，毕业于中国地质大学计算机专业，高级工程师，从事数据库、数据仓库相关技术工作20年。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。著有图书《Hadoop数据仓库实践》。

精彩书摘

1.4 为什么选择HAWQ

前面已经介绍了几种常用SQL-on-Hadoop 的实现方式，也了解了HAWQ的功能特性与系

统架构。那么站在用户的角度，我们为什么要选择HAWQ？近年来我尝试过几种

SQL-on-Hadoop 产品，从最初的Hive，到Spark SQL，再到Impala，在这些产品上进行了一系

列ETL、CDC、多维数据仓库、OLAP 实验。从数据库的角度看，这些产品与传统的DBMS

相比，功能不够完善，性能差距很大，甚至很难找到一个相对完备的Hadoop 数据仓库解决方

案。这里就以个人的实践体验来简述这些产品的不足以及HAWQ的可行性。

1.4.1 常用SQL-on-Hadoop产品的不足

1. Hive

Hive 是一款老牌的Hadoop 数据仓库产品，能够部署在所有Hadoop 发行版本上。它在

MapReduce 计算框架上封装一个SQL 语义层，极大简化了MR 程序的开发。直到现在，Hive

依然以其稳定性赢得了大量用户。

Hive 的缺点也很明显——速度太慢。随着技术的不断进步，Hive 的执行引擎从MapReduce

发展出Hive on Spark、Hive on Tez等。特别是运行在Tez 框架上的Hive，其性能有了很大改

进。即便如此，Hive 的速度还是比较适合后台批处理应用场景，而不适合交互式即时查询和

联机分析。

第1章 HAWQ 概述

2. Spark SQL

Spark SQL是Hadoop 中另一个著名的SQL 引擎，正如名字所表示的，它以Spark 作为底

层计算框架，实际上是一个Scala 程序语言的子集。Spark 基本的数据结构是RDD，一个分布

于集群节点的只读数据集合。传统的MapReduce 框架强制在分布式编程中使用一种特定的线

性数据流处理方式。MapReduce 程序从磁盘读取输入数据，把数据分解成键/值对，经过混洗、

排序、归并等数据处理后产生输出，并将最终结果保存在磁盘。Map 阶段和Reduce 阶段的结

果均要写磁盘，这大大降低了系统性能。也是由于这个原因，MapReduce 大都被用于执行批

处理任务。

为了解决MapReduce 的性能问题，Spark使用RDD 共享内存结构。这种内存操作减少了

磁盘IO，大大提高了计算速度。开发Spark 的初衷是用于机器学习系统的培训算法，而不是

SQL 查询。Spark 宣称其应用的延迟可以比MapReduce 降低几个数量级，但是在我们的实际

使用中，20TB 的数据集合上用Spark SQL 查询要10 分钟左右出结果，这个速度纵然是比Hive

快了4 倍，但显然不能支撑交互查询和OLAP应用。Spark 还有一个问题，即需要占用大量内

存，当内存不足时，很容易出现OOM错误。

3. Impala

Impala 的最大优势在于执行速度。官方宣称大多数情况下它能在几秒或几分钟内返回查

询结果，而相同的Hive 查询通常需要几十分钟甚至几小时完成，因此Impala 适合对Hadoop

文件系统上的数据进行分析式查询。Impala 默认使用Parquet 文件格式，这种列式存储方式对

于典型数据仓库场景下的大查询是较为高效的。

Impala 的问题主要体现在功能上的欠缺。例如，不支持Date 数据类型，不支持XML 和

JSON 相关函数，不支持covar_pop、covar_samp、corr、percentile、 percentile_approx、

histogram_numeric、collect_set 等聚合函数，不支持rollup、cube、grouping set 等操作，不支

持数据抽样（Sampling），不支持ORC 文件格式，等等。其中，分组聚合、取中位数等是数

据分析中的常用操作，当前的Impala 存在如此多的局限，使它在可用性上大打折扣，实际使

用时要格外注意。

前言/序言

前 言

从Bill Inmon在1991年提出数据仓库的概念，至今已有27的时间。在这期间人们所面对的数据，以及处理数据的方法都发生了翻天覆地的变化。随着互联网和移动终端等应用的普及，运行在单机或小型集群上的传统数据仓库不再能满足数据处理要求，以Hadoop及其生态圈组件为代表的新一代分布式大数据处理平台逐渐流行。

尽管大多数人都在讨论某种技术或者架构可能会胜过另一种，而我更倾向于从“Hadoop与数据仓库密切结合”这个角度来探讨问题。一方面企业级数据仓库中已经积累了大量的数据和应用程序，它们仍然在决策支持领域发挥着至关重要的作用；另一方面，传统数据仓库从业人员的技术水平和经验也在逐步提升。如何才能使积累的大量历史数据平滑过渡到Hadoop上，并让熟悉传统数据仓库的技术人员能够有效地利用已有的知识，可以在大数据处理平台上一展身手，才是一个亟待解决的问题。

虽然伴随着大数据的概念也出现了以MongoDB、Cassandra为代表的NoSQL产品，但不可否认，SQL仍然是数据库、数据仓库中常使用的开发语言，也是传统数据库工程师或DBA的必会语言，从它出现至今一直被广泛使用。首先，SQL有坚实的关系代数作为理论基础，经过几十年的积累，查询优化器也已经相当成熟。再者，对于开发者，SQL作为典型的非过程语言，其语法相对简单，但语义却相当丰富。据统计95%的数据分析问题都能用SQL解决，这是一个相当惊人的结论。那么SQL怎样才能与Hadoop等大数据技术结合起来，既能复用已有的技能，又能有效处理大规模数据呢？在这样的需求背景下，近年来涌现出越来越多的SQL-on-Hadoop软件，比如从早期的Hive到Spark SQL、Impala、Kylin等，本书所论述的就是众多SQL-on-Hadoop产品中的一员——HAWQ。

我最初了解到HAWQ是在BDTC 2016大会上，Apache HAWQ的创始人常雷博士介绍了该项目。他的演讲题目是“以HAWQ轻松取代传统数据仓库”，这正是我的兴趣所在。HAWQ支持事务、性能表现优良，关键是与SQL的兼容性非常好，甚至支持存储过程。对于传统数据仓库的开发人员，使用HAWQ转向大数据平台，学习成本应该是比较低的。我个人认为HAWQ更适合完成Hadoop上的数据仓库及其数据分析与挖掘工作。

本书内容

一年来，我一直在撰写HAWQ相关的文章和博客，并在利用HAWQ开发Hadoop数据仓库方面做了一些基础的技术实践，本书就是对这些工作的系统归纳与总结。全书分为技术解析、实战演练、数据挖掘三个部分，共27章。

技术解析部分说明HAWQ的基础架构与功能特性，包括安装部署、客户端与服务器连接、数据库对象与资源管理、查询优化、备份恢复、高可用性等。

实战演练部分通过一个简单而完整的示例，说明使用HAWQ设计和实现数据仓库的方法，包括初始和定期ETL处理、自动调度系统、维度表与事实表技术、联机分析处理与数据的图形化表示等。这部分旨在将传统数据仓库建模、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。

数据挖掘部分结合应用实例，讨论将HAWQ与MADlib整合，MADlib是一个开源机器学习库，提供了精确的数据并行实现、统计和机器学习方法，可以对结构化和非结构化数据进行分析。它的主要目的是可以非常方便地加载到数据库中，扩展数据库的分析功能。MADlib仅用SQL查询就能做简单的数据挖掘与机器学习，实现矩阵分解、降维、关联规则、回归、聚类、分类、图算法等常见数据挖掘方法。这也是HAWQ的一大亮点。

本书读者

本书适合数据库管理员、数据仓库技术人员、Hadoop或其他大数据技术人员，也适合高等院校和培训学校相关专业的师生教学参考。

代码、彩图下载

致谢

在本书编写过程中，得到了很多人的帮助与支持。感谢清华大学出版社图格事业部的老师和编辑们，他们的辛勤工作使得本书得以尽早与读者见面。感谢CSDN提供的技术分享平台，给我有一个将博客文章整理成书的机会。感谢我在优贝在线的所有同事，特别是技术部的同事们，他们在工作中的鼎力相助，使我有更多的时间投入到本书的写作中。感谢Apache HAWQ的创始人常雷先生在百忙之中为本书写推荐序。最后，感谢家人对我一如既往地支持。

因为水平有限，错漏之处在所难免，希望读者批评指正。

著 者

2018年1月

《现代数据架构与分析实践》 前言：数据洪流中的导航与洞察 在当今这个信息爆炸的时代，数据已经渗透到商业、科研、社会生活的方方面面，成为驱动创新、优化决策、提升效率的核心引擎。我们正经历着一场由数据引领的深刻变革，从海量数据的收集、存储，到复杂数据的分析、挖掘，再到洞察的提炼与应用，每一个环节都充满了挑战与机遇。《现代数据架构与分析实践》正是为了应对这一挑战而生，旨在为广大读者提供一套系统、前沿且极具实践指导意义的数据处理与分析解决方案。 本书并非仅仅罗列枯燥的技术名词或抽象的概念，而是着眼于真实世界的业务场景，通过深入浅出的讲解和详实的案例分析，引导读者理解现代数据处理的核心理念，掌握构建高效数据平台的方法，并最终学会从数据中挖掘出有价值的洞察，从而赋能业务的持续发展。我们深知，在数据价值日益凸显的今天，掌握一套科学、有效的现代数据处理与分析体系，已成为个人和企业在激烈竞争中脱颖而出的关键。 第一部分：现代数据架构的基石 第一章：数据时代的机遇与挑战 我们置身于一个前所未有的数据时代。互联网、移动设备、物联网的普及，使得数据的产生量呈爆炸式增长。这些数据，涵盖了用户行为、交易记录、传感器读数、社交媒体互动等方方面面，蕴含着巨大的商业价值和科研潜力。然而，数据的爆炸式增长也带来了前所未有的挑战： 数据规模的挑战： 传统的数据处理工具和技术已难以应对TB甚至PB级别的数据。 数据多样性的挑战： 数据来源广泛，格式多样，包括结构化、半结构化和非结构化数据，如何有效地整合和处理这些异构数据是一大难题。 数据实时性的挑战： 许多业务场景需要对数据进行实时分析和响应，这对数据处理的性能提出了极高的要求。 数据质量的挑战： 数据采集、存储、处理过程中的错误、不一致和缺失，都会严重影响分析结果的准确性。 数据安全与隐私的挑战： 随着数据量的增加，如何保障数据的安全、合规和用户隐私成为日益严峻的问题。 技术选型的挑战： 市场上存在各种各样的数据技术和工具，如何选择最适合自身需求的技术栈，避免盲目跟风，是每个数据从业者面临的重要课题。 理解这些机遇与挑战，是构建有效数据解决方案的第一步。本书将循序渐进地引导读者，从宏观层面理解数据驱动的业务模式，再深入到微观的技术细节。 第二章：数据仓库与数据湖的演进之路 数据仓库（Data Warehouse）作为传统的数据分析平台，在长期的实践中证明了其价值。它通过ETL（Extract, Transform, Load）流程，将来自不同业务系统的数据整合、清洗、转换，存储在集成的、面向主题的、相对稳定的数据集中，为决策支持提供了可靠的数据基础。本书将回顾数据仓库的设计原则，如星型模型、雪花模型，以及其在维度建模、度量定义方面的精髓，并探讨其在应对结构化数据分析中的优势。 然而，随着非结构化和半结构化数据（如日志、文本、图片、视频）的兴起，以及对更灵活、更敏捷数据分析的需求，数据湖（Data Lake）应运而生。数据湖允许以原始格式存储海量数据，而无需预先定义模式（Schema-on-Read）。它提供了更大的灵活性，支持多种分析范式，如批处理、流处理、交互式查询，甚至机器学习。 本书将深入剖析数据仓库与数据湖的各自优势和局限性，并重点介绍现代数据架构中普遍采用的“数据湖仓一体”（Lakehouse）的理念。数据湖仓一体架构结合了数据湖的灵活性和成本效益，以及数据仓库的数据管理、治理和性能优势，致力于提供一个统一、高效的数据平台，能够满足从传统BI报表到高级AI应用的各种数据需求。我们将探讨如何设计和构建一个能够同时承载结构化、半结构化和非结构化数据的现代数据湖仓一体平台。 第三章：构建现代数据平台的关键组件 一个健壮的现代数据平台，离不开一系列关键组件的协同工作。本书将详细介绍构建数据平台所需的各个技术模块： 数据采集与接入： 介绍各种数据采集方式，包括批量采集（如Sqoop, Kettle/Pentaho Data Integration）和实时采集（如Kafka, Flume, Logstash），以及如何从各种数据源（数据库、API、文件、流数据）高效地获取数据。 数据存储： 深入讲解分布式文件系统（如HDFS, AWS S3, Azure Data Lake Storage）在存储海量数据中的作用，以及分布式关系型数据库（如Greenplum, Teradata）和NoSQL数据库（如HBase, Cassandra, MongoDB）在不同场景下的应用。我们将重点介绍支持湖仓一体架构的存储格式，如Parquet、ORC，以及它们在数据压缩、编码和查询性能上的优势。 数据计算与处理引擎： 探索大规模数据处理的引擎，包括批处理框架（如Spark, MapReduce）和流处理框架（如Spark Streaming, Flink, Kafka Streams）。我们将重点分析Spark的架构和核心API，理解其在内存计算和容错机制上的创新。 数据治理与元数据管理： 强调数据质量、数据安全、数据血缘（Lineage）和数据目录的重要性。介绍Apache Atlas, Amundsen等元数据管理工具，以及数据血缘追踪在理解数据流动、诊断问题和确保合规性方面的作用。 数据调度与编排： 讨论工作流调度工具（如Airflow, Oozie）在自动化数据ETL/ELT流程、管理复杂任务依赖方面的关键作用。 数据服务与访问： 介绍如何构建数据API，提供数据服务，以及支持多种查询方式（SQL, NoSQL查询）的数据访问层，如Presto/Trino, Impala, Hive。 第二部分：从数据到洞察的实战技巧 第四章：数据预处理与清洗的艺术 “Garbage in, garbage out.” 数据质量是数据分析和挖掘的生命线。本章将深入探讨数据预处理和清洗的各种技术和方法，以确保数据的准确性、一致性和完整性： 数据探索性分析（EDA）： 学习如何通过可视化和统计方法，初步了解数据的分布、特征、异常值和缺失情况。 数据清洗技术： 掌握处理缺失值（填充、删除）、异常值（检测、修正）、重复值（去重）的方法。 数据转换与标准化： 讲解数据类型转换、格式统一、编码转换、特征缩放（标准化、归一化）等技术，为后续分析做好准备。 数据集成与匹配： 探讨如何整合来自不同源头的数据，解决数据实体识别（Entity Resolution）和匹配问题。 数据验证与质量监控： 介绍如何建立数据质量规则，进行自动化验证，并建立持续的数据质量监控机制。 第五章：数据挖掘的常用算法与模型 数据挖掘是从海量数据中发现隐藏模式、关联和规律的过程。本书将聚焦于一系列广泛应用的数据挖掘算法，并结合实际案例进行讲解： 分类算法： 介绍逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Trees）、随机森林（Random Forests）、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）等，并讨论它们在用户分类、欺诈检测、疾病诊断等场景的应用。 回归算法： 讲解线性回归（Linear Regression）、多项式回归（Polynomial Regression），以及岭回归（Ridge Regression）、Lasso回归等，用于预测连续数值，如房价预测、销售额预测。 聚类算法： 介绍K-Means、DBSCAN、层次聚类等算法，用于用户分群、市场细分、异常检测等。 关联规则挖掘： 重点讲解Apriori算法，发现项集之间的频繁关系，如购物篮分析、推荐系统。 降维技术： 介绍主成分分析（PCA）、t-SNE等，用于降低数据维度，提升模型效率，并可视化高维数据。 第六章：机器学习在数据分析中的实践 机器学习是数据挖掘的核心技术之一。本书将引导读者理解机器学习的流程，并掌握在实际业务中应用机器学习模型的方法： 特征工程： 强调特征选择、特征提取、特征组合对模型性能的影响，以及如何根据业务理解和算法需求构建有效的特征。 模型选择与训练： 讲解如何根据问题类型选择合适的模型，以及训练、验证和测试模型的标准流程。 模型评估与调优： 介绍各种评估指标（准确率、召回率、F1分数、AUC、RMSE等），以及交叉验证、网格搜索、随机搜索等超参数调优技术。 模型部署与监控： 讨论如何将训练好的模型集成到业务系统中，并进行持续的性能监控和迭代更新。 深度学习简介： 简要介绍深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的突破，为读者打开更广阔的视野。 第七章：大数据分析工具与平台实战 理论结合实践是本书的另一大特色。本章将带领读者实际操作，了解并使用主流的大数据分析工具和平台： SQL在数据仓库中的应用： 巩固SQL在数据查询、转换和聚合中的基础地位，包括窗口函数、公共表表达式（CTE）等高级用法。 Spark SQL与DataFrame API： 深入学习Spark SQL，以及DataFrame和Dataset API，它们为结构化数据处理提供了高效、便捷的接口。 Python与数据分析生态： 介绍Python在数据分析领域的强大生态，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等库，以及Scikit-learn在机器学习中的应用。 交互式数据分析平台： 演示如何使用Jupyter Notebook、Zeppelin等工具进行交互式数据探索和模型开发。 云端大数据服务： 简要介绍主流云服务商（如AWS, Azure, GCP）提供的大数据服务，如Amazon EMR, Azure Databricks, Google Cloud Dataproc，以及它们如何简化大数据平台的搭建和管理。 第八章：数据可视化与洞察解读 再强大的数据分析，也需要通过清晰、直观的可视化来呈现，才能真正转化为有价值的洞察。本章将探讨数据可视化的原则与实践： 可视化原则： 介绍图表选择、颜色运用、信息传达等基本原则，避免误导和信息失真。 常用可视化工具： 演示Tableau, Power BI, Superset等商业和开源可视化工具的使用，创建各类报表和仪表盘。 Python可视化库： 深入学习Matplotlib, Seaborn, Plotly等Python可视化库，实现自定义、交互式的图表。 讲故事的艺术： 强调如何将数据分析结果以故事的形式进行讲述，清晰地传达关键发现和 actionable insights。 指标体系设计： 探讨如何设计一套科学、合理的业务指标体系，用以衡量业务健康度、驱动业务决策。 结语：迈向数据驱动的未来 《现代数据架构与分析实践》的编写，旨在为每一位渴望在数据浪潮中乘风破浪的读者，提供一副清晰的航海图和一套实用的工具箱。我们相信，通过对书中知识的学习和实践，您将能够： 构建稳健高效的数据平台： 掌握现代数据架构的设计原则，选择合适的技术栈，搭建能够支撑海量数据处理和分析的平台。 提升数据处理与分析能力： 熟练掌握数据预处理、清洗、转换、挖掘和建模的各种技术和算法。 从数据中发现价值： 能够有效地从复杂的数据集中提取有意义的模式和洞察，为业务决策提供有力支持。 驾驭前沿数据技术： 了解大数据和机器学习领域的最新发展，并具备将这些技术应用于实际问题的能力。 数据是一个不断增长的宝藏，而您的分析能力，则是挖掘这些宝藏的铲子。希望本书能陪伴您，在数据分析的旅程中，不断前行，发现属于您的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

在看到这本书的标题时，我就被深深地吸引住了。我一直对数据背后的故事充满好奇，总觉得海量的数据中隐藏着无数的秘密等待被发掘。HAWQ这个词，虽然我不是技术专家，但也能感受到其专业性和前沿性。我期望这本书能够帮助我理解数据仓库的设计理念和架构，了解如何构建一个能够支撑复杂查询和海量数据存储的系统。更让我兴奋的是“数据挖掘”这个部分，我一直对机器学习和人工智能领域的数据分析技术非常感兴趣，希望这本书能够详细介绍各种数据挖掘算法的原理和应用，例如分类、回归、聚类、关联规则等，以及它们是如何被应用到实际业务场景中的。我特别期待书中能够提供一些实操性的指导，比如如何使用HAWQ这样的工具来完成数据挖掘的任务，甚至能有一些代码示例或者项目实战的案例，让我能够边学边练，真正掌握这些技能。我希望通过这本书，我能够从一个对数据感到迷茫的人，变成一个能够从数据中发现价值、解决问题的数据分析师。我相信，这本书将会是我数据学习之路上的重要里程碑，为我打开一扇通往更广阔的数据世界的大门，让我能够更自信地面对未来的数据挑战。

评分☆☆☆☆☆

当我看到“HAWQ数据仓库与数据挖掘实战”这个书名的时候，我立刻被它所吸引了。我一直对如何有效地管理和分析海量数据感到着迷，而这个书名恰恰点出了我最感兴趣的两个方向。我设想，书中一定包含了构建一个功能强大、性能卓越的数据仓库的关键技术和最佳实践，从数据建模到数据治理，再到数据查询的优化，都可能被深入剖析。更令我期待的是“数据挖掘”这部分，我相信它会为我打开一扇通往洞察数据深层秘密的大门。我希望书中能够介绍一些经典的数据挖掘算法，比如聚类、分类、关联规则等等，并且详细讲解它们在实际场景中的应用，比如如何通过分析用户行为来提高产品转化率，或者如何利用历史数据来预测未来的市场趋势。而“实战”这两个字，更是让我感到信心十足，这意味着这本书不仅仅是理论的阐述，更会包含大量的实际操作指导和案例分析，让我能够将学到的知识立刻应用到实践中，真正掌握数据仓库和数据挖掘的技能。我期待这本书能够成为我职业生涯中的一个重要助力，让我能够更自信地驾驭数据，从中挖掘出无限的价值，解决复杂的商业问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直就是为我量身定做的。我一直在思考如何才能将零散的数据整合起来，形成一个有用的分析基础，而“HAWQ数据仓库”这个词，让我看到了希望。我猜想，书中会详细讲解如何设计和构建一个高效的数据仓库，包括数据模型的选择、ETL（提取、转换、加载）过程的优化、以及数据质量的保证等等。这些都是我一直以来非常关注但又难以系统掌握的领域。而“数据挖掘”的结合，则让我看到了更深层次的应用潜力。我期望书中能够介绍一些常用的数据挖掘技术和算法，比如如何利用这些技术来发现隐藏在数据中的模式、趋势和关联，从而指导业务决策。更重要的是，“实战”这两个字，意味着这本书不会止步于理论，而是会提供切实可行的操作指南，甚至是一些代码示例或案例研究，让我能够将所学知识应用于实际工作中。我希望通过这本书，我能够真正理解数据仓库和数据挖掘的精髓，并且能够运用HAWQ这样的工具，有效地从海量数据中提取有价值的信息，解决实际业务中遇到的难题。这本书的出版，无疑为我提供了一个宝贵的学习资源，我迫不及待地想要翻开它，开始这段激动人心的探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我脑海里闪过的第一个念头就是“终于等到了”。我之前接触过一些零散的数据分析工具和技术，但总感觉缺乏一个系统性的框架来支撑。HAWQ这个词本身就带有一种技术的力量感，结合“数据仓库”和“数据挖掘”，仿佛预示着这本书会是一本集大成之作，能够将我零散的知识点串联起来，形成一个完整的知识体系。我最看重的是“实战”这两个字，因为我是一个动手能力比较强的人，比起枯燥的理论，我更喜欢直接接触代码和实际场景。我猜想书中会从搭建数据仓库的基础环境开始，一步步引导读者完成数据的采集、清洗、转换和加载。然后，在数据仓库的基础上，如何有效地进行数据挖掘，书中可能会介绍各种挖掘模型的选择、构建和优化技巧，以及如何解读挖掘结果并将其转化为可执行的业务洞察。我特别好奇书中会不会涉及一些大数据相关的技术，例如分布式存储、并行计算等，因为现代数据仓库和数据挖掘往往离不开这些底层技术。我希望通过阅读这本书，我能够掌握一套完整的解决方案，能够独立地完成一个数据仓库的构建，并从中挖掘出有价值的信息，为我的工作带来实质性的提升。这本书的出版，对我来说，就像是找到了一个能够指引方向的灯塔，我迫不及待地想在它的指引下，深入探索数据世界的广阔海洋。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就足够吸引我了，那种深邃的蓝色背景，配上银灰色的书名，传递出一种专业、前沿且令人信赖的感觉。我一直对如何从海量数据中挖掘出有价值的信息抱有极大的好奇心，而“HAWQ数据仓库与数据挖掘实战”这个书名，精准地戳中了我的痛点。虽然我还没有开始阅读，但仅仅从书名和封面，我能预感到这本书将是一次深入探索数据世界奥秘的旅程。我设想，书中一定会详细阐述构建高效数据仓库的原理和实践，包括数据建模、ETL流程、以及如何保证数据的准确性和一致性。更让我期待的是“实战”二字，这意味着不仅仅是理论的堆砌，更会有实际操作的指导，也许会包含具体的案例分析，甚至是代码示例，让我能够亲手实践，将抽象的概念转化为具体的技能。我特别想知道，书中是否会介绍一些业界领先的数据仓库解决方案，比如Hadoop生态下的Hive、Impana，或者是云端的数据仓库服务。同时，“数据挖掘”这个部分更是让我充满遐想，我期待书中能够介绍一些经典的挖掘算法，如决策树、聚类、关联规则等，并讲解它们在实际业务场景中的应用，比如用户行为分析、市场营销预测、风险控制等等。我希望这本书能够为我打开一扇通往数据驱动决策的大门，让我能够运用这些知识，在未来的工作中提升数据处理和分析的能力，解决实际遇到的挑战。