HAWQ數據倉庫與數據挖掘實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王雪迎 著

圖書標籤:

• HAWQ
• 數據倉庫
• 數據挖掘
• 大數據
• PostgreSQL
• 數據庫
• 分析
• 實戰
• 商業智能
• 數據分析

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302498025

版次：1

商品編碼：12345311

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-03-01

用紙：膠版紙

頁數：578

字數：947000

産品特色

編輯推薦

HAWQ安裝、連接、對象與資源管理、查詢優化、備份恢復、高可用性、運維監控

ETL處理、自動調度係統、維度錶與事實錶技術、OLAP與數據的圖形化錶示

降維、協同過濾、關聯規則、迴歸、聚類、分類等常見數據挖掘與機器學習方法

內容簡介

Apache HAWQ是一個SQL-on-Hadoop産品，它非常適閤用於Hadoop平颱上快速構建數據倉庫係統。HAWQ具有大規模並行處理、完善的SQL兼容性、支持存儲過程和事務、齣色的性能錶現等特性，還可與開源數據挖掘庫MADlib輕鬆整閤，從而使用SQL就能進行數據挖掘與機器學習。

《HAWQ數據倉庫與數據挖掘實戰》內容分技術解析、實戰演練與數據挖掘三個部分共27章。技術解析部分說明HAWQ的基礎架構與功能特性，包括安裝、連接、對象與資源管理、查詢優化、備份恢復、高可用性等。實戰演練部分用一個完整的示例，說明如何使用HAWQ取代傳統數據倉庫，包括ETL處理、自動調度係統、維度錶與事實錶技術、OLAP與數據的圖形化錶示等。數據挖掘部分用實例說明HAWQ與MADlib整閤，實現降維、協同過濾、關聯規則、迴歸、聚類、分類等常見數據挖掘與機器學習方法。

《HAWQ數據倉庫與數據挖掘實戰》適閤數據庫管理員、大數據技術人員、Hadoop技術人員、數據倉庫技術人員，也適閤高等院校和培訓機構相關專業的師生教學參考。

作者簡介

王雪迎 ，王雪迎 ，畢業於中國地質大學計算機專業，高級工程師，從事數據庫、數據倉庫相關技術工作20年。先後供職於北京現代商業信息技術有限公司、北京在綫九州信息技術服務有限公司、華北計算技術研究所、北京優貝在綫網絡科技有限公司，擔任DBA、數據架構師等職位。著有圖書《Hadoop數據倉庫實踐》。

精彩書摘

1.4 為什麼選擇HAWQ

前麵已經介紹瞭幾種常用SQL-on-Hadoop 的實現方式，也瞭解瞭HAWQ的功能特性與係

統架構。那麼站在用戶的角度，我們為什麼要選擇HAWQ？近年來我嘗試過幾種

SQL-on-Hadoop 産品，從最初的Hive，到Spark SQL，再到Impala，在這些産品上進行瞭一係

列ETL、CDC、多維數據倉庫、OLAP 實驗。從數據庫的角度看，這些産品與傳統的DBMS

相比，功能不夠完善，性能差距很大，甚至很難找到一個相對完備的Hadoop 數據倉庫解決方

案。這裏就以個人的實踐體驗來簡述這些産品的不足以及HAWQ的可行性。

1.4.1 常用SQL-on-Hadoop産品的不足

1. Hive

Hive 是一款老牌的Hadoop 數據倉庫産品，能夠部署在所有Hadoop 發行版本上。它在

MapReduce 計算框架上封裝一個SQL 語義層，極大簡化瞭MR 程序的開發。直到現在，Hive

依然以其穩定性贏得瞭大量用戶。

Hive 的缺點也很明顯——速度太慢。隨著技術的不斷進步，Hive 的執行引擎從MapReduce

發展齣Hive on Spark、Hive on Tez等。特彆是運行在Tez 框架上的Hive，其性能有瞭很大改

進。即便如此，Hive 的速度還是比較適閤後颱批處理應用場景，而不適閤交互式即時查詢和

聯機分析。

第1章 HAWQ 概述

2. Spark SQL

Spark SQL是Hadoop 中另一個著名的SQL 引擎，正如名字所錶示的，它以Spark 作為底

層計算框架，實際上是一個Scala 程序語言的子集。Spark 基本的數據結構是RDD，一個分布

於集群節點的隻讀數據集閤。傳統的MapReduce 框架強製在分布式編程中使用一種特定的綫

性數據流處理方式。MapReduce 程序從磁盤讀取輸入數據，把數據分解成鍵/值對，經過混洗、

排序、歸並等數據處理後産生輸齣，並將最終結果保存在磁盤。Map 階段和Reduce 階段的結

果均要寫磁盤，這大大降低瞭係統性能。也是由於這個原因，MapReduce 大都被用於執行批

處理任務。

為瞭解決MapReduce 的性能問題，Spark使用RDD 共享內存結構。這種內存操作減少瞭

磁盤IO，大大提高瞭計算速度。開發Spark 的初衷是用於機器學習係統的培訓算法，而不是

SQL 查詢。Spark 宣稱其應用的延遲可以比MapReduce 降低幾個數量級，但是在我們的實際

使用中，20TB 的數據集閤上用Spark SQL 查詢要10 分鍾左右齣結果，這個速度縱然是比Hive

快瞭4 倍，但顯然不能支撐交互查詢和OLAP應用。Spark 還有一個問題，即需要占用大量內

存，當內存不足時，很容易齣現OOM錯誤。

3. Impala

Impala 的最大優勢在於執行速度。官方宣稱大多數情況下它能在幾秒或幾分鍾內返迴查

詢結果，而相同的Hive 查詢通常需要幾十分鍾甚至幾小時完成，因此Impala 適閤對Hadoop

文件係統上的數據進行分析式查詢。Impala 默認使用Parquet 文件格式，這種列式存儲方式對

於典型數據倉庫場景下的大查詢是較為高效的。

Impala 的問題主要體現在功能上的欠缺。例如，不支持Date 數據類型，不支持XML 和

JSON 相關函數，不支持covar_pop、covar_samp、corr、percentile、 percentile_approx、

histogram_numeric、collect_set 等聚閤函數，不支持rollup、cube、grouping set 等操作，不支

持數據抽樣（Sampling），不支持ORC 文件格式，等等。其中，分組聚閤、取中位數等是數

據分析中的常用操作，當前的Impala 存在如此多的局限，使它在可用性上大打摺扣，實際使

用時要格外注意。

前言/序言

前 言

從Bill Inmon在1991年提齣數據倉庫的概念，至今已有27的時間。在這期間人們所麵對的數據，以及處理數據的方法都發生瞭翻天覆地的變化。隨著互聯網和移動終端等應用的普及，運行在單機或小型集群上的傳統數據倉庫不再能滿足數據處理要求，以Hadoop及其生態圈組件為代錶的新一代分布式大數據處理平颱逐漸流行。

盡管大多數人都在討論某種技術或者架構可能會勝過另一種，而我更傾嚮於從“Hadoop與數據倉庫密切結閤”這個角度來探討問題。一方麵企業級數據倉庫中已經積纍瞭大量的數據和應用程序，它們仍然在決策支持領域發揮著至關重要的作用；另一方麵，傳統數據倉庫從業人員的技術水平和經驗也在逐步提升。如何纔能使積纍的大量曆史數據平滑過渡到Hadoop上，並讓熟悉傳統數據倉庫的技術人員能夠有效地利用已有的知識，可以在大數據處理平颱上一展身手，纔是一個亟待解決的問題。

雖然伴隨著大數據的概念也齣現瞭以MongoDB、Cassandra為代錶的NoSQL産品，但不可否認，SQL仍然是數據庫、數據倉庫中常使用的開發語言，也是傳統數據庫工程師或DBA的必會語言，從它齣現至今一直被廣泛使用。首先，SQL有堅實的關係代數作為理論基礎，經過幾十年的積纍，查詢優化器也已經相當成熟。再者，對於開發者，SQL作為典型的非過程語言，其語法相對簡單，但語義卻相當豐富。據統計95%的數據分析問題都能用SQL解決，這是一個相當驚人的結論。那麼SQL怎樣纔能與Hadoop等大數據技術結閤起來，既能復用已有的技能，又能有效處理大規模數據呢？在這樣的需求背景下，近年來湧現齣越來越多的SQL-on-Hadoop軟件，比如從早期的Hive到Spark SQL、Impala、Kylin等，本書所論述的就是眾多SQL-on-Hadoop産品中的一員——HAWQ。

我最初瞭解到HAWQ是在BDTC 2016大會上，Apache HAWQ的創始人常雷博士介紹瞭該項目。他的演講題目是“以HAWQ輕鬆取代傳統數據倉庫”，這正是我的興趣所在。HAWQ支持事務、性能錶現優良，關鍵是與SQL的兼容性非常好，甚至支持存儲過程。對於傳統數據倉庫的開發人員，使用HAWQ轉嚮大數據平颱，學習成本應該是比較低的。我個人認為HAWQ更適閤完成Hadoop上的數據倉庫及其數據分析與挖掘工作。

本書內容

一年來，我一直在撰寫HAWQ相關的文章和博客，並在利用HAWQ開發Hadoop數據倉庫方麵做瞭一些基礎的技術實踐，本書就是對這些工作的係統歸納與總結。全書分為技術解析、實戰演練、數據挖掘三個部分，共27章。

技術解析部分說明HAWQ的基礎架構與功能特性，包括安裝部署、客戶端與服務器連接、數據庫對象與資源管理、查詢優化、備份恢復、高可用性等。

實戰演練部分通過一個簡單而完整的示例，說明使用HAWQ設計和實現數據倉庫的方法，包括初始和定期ETL處理、自動調度係統、維度錶與事實錶技術、聯機分析處理與數據的圖形化錶示等。這部分旨在將傳統數據倉庫建模、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數據倉庫及其應用係統。

數據挖掘部分結閤應用實例，討論將HAWQ與MADlib整閤，MADlib是一個開源機器學習庫，提供瞭精確的數據並行實現、統計和機器學習方法，可以對結構化和非結構化數據進行分析。它的主要目的是可以非常方便地加載到數據庫中，擴展數據庫的分析功能。MADlib僅用SQL查詢就能做簡單的數據挖掘與機器學習，實現矩陣分解、降維、關聯規則、迴歸、聚類、分類、圖算法等常見數據挖掘方法。這也是HAWQ的一大亮點。

本書讀者

本書適閤數據庫管理員、數據倉庫技術人員、Hadoop或其他大數據技術人員，也適閤高等院校和培訓學校相關專業的師生教學參考。

代碼、彩圖下載

緻謝

在本書編寫過程中，得到瞭很多人的幫助與支持。感謝清華大學齣版社圖格事業部的老師和編輯們，他們的辛勤工作使得本書得以盡早與讀者見麵。感謝CSDN提供的技術分享平颱，給我有一個將博客文章整理成書的機會。感謝我在優貝在綫的所有同事，特彆是技術部的同事們，他們在工作中的鼎力相助，使我有更多的時間投入到本書的寫作中。感謝Apache HAWQ的創始人常雷先生在百忙之中為本書寫推薦序。最後，感謝傢人對我一如既往地支持。

因為水平有限，錯漏之處在所難免，希望讀者批評指正。

著 者

2018年1月

《現代數據架構與分析實踐》 前言：數據洪流中的導航與洞察 在當今這個信息爆炸的時代，數據已經滲透到商業、科研、社會生活的方方麵麵，成為驅動創新、優化決策、提升效率的核心引擎。我們正經曆著一場由數據引領的深刻變革，從海量數據的收集、存儲，到復雜數據的分析、挖掘，再到洞察的提煉與應用，每一個環節都充滿瞭挑戰與機遇。《現代數據架構與分析實踐》正是為瞭應對這一挑戰而生，旨在為廣大讀者提供一套係統、前沿且極具實踐指導意義的數據處理與分析解決方案。 本書並非僅僅羅列枯燥的技術名詞或抽象的概念，而是著眼於真實世界的業務場景，通過深入淺齣的講解和詳實的案例分析，引導讀者理解現代數據處理的核心理念，掌握構建高效數據平颱的方法，並最終學會從數據中挖掘齣有價值的洞察，從而賦能業務的持續發展。我們深知，在數據價值日益凸顯的今天，掌握一套科學、有效的現代數據處理與分析體係，已成為個人和企業在激烈競爭中脫穎而齣的關鍵。 第一部分：現代數據架構的基石 第一章：數據時代的機遇與挑戰 我們置身於一個前所未有的數據時代。互聯網、移動設備、物聯網的普及，使得數據的産生量呈爆炸式增長。這些數據，涵蓋瞭用戶行為、交易記錄、傳感器讀數、社交媒體互動等方方麵麵，蘊含著巨大的商業價值和科研潛力。然而，數據的爆炸式增長也帶來瞭前所未有的挑戰： 數據規模的挑戰： 傳統的數據處理工具和技術已難以應對TB甚至PB級彆的數據。 數據多樣性的挑戰： 數據來源廣泛，格式多樣，包括結構化、半結構化和非結構化數據，如何有效地整閤和處理這些異構數據是一大難題。 數據實時性的挑戰： 許多業務場景需要對數據進行實時分析和響應，這對數據處理的性能提齣瞭極高的要求。 數據質量的挑戰： 數據采集、存儲、處理過程中的錯誤、不一緻和缺失，都會嚴重影響分析結果的準確性。 數據安全與隱私的挑戰： 隨著數據量的增加，如何保障數據的安全、閤規和用戶隱私成為日益嚴峻的問題。 技術選型的挑戰： 市場上存在各種各樣的數據技術和工具，如何選擇最適閤自身需求的技術棧，避免盲目跟風，是每個數據從業者麵臨的重要課題。 理解這些機遇與挑戰，是構建有效數據解決方案的第一步。本書將循序漸進地引導讀者，從宏觀層麵理解數據驅動的業務模式，再深入到微觀的技術細節。 第二章：數據倉庫與數據湖的演進之路 數據倉庫（Data Warehouse）作為傳統的數據分析平颱，在長期的實踐中證明瞭其價值。它通過ETL（Extract, Transform, Load）流程，將來自不同業務係統的數據整閤、清洗、轉換，存儲在集成的、麵嚮主題的、相對穩定的數據集中，為決策支持提供瞭可靠的數據基礎。本書將迴顧數據倉庫的設計原則，如星型模型、雪花模型，以及其在維度建模、度量定義方麵的精髓，並探討其在應對結構化數據分析中的優勢。 然而，隨著非結構化和半結構化數據（如日誌、文本、圖片、視頻）的興起，以及對更靈活、更敏捷數據分析的需求，數據湖（Data Lake）應運而生。數據湖允許以原始格式存儲海量數據，而無需預先定義模式（Schema-on-Read）。它提供瞭更大的靈活性，支持多種分析範式，如批處理、流處理、交互式查詢，甚至機器學習。 本書將深入剖析數據倉庫與數據湖的各自優勢和局限性，並重點介紹現代數據架構中普遍采用的“數據湖倉一體”（Lakehouse）的理念。數據湖倉一體架構結閤瞭數據湖的靈活性和成本效益，以及數據倉庫的數據管理、治理和性能優勢，緻力於提供一個統一、高效的數據平颱，能夠滿足從傳統BI報錶到高級AI應用的各種數據需求。我們將探討如何設計和構建一個能夠同時承載結構化、半結構化和非結構化數據的現代數據湖倉一體平颱。 第三章：構建現代數據平颱的關鍵組件 一個健壯的現代數據平颱，離不開一係列關鍵組件的協同工作。本書將詳細介紹構建數據平颱所需的各個技術模塊： 數據采集與接入： 介紹各種數據采集方式，包括批量采集（如Sqoop, Kettle/Pentaho Data Integration）和實時采集（如Kafka, Flume, Logstash），以及如何從各種數據源（數據庫、API、文件、流數據）高效地獲取數據。 數據存儲： 深入講解分布式文件係統（如HDFS, AWS S3, Azure Data Lake Storage）在存儲海量數據中的作用，以及分布式關係型數據庫（如Greenplum, Teradata）和NoSQL數據庫（如HBase, Cassandra, MongoDB）在不同場景下的應用。我們將重點介紹支持湖倉一體架構的存儲格式，如Parquet、ORC，以及它們在數據壓縮、編碼和查詢性能上的優勢。 數據計算與處理引擎： 探索大規模數據處理的引擎，包括批處理框架（如Spark, MapReduce）和流處理框架（如Spark Streaming, Flink, Kafka Streams）。我們將重點分析Spark的架構和核心API，理解其在內存計算和容錯機製上的創新。 數據治理與元數據管理： 強調數據質量、數據安全、數據血緣（Lineage）和數據目錄的重要性。介紹Apache Atlas, Amundsen等元數據管理工具，以及數據血緣追蹤在理解數據流動、診斷問題和確保閤規性方麵的作用。 數據調度與編排： 討論工作流調度工具（如Airflow, Oozie）在自動化數據ETL/ELT流程、管理復雜任務依賴方麵的關鍵作用。 數據服務與訪問： 介紹如何構建數據API，提供數據服務，以及支持多種查詢方式（SQL, NoSQL查詢）的數據訪問層，如Presto/Trino, Impala, Hive。 第二部分：從數據到洞察的實戰技巧 第四章：數據預處理與清洗的藝術 “Garbage in, garbage out.” 數據質量是數據分析和挖掘的生命綫。本章將深入探討數據預處理和清洗的各種技術和方法，以確保數據的準確性、一緻性和完整性： 數據探索性分析（EDA）： 學習如何通過可視化和統計方法，初步瞭解數據的分布、特徵、異常值和缺失情況。 數據清洗技術： 掌握處理缺失值（填充、刪除）、異常值（檢測、修正）、重復值（去重）的方法。 數據轉換與標準化： 講解數據類型轉換、格式統一、編碼轉換、特徵縮放（標準化、歸一化）等技術，為後續分析做好準備。 數據集成與匹配： 探討如何整閤來自不同源頭的數據，解決數據實體識彆（Entity Resolution）和匹配問題。 數據驗證與質量監控： 介紹如何建立數據質量規則，進行自動化驗證，並建立持續的數據質量監控機製。 第五章：數據挖掘的常用算法與模型 數據挖掘是從海量數據中發現隱藏模式、關聯和規律的過程。本書將聚焦於一係列廣泛應用的數據挖掘算法，並結閤實際案例進行講解： 分類算法： 介紹邏輯迴歸（Logistic Regression）、決策樹（Decision Trees）、隨機森林（Random Forests）、支持嚮量機（SVM）、樸素貝葉斯（Naive Bayes）等，並討論它們在用戶分類、欺詐檢測、疾病診斷等場景的應用。 迴歸算法： 講解綫性迴歸（Linear Regression）、多項式迴歸（Polynomial Regression），以及嶺迴歸（Ridge Regression）、Lasso迴歸等，用於預測連續數值，如房價預測、銷售額預測。 聚類算法： 介紹K-Means、DBSCAN、層次聚類等算法，用於用戶分群、市場細分、異常檢測等。 關聯規則挖掘： 重點講解Apriori算法，發現項集之間的頻繁關係，如購物籃分析、推薦係統。 降維技術： 介紹主成分分析（PCA）、t-SNE等，用於降低數據維度，提升模型效率，並可視化高維數據。 第六章：機器學習在數據分析中的實踐 機器學習是數據挖掘的核心技術之一。本書將引導讀者理解機器學習的流程，並掌握在實際業務中應用機器學習模型的方法： 特徵工程： 強調特徵選擇、特徵提取、特徵組閤對模型性能的影響，以及如何根據業務理解和算法需求構建有效的特徵。 模型選擇與訓練： 講解如何根據問題類型選擇閤適的模型，以及訓練、驗證和測試模型的標準流程。 模型評估與調優： 介紹各種評估指標（準確率、召迴率、F1分數、AUC、RMSE等），以及交叉驗證、網格搜索、隨機搜索等超參數調優技術。 模型部署與監控： 討論如何將訓練好的模型集成到業務係統中，並進行持續的性能監控和迭代更新。 深度學習簡介： 簡要介紹深度學習在圖像識彆、自然語言處理等領域的突破，為讀者打開更廣闊的視野。 第七章：大數據分析工具與平颱實戰 理論結閤實踐是本書的另一大特色。本章將帶領讀者實際操作，瞭解並使用主流的大數據分析工具和平颱： SQL在數據倉庫中的應用： 鞏固SQL在數據查詢、轉換和聚閤中的基礎地位，包括窗口函數、公共錶錶達式（CTE）等高級用法。 Spark SQL與DataFrame API： 深入學習Spark SQL，以及DataFrame和Dataset API，它們為結構化數據處理提供瞭高效、便捷的接口。 Python與數據分析生態： 介紹Python在數據分析領域的強大生態，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等庫，以及Scikit-learn在機器學習中的應用。 交互式數據分析平颱： 演示如何使用Jupyter Notebook、Zeppelin等工具進行交互式數據探索和模型開發。 雲端大數據服務： 簡要介紹主流雲服務商（如AWS, Azure, GCP）提供的大數據服務，如Amazon EMR, Azure Databricks, Google Cloud Dataproc，以及它們如何簡化大數據平颱的搭建和管理。 第八章：數據可視化與洞察解讀 再強大的數據分析，也需要通過清晰、直觀的可視化來呈現，纔能真正轉化為有價值的洞察。本章將探討數據可視化的原則與實踐： 可視化原則： 介紹圖錶選擇、顔色運用、信息傳達等基本原則，避免誤導和信息失真。 常用可視化工具： 演示Tableau, Power BI, Superset等商業和開源可視化工具的使用，創建各類報錶和儀錶盤。 Python可視化庫： 深入學習Matplotlib, Seaborn, Plotly等Python可視化庫，實現自定義、交互式的圖錶。 講故事的藝術： 強調如何將數據分析結果以故事的形式進行講述，清晰地傳達關鍵發現和 actionable insights。 指標體係設計： 探討如何設計一套科學、閤理的業務指標體係，用以衡量業務健康度、驅動業務決策。 結語：邁嚮數據驅動的未來 《現代數據架構與分析實踐》的編寫，旨在為每一位渴望在數據浪潮中乘風破浪的讀者，提供一副清晰的航海圖和一套實用的工具箱。我們相信，通過對書中知識的學習和實踐，您將能夠： 構建穩健高效的數據平颱： 掌握現代數據架構的設計原則，選擇閤適的技術棧，搭建能夠支撐海量數據處理和分析的平颱。 提升數據處理與分析能力： 熟練掌握數據預處理、清洗、轉換、挖掘和建模的各種技術和算法。 從數據中發現價值： 能夠有效地從復雜的數據集中提取有意義的模式和洞察，為業務決策提供有力支持。 駕馭前沿數據技術： 瞭解大數據和機器學習領域的最新發展，並具備將這些技術應用於實際問題的能力。 數據是一個不斷增長的寶藏，而您的分析能力，則是挖掘這些寶藏的鏟子。希望本書能陪伴您，在數據分析的旅程中，不斷前行，發現屬於您的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就足夠吸引我瞭，那種深邃的藍色背景，配上銀灰色的書名，傳遞齣一種專業、前沿且令人信賴的感覺。我一直對如何從海量數據中挖掘齣有價值的信息抱有極大的好奇心，而“HAWQ數據倉庫與數據挖掘實戰”這個書名，精準地戳中瞭我的痛點。雖然我還沒有開始閱讀，但僅僅從書名和封麵，我能預感到這本書將是一次深入探索數據世界奧秘的旅程。我設想，書中一定會詳細闡述構建高效數據倉庫的原理和實踐，包括數據建模、ETL流程、以及如何保證數據的準確性和一緻性。更讓我期待的是“實戰”二字，這意味著不僅僅是理論的堆砌，更會有實際操作的指導，也許會包含具體的案例分析，甚至是代碼示例，讓我能夠親手實踐，將抽象的概念轉化為具體的技能。我特彆想知道，書中是否會介紹一些業界領先的數據倉庫解決方案，比如Hadoop生態下的Hive、Impana，或者是雲端的數據倉庫服務。同時，“數據挖掘”這個部分更是讓我充滿遐想，我期待書中能夠介紹一些經典的挖掘算法，如決策樹、聚類、關聯規則等，並講解它們在實際業務場景中的應用，比如用戶行為分析、市場營銷預測、風險控製等等。我希望這本書能夠為我打開一扇通往數據驅動決策的大門，讓我能夠運用這些知識，在未來的工作中提升數據處理和分析的能力，解決實際遇到的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

在看到這本書的標題時，我就被深深地吸引住瞭。我一直對數據背後的故事充滿好奇，總覺得海量的數據中隱藏著無數的秘密等待被發掘。HAWQ這個詞，雖然我不是技術專傢，但也能感受到其專業性和前沿性。我期望這本書能夠幫助我理解數據倉庫的設計理念和架構，瞭解如何構建一個能夠支撐復雜查詢和海量數據存儲的係統。更讓我興奮的是“數據挖掘”這個部分，我一直對機器學習和人工智能領域的數據分析技術非常感興趣，希望這本書能夠詳細介紹各種數據挖掘算法的原理和應用，例如分類、迴歸、聚類、關聯規則等，以及它們是如何被應用到實際業務場景中的。我特彆期待書中能夠提供一些實操性的指導，比如如何使用HAWQ這樣的工具來完成數據挖掘的任務，甚至能有一些代碼示例或者項目實戰的案例，讓我能夠邊學邊練，真正掌握這些技能。我希望通過這本書，我能夠從一個對數據感到迷茫的人，變成一個能夠從數據中發現價值、解決問題的數據分析師。我相信，這本書將會是我數據學習之路上的重要裏程碑，為我打開一扇通往更廣闊的數據世界的大門，讓我能夠更自信地麵對未來的數據挑戰。

評分☆☆☆☆☆

當我看到“HAWQ數據倉庫與數據挖掘實戰”這個書名的時候，我立刻被它所吸引瞭。我一直對如何有效地管理和分析海量數據感到著迷，而這個書名恰恰點齣瞭我最感興趣的兩個方嚮。我設想，書中一定包含瞭構建一個功能強大、性能卓越的數據倉庫的關鍵技術和最佳實踐，從數據建模到數據治理，再到數據查詢的優化，都可能被深入剖析。更令我期待的是“數據挖掘”這部分，我相信它會為我打開一扇通往洞察數據深層秘密的大門。我希望書中能夠介紹一些經典的數據挖掘算法，比如聚類、分類、關聯規則等等，並且詳細講解它們在實際場景中的應用，比如如何通過分析用戶行為來提高産品轉化率，或者如何利用曆史數據來預測未來的市場趨勢。而“實戰”這兩個字，更是讓我感到信心十足，這意味著這本書不僅僅是理論的闡述，更會包含大量的實際操作指導和案例分析，讓我能夠將學到的知識立刻應用到實踐中，真正掌握數據倉庫和數據挖掘的技能。我期待這本書能夠成為我職業生涯中的一個重要助力，讓我能夠更自信地駕馭數據，從中挖掘齣無限的價值，解決復雜的商業問題。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我腦海裏閃過的第一個念頭就是“終於等到瞭”。我之前接觸過一些零散的數據分析工具和技術，但總感覺缺乏一個係統性的框架來支撐。HAWQ這個詞本身就帶有一種技術的力量感，結閤“數據倉庫”和“數據挖掘”，仿佛預示著這本書會是一本集大成之作，能夠將我零散的知識點串聯起來，形成一個完整的知識體係。我最看重的是“實戰”這兩個字，因為我是一個動手能力比較強的人，比起枯燥的理論，我更喜歡直接接觸代碼和實際場景。我猜想書中會從搭建數據倉庫的基礎環境開始，一步步引導讀者完成數據的采集、清洗、轉換和加載。然後，在數據倉庫的基礎上，如何有效地進行數據挖掘，書中可能會介紹各種挖掘模型的選擇、構建和優化技巧，以及如何解讀挖掘結果並將其轉化為可執行的業務洞察。我特彆好奇書中會不會涉及一些大數據相關的技術，例如分布式存儲、並行計算等，因為現代數據倉庫和數據挖掘往往離不開這些底層技術。我希望通過閱讀這本書，我能夠掌握一套完整的解決方案，能夠獨立地完成一個數據倉庫的構建，並從中挖掘齣有價值的信息，為我的工作帶來實質性的提升。這本書的齣版，對我來說，就像是找到瞭一個能夠指引方嚮的燈塔，我迫不及待地想在它的指引下，深入探索數據世界的廣闊海洋。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，簡直就是為我量身定做的。我一直在思考如何纔能將零散的數據整閤起來，形成一個有用的分析基礎，而“HAWQ數據倉庫”這個詞，讓我看到瞭希望。我猜想，書中會詳細講解如何設計和構建一個高效的數據倉庫，包括數據模型的選擇、ETL（提取、轉換、加載）過程的優化、以及數據質量的保證等等。這些都是我一直以來非常關注但又難以係統掌握的領域。而“數據挖掘”的結閤，則讓我看到瞭更深層次的應用潛力。我期望書中能夠介紹一些常用的數據挖掘技術和算法，比如如何利用這些技術來發現隱藏在數據中的模式、趨勢和關聯，從而指導業務決策。更重要的是，“實戰”這兩個字，意味著這本書不會止步於理論，而是會提供切實可行的操作指南，甚至是一些代碼示例或案例研究，讓我能夠將所學知識應用於實際工作中。我希望通過這本書，我能夠真正理解數據倉庫和數據挖掘的精髓，並且能夠運用HAWQ這樣的工具，有效地從海量數據中提取有價值的信息，解決實際業務中遇到的難題。這本書的齣版，無疑為我提供瞭一個寶貴的學習資源，我迫不及待地想要翻開它，開始這段激動人心的探索之旅。