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王雪迎（美）金博尔 等 著

图书标签:

• Hadoop
• 数据仓库
• 数据仓库工具箱
• 大数据
• 数据分析
• Hive
• Pig
• Spark
• MapReduce
• 实战

店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302469803

商品编码：12987749688

YL6895  9787302469803 9787302385530

Hadoop构建数据仓库实践

本书讲述在流行的大数据分布式存储和计算平台Hadoop上设计实现数据仓库，将传统数据仓库建模与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。 本书内容包括数据仓库、Hadoop及其生态圈的相关概念，使用Sqoop从关系数据库全量或增量抽取数据，使用HIVE进行数据转换和装载处理，使用Oozie调度作业周期性执行，使用Impala进行快速联机数据分析，使用Hue将数据可视化，以及数据仓库中的渐变维（SCD）、代理键、角色扮演维度、层次维度、退化维度、无事实的事实表、迟到的事实、累积的度量等常见问题在Hadoop上的处理等。本书适合数据库管理员、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**的师生教学参考。

第1章 数据仓库简介

1.1 什么是数据仓库 1

1.1.1 数据仓库的定义 1

1.1.2 建立数据仓库的原因 3

1.2 操作型系统与分析型系统 5

1.2.1 操作型系统 5

1.2.2 分析型系统 8

1.2.3 操作型系统和分析型系统对比 9

1.3 数据仓库架构 10

1.3.1 基本架构 10

1.3.2 主要数据仓库架构 12

1.3.3 操作数据存储 16

1.4 抽取-转换-装载 17

1.4.1 数据抽取 17

1.4.2 数据转换 19

1.4.3 数据装载 20

1.4.4 开发ETL系统的方法 21

1.4.5 常见ETL工具 21

1.5 数据仓库需求 22

1.5.1 基本需求 22

1.5.2 数据需求 23

 1.6 小结 24

第2章 数据仓库设计基础

2.1 关系数据模型 25

2.1.1 关系数据模型中的结构 25

2.1.2 关系完整性 28

2.1.3 规范化 30

2.1.4 关系数据模型与数据仓库 33

2.2 维度数据模型 34

2.2.1 维度数据模型建模过程 35

2.2.2 维度规范化 36

2.2.3 维度数据模型的特点 37

2.2.4 星型模式 38

2.2.5 雪花模式 40

2.3 Data Vault模型 42

2.3.1 Data Vault模型简介 42

2.3.2 Data Vault模型的组成部分 43

2.3.3 Data Vault模型的特点 44

2.3.4 Data Vault模型的构建 44

2.3.5 Data Vault模型实例 46

2.4 数据集市 49

2.4.1 数据集市的概念 50

2.4.2 数据集市与数据仓库的区别 50

2.4.3 数据集市设计 50

2.5 数据仓库实施步骤 51

2.6 小结 54

第3章 Hadoop生态圈与数据仓库

3.1 大数据定义 55

3.2 Hadoop简介 56

3.2.1 Hadoop的构成 57

3.2.2 Hadoop的主要特点 58

3.2.3 Hadoop架构 58

3.3 Hadoop基本组件 59

3.3.1 HDFS 60

3.3.2 MapReduce 65

3.3.3 YARN 72

3.4 Hadoop生态圈的其他组件 77

3.5 Hadoop与数据仓库 81

3.5.1 关系数据库的可扩展性瓶颈 82

3.5.2 CAP理论 84

3.5.3 Hadoop数据仓库工具 85

3.6 小结 88

第4章 安装Hadoop

4.1 Hadoop主要发行版本 89

4.1.1 Cloudera Distribution for Hadoop（CDH） 89

4.1.2 Hortonworks Data Platform（HDP） 90

4.1.3 MapR Hadoop 90

4.2 安装Apache Hadoop 91

4.2.1 安装环境 91

4.2.2 安装前准备 92

4.2.3 安装配置Hadoop 93

4.2.4 安装后配置 97

4.2.5 初始化及运行 97

4.3 配置HDFS Federation 99

4.4 离线安装CDH及其所需的服务 104

4.4.1 CDH安装概述 104

4.4.2 安装环境 106

4.4.3 安装配置 106

4.4.4 Cloudera Manager许可证管理 114

4.5 小结 115.........

数据仓库工具箱(第3版)

　　随着The Data Warehouse Toolkit（1996）第1版的出版发行，Ralph Kimball为整个行业引入了维度建模技术。从此，维度建模成为一种被广泛接受的表达数据仓库和商业智能（DW/BI）系统中数据的方法。该**书籍被认为是维度建模技术、模式和*实践的权威资源。
　　这本《数据仓库工具箱（第3版）——维度建模权威指南》汇集了到目前为止*全面的维度建模技术。本书采用新的思路和*实践对上一版本进行了全面修订，给出了设计维度模型的全面指南，既适合数据仓库新手，也适合经验丰富的**人员。
　　本书涉及的所有技术都基于作者实际从事DW/BI的设计经验，通过实际案例加以描述。
　　主要内容
　　◆ 实用设计技术——有关维度和事实表的基本和**技术
　　◆ 14个案例研究，涉及零售业、电子商务、客户关系管理、采购、库存、订单管理、会计、人力资源、金融服务、医疗卫生、保险、教育、电信和运输等
　　◆ 为12个案例研究提供了数据仓库总线矩阵示例
　　◆ 需要避免的维度建模陷阱和错误
　　◆ 增强的缓慢变化维度（SCD）技术类型0~类型7
　　◆ 用于处理参差不齐的可变深度层次和多值属性的桥接表
　　◆ 大数据分析的*实践
　　◆ 与业务参与方合作、交互设计会议的指南
　　◆ 有关Kimball DW/BI项目生命周期方法论的概论
　　◆ 对ETL系统和设计思考的总结
　　◆ 构建维度和事实表的34个ETL子系统和技术

第1章 数据仓库、商业智能及维度建模初步
1.1 数据获取与数据分析的区别
1.2 数据仓库与商业智能的目标
1.3 维度建模简介
1.3.1 星型模式与OLAP多维数据库
1.3.2 用于度量的事实表
1.3.3 用于描述环境的维度表
1.3.4 星型模式中维度与事实的连接
1.4 Kimball的DW/BI架构
1.4.1 操作型源系统
1.4.2 获取.转换_加口载(ETL)系统
1.4.3 用于支持商业智能决策的展现区
1.4.4 商业智能应用
1.4.5 以餐厅为例描述Kimball架构
1.5 其他DW/BI架构
1.5.1 独立数据集市架构]
1.5.2 辐射状企业信息工厂Inmon架构
1.5.3 混合辐射状架构与Kimball架构
1.6 维度建模神话
1.6.1 神话1：维度模型仅包含汇总数据
1.6.2 神话2：维度模型是部门级而不是企业级的
1.6.3 神话3：维度模型是不可扩展的
1.6.4 神话4：维度模型仅用于预测
1.6.5 神话5：维度模型不能被集成
1.7 考虑使用维度模型的
更多理由
1.8 本章小结

第2章 Kimball维度建模技术概述
2.1 基本概念
2.1.1 收集业务需求与数据实现
2.1.2 协作维度建模研讨
2.1.3 4步骤维度设计过程
2.1.4 业务过程
2.1.5 粒度
2.1.6 描述环境的维度
2.1.7 用于度量的事实
2.1.8 星型模式与OLAP多维数据库
2.1.9 方便地扩展到维度模型
2.2 事实表技术基础
2.2.1 事实表结构
2.2.2 可加、半可加、不可加事实
2.2.3 事实表中的空值
2.2.4 一致性事实
2.2.5 事务事实表
2.2.6 周期快照事实表
2.2.7 累积快照事实表
2.2.8 无事实的事实表
2.2.9 聚集事实表或OLAP多维数据库
2.2.1 0合并事实表
2.3 维度表技术基础
2.3.1 维度表结构
2.3.2 维度代理键
2.3.3 自然键、持久键和**自然键
2.3.4 下钻
2.3.5 退化维度
2.3.6 非规范化扁平维度
2.3.7 多层次维度
2.3.8 文档属性的标识与指示器
2.3.9 维度表中的空值属性
2.3.10 日历日期维度
2.3.11 扮演角色的维度
2.3.12 杂项维度
2.3.13 雪花维度
2.3.14 支架维度
2.4 使用一致性维度集成
2.4.1 一致性维度
2.4.2 缩减维度
2.4.3 跨表钻取
2.4.4 价值链
2.4.5 企业数据仓库总线架构
2.4.6 企业数据仓库总线矩阵
2.4.7 总线矩阵实现细节
2.4.8 机会／利益相关方矩阵
2.5 处理缓慢变化维度属性
2.5.1 类型0：原样保留
2.5.2 类型1：重写
2.5.3 类型2：增加新行
2.5.4 类型3：增加新属性
2.5.5 类型4：增加微型维度
2.5.6 类型5：增加微型维度及类型1支架
2.5.7 类型6：增加类型1属性到类型2维度
2.5.8 类型7：双类型l和类型2维度
2.6 处理维度层次关系
2.6.1 固定深度位置的层次
2.6.2 轻微参差不齐／可变深度层次
2.6.3 具有层次桥接表的参差不齐／可变深度层次
2.6.4 具有路径字符属性的可变深度层次
2.7 **事实表技术
2.7.1 事实表代理键
2.7.2 蜈蚣事实表
2.7.3 属性或事实的数字值
2.7.4 日志／持续时间事实
2.7.5 头／行事实表
2.7.6 分配的事实
2.7.7 利用分配建立利润与损失事实表
2.7.8 多种货币事实
2.7.9 多种度量事实单位
2.7.1 0年.日事实
2.7.1 1多遍SQL以避免事实表间的连接
2.7.1 2针对事实表的时间跟踪1
2.7.1 3迟到的事实
2.8 **维度技术
2.8.1 维度表连接
2.8.2 多值维度与桥接表
2.8.3 随时间变化的多值桥接表
2.8.4 标签的时间序列行为
2.8.5 行为研究分组
2.8.6 聚集事实作为维度属性
2.8.7 动态值范围
2.8.8 文本注释维度
2.8.9 多时区
2.8.10 度量类型维度.........

技术前沿的探索者：开启数据仓库的无限可能 在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动企业决策、优化运营、甚至重塑商业模式的核心要素。如何有效地管理、分析海量数据，从中挖掘出有价值的洞察，成为摆在每一位数据从业者面前的严峻挑战。本书籍系列，正是为响应这一时代需求而生，旨在为广大技术爱好者、数据工程师、分析师及架构师提供一套系统、全面、实用的数据仓库构建与实践指南。它不仅仅是理论的堆砌，更是海量真实世界案例的凝练，是无数技术先行者经验的传承。 第一卷：Hadoop构建数据仓库实践——驾驭分布式大数据浪潮 您是否曾被海量数据的处理难题所困扰？是否对传统数据仓库在面对PB级别数据时的性能瓶颈感到无奈？Hadoop，作为大数据时代的基石，以其分布式、可扩展、容错性强的特性，为构建大规模数据仓库提供了全新的解决方案。本书将带您深入Hadoop的世界，从零开始，循序渐进地掌握Hadoop生态系统中构建数据仓库的关键技术和实践方法。 第一部分：Hadoop基础与核心组件 在深入构建数据仓库之前，扎实的基础是必不可少的。我们将首先为您梳理Hadoop的核心概念，包括其分布式存储（HDFS）和分布式计算（MapReduce/YARN）的原理。您将理解为何Hadoop能够高效地处理海量数据，以及其在集群管理、数据容错方面的独特优势。 HDFS深入剖析：了解NameNode、DataNode的角色与协同工作机制，掌握文件块的存储策略、副本机制以及读写操作流程。学习如何进行HDFS集群的部署、管理和监控，包括容量规划、性能调优以及故障排除。 MapReduce编程模型：掌握MapReduce的运行原理，理解Mapper、Reducer、Combiner、Partitioner等组件的功能。通过丰富的代码示例，学习如何使用Java API编写MapReduce作业，并探讨其在数据清洗、转换、聚合等场景下的应用。 YARN资源管理：深入理解YARN的架构，包括ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster。学习YARN如何有效地管理集群资源，实现多租户、多应用的资源隔离和调度。掌握使用YARN提交和监控各种计算框架（如MapReduce, Spark）作业的方法。 第二部分：Hadoop生态系统中的数据仓库构建 掌握了Hadoop的基础后，我们将重点聚焦于构建数据仓库的核心技术。本书将详细介绍Hadoop生态系统中扮演重要角色的各类工具，并演示如何将它们有机地结合起来，构建一个高效、可扩展的数据仓库。 Hive——SQL on Hadoop：深入学习Hive的数据仓库模型，包括数据库、表、分区、分桶等概念。掌握HiveQL的语法，学习如何使用Hive进行数据ETL（Extract, Transform, Load），并探讨Hive的执行引擎（如MapReduce, Tez, Spark）及其性能优化技巧。我们将演示如何设计和管理Hive表，以适应不同的数据分析需求。 Spark——新一代大数据处理引擎：了解Spark的RDD、DataFrame、Dataset API，学习Spark的内存计算模型如何显著提升数据处理速度。我们将重点介绍Spark SQL在数据仓库场景的应用，包括数据加载、查询优化、数据转换等。同时，您还将了解到Spark Streaming在实时数据仓库构建中的作用。 HBase——分布式NoSQL数据库：理解HBase的数据模型（行键、列族、列限定符、时间戳），以及其ZooKeeper和HMaster的管理架构。学习HBase的读写流程、RegionSplit、Compaction等核心概念。我们将展示HBase如何作为数据仓库的底层存储，尤其适合存储半结构化和非结构化数据，并支持低延迟的随机读写。 数据集成与ETL工具：介绍Sqoop用于关系型数据库与Hadoop之间的数据导入导出。学习Flume在日志收集和传输中的应用。探讨Oozie等工作流调度工具，如何自动化复杂的ETL流程。 数据治理与安全：触及数据仓库构建中至关重要的数据治理和安全问题。介绍Apache Ranger、Apache Sentry等数据访问控制和权限管理工具。探讨数据质量管理、元数据管理在Hadoop数据仓库中的实现。 第三部分：实践案例与架构设计 理论与实践相结合，方能真正掌握技术。本书将通过多个贯穿始终的实践案例，引导您完成一个完整的数据仓库项目。从需求分析、数据模型设计、ETL流程构建，到数据查询与可视化，您将亲身体验Hadoop数据仓库的生命周期。 数据建模：学习在Hadoop环境中进行星型模型、雪花模型的设计。探讨维度建模在Hadoop数据仓库中的适用性与挑战。 ETL流程设计与实现：构建实际的数据抽取、转换、加载流程，涵盖数据清洗、去重、格式转换、数据合并等环节。 性能调优与监控：针对Hadoop数据仓库的常见性能瓶颈，提供实用的调优策略，包括数据分区、索引优化、查询计划分析等。学习使用Ambari、Prometheus等工具进行集群和应用的监控。 数据仓库架构模式：介绍Lambda架构、Kappa架构等大数据架构模式，并讨论如何基于Hadoop构建适用于不同业务场景的数据仓库架构。 第二卷：数据仓库工具箱 第3版——构建企业级数据仓库的智慧宝典 如果您希望构建一套稳健、高效、可维护的企业级数据仓库，那么《数据仓库工具箱 第3版》将是您不可或缺的案头宝典。本书的作者是数据仓库领域的泰斗级人物，其提出的维度建模方法论已经成为业界事实上的标准。本版对原有内容进行了全面的更新和完善，加入了最新的技术趋势和实践经验，使其更贴合当前数据仓库发展的需求。 第一部分：维度建模基础与核心概念 本书将以清晰的逻辑和丰富的图示，为您揭示维度建模的精髓。它不同于传统的范式建模，而是以用户查询的实际需求为导向，构建易于理解和查询的数据模型。 数据仓库的定义与目标：深入理解数据仓库与事务处理系统（OLTP）的区别，明确数据仓库在商业智能（BI）中的核心作用。 维度建模的优势：理解维度建模如何实现查询性能的优化、报表开发的简化以及业务理解的提升。 事实表与维度表：详细讲解事实表（Fact Table）和维度表（Dimension Table）的设计原则、构成要素及其相互关系。掌握如何识别业务过程中的事实和维度。 度量与粒度：学习如何定义和度量业务过程中的关键指标（Measures），理解粒度（Granularity）的重要性及其对模型设计的影响。 星型模型与雪花模型：深入剖析星型模型（Star Schema）的简洁高效，以及雪花模型（Snowflake Schema）在规范化方面的优势。学习何时选择何种模型，以及如何在这两者之间进行权衡。 第二部分：高级维度建模技术与模式 在掌握了基础知识后，本书将进一步带领您探索更为复杂的维度建模技术，以应对各种现实世界中的业务挑战。 缓慢变化维度（Slowly Changing Dimensions, SCD）：这是维度建模中最具挑战性的部分之一。本书将详细介绍SCD的各种类型（Type 0到Type 6），并提供具体的实现策略和案例，帮助您妥善处理维度属性随时间的变化。 桥接表（Bridge Tables）与多值维度：学习如何使用桥接表来处理维度与维度之间的多对多关系，以及如何建模包含多个值属性的维度。 退化维度（Degenerate Dimensions）：理解退化维度在数据模型中的作用，以及如何在不创建独立维度表的情况下，将某些退化维度作为维度表的一部分进行管理。 事务性快照（Transactional Snapshots）与周期性快照（Periodic Snapshots）：掌握如何设计和构建基于事务或周期性数据的快照事实表，以支持历史数据分析。 累积快照（Accumulating Snapshots）：学习如何处理具有多个阶段性度量的流程型业务过程，如订单处理、项目管理等。 等级关系（Hierarchies）与集团（Rollups）：理解维度中存在的自然等级关系，如地理位置（国家-省份-城市）、时间（年-季度-月）等，并学习如何在模型中有效地表达和利用这些等级。 度量类型：深入探讨不同类型的度量，包括加法度量（Additive Measures）、半加法度量（Semi-Additive Measures）和非加法度量（Non-Additive Measures），以及它们的处理方式。 第三部分：数据仓库生命周期与实施 构建数据仓库不仅仅是模型设计，更是一个涉及需求、设计、实施、维护的完整生命周期。本书将提供实用的指导，帮助您顺利完成整个过程。 需求收集与业务理解：强调在数据仓库项目启动阶段，深入理解业务需求和用户期望的重要性。 数据仓库的ETL过程：详细介绍ETL（Extract, Transform, Load）的各个环节，包括数据源分析、数据清洗、数据转换、数据加载策略等。 数据治理与元数据管理：探讨数据质量、数据安全、数据字典、业务术语表等在数据仓库项目中的重要性，并提供实践建议。 BI工具的集成与应用：简要介绍如何将设计好的数据仓库与各种商业智能工具（如Tableau, Power BI, Qlik Sense等）进行集成，以实现数据的可视化分析和报表生成。 数据仓库的演进与维护：讨论数据仓库在企业发展过程中如何进行扩展、优化和维护，以适应不断变化的业务需求。 敏捷数据仓库开发：介绍在数据仓库项目中使用敏捷方法论的优势和实践。 总结 这两本著作强强联合，共同构建了一个从底层技术到上层设计的完整图景。如果您希望掌握在大数据时代构建高效、灵活、可扩展数据仓库的利器，无论是拥抱Hadoop的分布式计算能力，还是精通维度建模的智慧，都能在这套书籍中找到您所需的答案。它们将赋能您驾驭海量数据，洞察业务本质，驱动企业迈向数据驱动的未来。

评分☆☆☆☆☆

这次买的书是《包邮 Hadoop构建数据仓库实践+数据仓库工具箱 第3版》，收到书的时候真的挺开心的，尤其是价格也合适，还包邮，感觉性价比挺高的。拆开快递，看到书本的装帧设计，挺扎实的，纸张的质量也还不错，摸起来有质感，字迹印刷清晰，阅读起来眼睛不会觉得累。我平时比较喜欢研究一些技术方面的东西，对数据仓库和大数据技术一直都很有兴趣，这次这两本书都是我一直想看的，尤其是《Hadoop构建数据仓库实践》，感觉光是书名就很有吸引力，应该能学到很多实际操作的东西，对如何用Hadoop来构建一个完整的数据仓库有更深入的了解，比如数据的采集、存储、处理和分析的全流程，以及相关的架构设计和性能优化。而《数据仓库工具箱 第3版》更是经典，数据仓库领域的“圣经”级读物，听说它系统地介绍了数据仓库的建模、设计、ETL流程以及BI应用等方面的内容，理论知识非常扎实，是构建健壮、高效数据仓库的基石。这两本书搭配起来看，感觉就像是理论与实践的完美结合，一本侧重于工具和平台的使用，另一本侧重于方法论和设计理念，希望能通过它们，真正掌握构建和管理数据仓库的核心技能，解决工作中遇到的实际问题，提升数据分析和挖掘的能力。

评分☆☆☆☆☆

收到这两本书，我真的迫不及待地翻看了起来。《Hadoop构建数据仓库实践》这本书，给我的第一印象是内容非常接地气，从Hadoop的基础概念讲起，逐步深入到如何利用Hadoop生态系统中的各种组件，比如HDFS、MapReduce、Hive、HBase等，来构建一个完整的数据仓库。书中应该会有很多实际案例和代码示例，这对于我这种喜欢动手实践的人来说，简直是福音。我特别期待书中关于数据建模、ETL流程设计、数据质量管理以及性能调优的部分，这些都是构建一个高效、稳定数据仓库的关键。而且，Hadoop技术发展很快，了解最新的实践方法非常有必要。同时，《数据仓库工具箱 第3版》这本书，作为一本经典的参考书，我想它会提供非常系统和全面的理论指导。数据仓库的生命周期管理、维度建模的各种技巧、事实表的设计原则，以及与BI工具的集成等等，都应该会有详尽的讲解。这本书就像一本武功秘籍，能够帮助我理清思路，建立起科学的数据仓库设计思维，避免走弯路。我希望通过阅读这两本书，能够从零开始，建立起一个符合业务需求、性能优越的数据仓库，并且掌握如何让数据仓库发挥出最大的价值，支持更深层次的商业智能分析。

评分☆☆☆☆☆

这两本书的组合，对我来说简直是如虎添翼。《Hadoop构建数据仓库实践》这本书，我期望它能够带我深入了解Hadoop生态系统在数据仓库建设中的具体应用。比如，书中会不会详细介绍如何利用HDFS作为数据存储层，MapReduce或Spark作为计算引擎，Hive作为数据仓库的查询接口，以及HBase作为实时数据访问的解决方案。我非常希望能学习到如何在实际环境中部署和管理Hadoop集群，以及如何进行高效的数据ETL过程，将来自不同源系统的数据整合到Hadoop环境中。书中关于性能调优和故障排除的经验分享，也将是我非常看重的部分。另一方面，《数据仓库工具箱 第3版》这本书，作为数据仓库领域的经典之作，我相信它会为我提供扎实的理论基础和方法论指导。从数据仓库的生命周期管理、业务流程分析，到维度建模的原则和实践，再到数据质量的保障和BI应用的集成，我希望能够通过这本书，系统地掌握构建一个健壮、易于理解和维护的数据仓库的设计思想。这两本书的结合，让我相信我能构建出既能处理海量数据，又符合业务需求的现代化数据仓库。

评分☆☆☆☆☆

这次购入的这两本关于数据仓库和Hadoop的书籍，让我对未来的学习充满了期待。《Hadoop构建数据仓库实践》这本书，从它的名字就可以看出，它会聚焦于如何利用Hadoop这个强大的平台来构建数据仓库。我猜书中会有大量的案例分析和实操指导，从Hadoop集群的搭建，到数据加载、转换、存储，再到使用Hive、Spark等工具进行数据分析，应该都有非常详细的步骤讲解。我特别关注书中关于如何处理结构化、半结构化和非结构化数据，以及如何进行数据治理和元数据管理的部分。这些都是在实际项目中非常重要的环节，能够帮助我更好地理解和应用Hadoop技术来解决数据仓库面临的挑战。而《数据仓库工具箱 第3版》，作为一本数据仓库领域的权威著作，我想它会为我提供一套完整的理论框架和实践方法。书中关于数据仓库的架构设计、维度建模的最佳实践、ETL流程的优化策略，以及如何利用BI工具从数据仓库中提取洞察等内容，都将是我学习的重点。我相信这两本书能够相互印证，让我对数据仓库的理解更加深入和全面，无论是理论知识还是实践操作，都能得到极大的提升，从而更好地服务于我的工作。

评分☆☆☆☆☆

这两本书的组合，真的是让我看到了大数据时代下数据仓库建设的未来方向。《Hadoop构建数据仓库实践》这本书，看目录就感觉内容很丰富，应该涵盖了从数据采集、预处理、存储，到数据分析、可视化等各个环节。我尤其对书中关于如何利用Hadoop的分布式计算能力来处理海量数据，以及如何选择合适的Hadoop组件来实现数据仓库的各个功能的部分非常感兴趣。比如，如何用Hive进行SQL查询，如何用HBase存储实时数据，以及如何利用Spark来加速数据处理等，这些都是我急切想了解的。感觉这本书会教我如何“落地”，如何将理论知识转化为实际的生产力。而《数据仓库工具箱 第3版》这本书，则更像是给我打下了坚实的理论基础。数据仓库的设计原则、维度建模的方法论、ETL的完整流程，以及如何衡量数据仓库的性能和质量，这些都是非常重要的知识点。我相信通过这本书的学习，我能够更深刻地理解数据仓库的本质，掌握构建优秀数据仓库的设计理念，从而在实际工作中做出更明智的决策，设计出更易于维护、扩展性更强的数据仓库系统，为企业提供更可靠的数据支持。