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王雪迎（美）金博爾 等 著

圖書標籤:

• Hadoop
• 數據倉庫
• 數據倉庫工具箱
• 大數據
• 數據分析
• Hive
• Pig
• Spark
• MapReduce
• 實戰

店鋪： 曠氏文豪圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302469803

商品編碼：12987749688

YL6895  9787302469803 9787302385530

Hadoop構建數據倉庫實踐

本書講述在流行的大數據分布式存儲和計算平颱Hadoop上設計實現數據倉庫，將傳統數據倉庫建模與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數據倉庫及其應用係統。 本書內容包括數據倉庫、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調度作業周期性執行，使用Impala進行快速聯機數據分析，使用Hue將數據可視化，以及數據倉庫中的漸變維（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、數據倉庫技術人員，也適閤高等院校和培訓機構相關**的師生教學參考。

第1章 數據倉庫簡介

1.1 什麼是數據倉庫 1

1.1.1 數據倉庫的定義 1

1.1.2 建立數據倉庫的原因 3

1.2 操作型係統與分析型係統 5

1.2.1 操作型係統 5

1.2.2 分析型係統 8

1.2.3 操作型係統和分析型係統對比 9

1.3 數據倉庫架構 10

1.3.1 基本架構 10

1.3.2 主要數據倉庫架構 12

1.3.3 操作數據存儲 16

1.4 抽取-轉換-裝載 17

1.4.1 數據抽取 17

1.4.2 數據轉換 19

1.4.3 數據裝載 20

1.4.4 開發ETL係統的方法 21

1.4.5 常見ETL工具 21

1.5 數據倉庫需求 22

1.5.1 基本需求 22

1.5.2 數據需求 23

 1.6 小結 24

第2章 數據倉庫設計基礎

2.1 關係數據模型 25

2.1.1 關係數據模型中的結構 25

2.1.2 關係完整性 28

2.1.3 規範化 30

2.1.4 關係數據模型與數據倉庫 33

2.2 維度數據模型 34

2.2.1 維度數據模型建模過程 35

2.2.2 維度規範化 36

2.2.3 維度數據模型的特點 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模型簡介 42

2.3.2 Data Vault模型的組成部分 43

2.3.3 Data Vault模型的特點 44

2.3.4 Data Vault模型的構建 44

2.3.5 Data Vault模型實例 46

2.4 數據集市 49

2.4.1 數據集市的概念 50

2.4.2 數據集市與數據倉庫的區彆 50

2.4.3 數據集市設計 50

2.5 數據倉庫實施步驟 51

2.6 小結 54

第3章 Hadoop生態圈與數據倉庫

3.1 大數據定義 55

3.2 Hadoop簡介 56

3.2.1 Hadoop的構成 57

3.2.2 Hadoop的主要特點 58

3.2.3 Hadoop架構 58

3.3 Hadoop基本組件 59

3.3.1 HDFS 60

3.3.2 MapReduce 65

3.3.3 YARN 72

3.4 Hadoop生態圈的其他組件 77

3.5 Hadoop與數據倉庫 81

3.5.1 關係數據庫的可擴展性瓶頸 82

3.5.2 CAP理論 84

3.5.3 Hadoop數據倉庫工具 85

3.6 小結 88

第4章 安裝Hadoop

4.1 Hadoop主要發行版本 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 安裝Apache Hadoop 91

4.2.1 安裝環境 91

4.2.2 安裝前準備 92

4.2.3 安裝配置Hadoop 93

4.2.4 安裝後配置 97

4.2.5 初始化及運行 97

4.3 配置HDFS Federation 99

4.4 離綫安裝CDH及其所需的服務 104

4.4.1 CDH安裝概述 104

4.4.2 安裝環境 106

4.4.3 安裝配置 106

4.4.4 Cloudera Manager許可證管理 114

4.5 小結 115.........

數據倉庫工具箱(第3版)

　　隨著The Data Warehouse Toolkit（1996）第1版的齣版發行，Ralph Kimball為整個行業引入瞭維度建模技術。從此，維度建模成為一種被廣泛接受的錶達數據倉庫和商業智能（DW/BI）係統中數據的方法。該**書籍被認為是維度建模技術、模式和*實踐的權威資源。
　　這本《數據倉庫工具箱（第3版）——維度建模權威指南》匯集瞭到目前為止*全麵的維度建模技術。本書采用新的思路和*實踐對上一版本進行瞭全麵修訂，給齣瞭設計維度模型的全麵指南，既適閤數據倉庫新手，也適閤經驗豐富的**人員。
　　本書涉及的所有技術都基於作者實際從事DW/BI的設計經驗，通過實際案例加以描述。
　　主要內容
　　◆ 實用設計技術——有關維度和事實錶的基本和**技術
　　◆ 14個案例研究，涉及零售業、電子商務、客戶關係管理、采購、庫存、訂單管理、會計、人力資源、金融服務、醫療衛生、保險、教育、電信和運輸等
　　◆ 為12個案例研究提供瞭數據倉庫總綫矩陣示例
　　◆ 需要避免的維度建模陷阱和錯誤
　　◆ 增強的緩慢變化維度（SCD）技術類型0~類型7
　　◆ 用於處理參差不齊的可變深度層次和多值屬性的橋接錶
　　◆ 大數據分析的*實踐
　　◆ 與業務參與方閤作、交互設計會議的指南
　　◆ 有關Kimball DW/BI項目生命周期方法論的概論
　　◆ 對ETL係統和設計思考的總結
　　◆ 構建維度和事實錶的34個ETL子係統和技術

第1章 數據倉庫、商業智能及維度建模初步
1.1 數據獲取與數據分析的區彆
1.2 數據倉庫與商業智能的目標
1.3 維度建模簡介
1.3.1 星型模式與OLAP多維數據庫
1.3.2 用於度量的事實錶
1.3.3 用於描述環境的維度錶
1.3.4 星型模式中維度與事實的連接
1.4 Kimball的DW/BI架構
1.4.1 操作型源係統
1.4.2 獲取.轉換_加口載(ETL)係統
1.4.3 用於支持商業智能決策的展現區
1.4.4 商業智能應用
1.4.5 以餐廳為例描述Kimball架構
1.5 其他DW/BI架構
1.5.1 獨立數據集市架構]
1.5.2 輻射狀企業信息工廠Inmon架構
1.5.3 混閤輻射狀架構與Kimball架構
1.6 維度建模神話
1.6.1 神話1：維度模型僅包含匯總數據
1.6.2 神話2：維度模型是部門級而不是企業級的
1.6.3 神話3：維度模型是不可擴展的
1.6.4 神話4：維度模型僅用於預測
1.6.5 神話5：維度模型不能被集成
1.7 考慮使用維度模型的
更多理由
1.8 本章小結

第2章 Kimball維度建模技術概述
2.1 基本概念
2.1.1 收集業務需求與數據實現
2.1.2 協作維度建模研討
2.1.3 4步驟維度設計過程
2.1.4 業務過程
2.1.5 粒度
2.1.6 描述環境的維度
2.1.7 用於度量的事實
2.1.8 星型模式與OLAP多維數據庫
2.1.9 方便地擴展到維度模型
2.2 事實錶技術基礎
2.2.1 事實錶結構
2.2.2 可加、半可加、不可加事實
2.2.3 事實錶中的空值
2.2.4 一緻性事實
2.2.5 事務事實錶
2.2.6 周期快照事實錶
2.2.7 纍積快照事實錶
2.2.8 無事實的事實錶
2.2.9 聚集事實錶或OLAP多維數據庫
2.2.1 0閤並事實錶
2.3 維度錶技術基礎
2.3.1 維度錶結構
2.3.2 維度代理鍵
2.3.3 自然鍵、持久鍵和**自然鍵
2.3.4 下鑽
2.3.5 退化維度
2.3.6 非規範化扁平維度
2.3.7 多層次維度
2.3.8 文檔屬性的標識與指示器
2.3.9 維度錶中的空值屬性
2.3.10 日曆日期維度
2.3.11 扮演角色的維度
2.3.12 雜項維度
2.3.13 雪花維度
2.3.14 支架維度
2.4 使用一緻性維度集成
2.4.1 一緻性維度
2.4.2 縮減維度
2.4.3 跨錶鑽取
2.4.4 價值鏈
2.4.5 企業數據倉庫總綫架構
2.4.6 企業數據倉庫總綫矩陣
2.4.7 總綫矩陣實現細節
2.4.8 機會／利益相關方矩陣
2.5 處理緩慢變化維度屬性
2.5.1 類型0：原樣保留
2.5.2 類型1：重寫
2.5.3 類型2：增加新行
2.5.4 類型3：增加新屬性
2.5.5 類型4：增加微型維度
2.5.6 類型5：增加微型維度及類型1支架
2.5.7 類型6：增加類型1屬性到類型2維度
2.5.8 類型7：雙類型l和類型2維度
2.6 處理維度層次關係
2.6.1 固定深度位置的層次
2.6.2 輕微參差不齊／可變深度層次
2.6.3 具有層次橋接錶的參差不齊／可變深度層次
2.6.4 具有路徑字符屬性的可變深度層次
2.7 **事實錶技術
2.7.1 事實錶代理鍵
2.7.2 蜈蚣事實錶
2.7.3 屬性或事實的數字值
2.7.4 日誌／持續時間事實
2.7.5 頭／行事實錶
2.7.6 分配的事實
2.7.7 利用分配建立利潤與損失事實錶
2.7.8 多種貨幣事實
2.7.9 多種度量事實單位
2.7.1 0年.日事實
2.7.1 1多遍SQL以避免事實錶間的連接
2.7.1 2針對事實錶的時間跟蹤1
2.7.1 3遲到的事實
2.8 **維度技術
2.8.1 維度錶連接
2.8.2 多值維度與橋接錶
2.8.3 隨時間變化的多值橋接錶
2.8.4 標簽的時間序列行為
2.8.5 行為研究分組
2.8.6 聚集事實作為維度屬性
2.8.7 動態值範圍
2.8.8 文本注釋維度
2.8.9 多時區
2.8.10 度量類型維度.........

技術前沿的探索者：開啓數據倉庫的無限可能 在當今信息爆炸的時代，數據已成為驅動企業決策、優化運營、甚至重塑商業模式的核心要素。如何有效地管理、分析海量數據，從中挖掘齣有價值的洞察，成為擺在每一位數據從業者麵前的嚴峻挑戰。本書籍係列，正是為響應這一時代需求而生，旨在為廣大技術愛好者、數據工程師、分析師及架構師提供一套係統、全麵、實用的數據倉庫構建與實踐指南。它不僅僅是理論的堆砌，更是海量真實世界案例的凝練，是無數技術先行者經驗的傳承。 第一捲：Hadoop構建數據倉庫實踐——駕馭分布式大數據浪潮 您是否曾被海量數據的處理難題所睏擾？是否對傳統數據倉庫在麵對PB級彆數據時的性能瓶頸感到無奈？Hadoop，作為大數據時代的基石，以其分布式、可擴展、容錯性強的特性，為構建大規模數據倉庫提供瞭全新的解決方案。本書將帶您深入Hadoop的世界，從零開始，循序漸進地掌握Hadoop生態係統中構建數據倉庫的關鍵技術和實踐方法。 第一部分：Hadoop基礎與核心組件 在深入構建數據倉庫之前，紮實的基礎是必不可少的。我們將首先為您梳理Hadoop的核心概念，包括其分布式存儲（HDFS）和分布式計算（MapReduce/YARN）的原理。您將理解為何Hadoop能夠高效地處理海量數據，以及其在集群管理、數據容錯方麵的獨特優勢。 HDFS深入剖析：瞭解NameNode、DataNode的角色與協同工作機製，掌握文件塊的存儲策略、副本機製以及讀寫操作流程。學習如何進行HDFS集群的部署、管理和監控，包括容量規劃、性能調優以及故障排除。 MapReduce編程模型：掌握MapReduce的運行原理，理解Mapper、Reducer、Combiner、Partitioner等組件的功能。通過豐富的代碼示例，學習如何使用Java API編寫MapReduce作業，並探討其在數據清洗、轉換、聚閤等場景下的應用。 YARN資源管理：深入理解YARN的架構，包括ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster。學習YARN如何有效地管理集群資源，實現多租戶、多應用的資源隔離和調度。掌握使用YARN提交和監控各種計算框架（如MapReduce, Spark）作業的方法。 第二部分：Hadoop生態係統中的數據倉庫構建 掌握瞭Hadoop的基礎後，我們將重點聚焦於構建數據倉庫的核心技術。本書將詳細介紹Hadoop生態係統中扮演重要角色的各類工具，並演示如何將它們有機地結閤起來，構建一個高效、可擴展的數據倉庫。 Hive——SQL on Hadoop：深入學習Hive的數據倉庫模型，包括數據庫、錶、分區、分桶等概念。掌握HiveQL的語法，學習如何使用Hive進行數據ETL（Extract, Transform, Load），並探討Hive的執行引擎（如MapReduce, Tez, Spark）及其性能優化技巧。我們將演示如何設計和管理Hive錶，以適應不同的數據分析需求。 Spark——新一代大數據處理引擎：瞭解Spark的RDD、DataFrame、Dataset API，學習Spark的內存計算模型如何顯著提升數據處理速度。我們將重點介紹Spark SQL在數據倉庫場景的應用，包括數據加載、查詢優化、數據轉換等。同時，您還將瞭解到Spark Streaming在實時數據倉庫構建中的作用。 HBase——分布式NoSQL數據庫：理解HBase的數據模型（行鍵、列族、列限定符、時間戳），以及其ZooKeeper和HMaster的管理架構。學習HBase的讀寫流程、RegionSplit、Compaction等核心概念。我們將展示HBase如何作為數據倉庫的底層存儲，尤其適閤存儲半結構化和非結構化數據，並支持低延遲的隨機讀寫。 數據集成與ETL工具：介紹Sqoop用於關係型數據庫與Hadoop之間的數據導入導齣。學習Flume在日誌收集和傳輸中的應用。探討Oozie等工作流調度工具，如何自動化復雜的ETL流程。 數據治理與安全：觸及數據倉庫構建中至關重要的數據治理和安全問題。介紹Apache Ranger、Apache Sentry等數據訪問控製和權限管理工具。探討數據質量管理、元數據管理在Hadoop數據倉庫中的實現。 第三部分：實踐案例與架構設計 理論與實踐相結閤，方能真正掌握技術。本書將通過多個貫穿始終的實踐案例，引導您完成一個完整的數據倉庫項目。從需求分析、數據模型設計、ETL流程構建，到數據查詢與可視化，您將親身體驗Hadoop數據倉庫的生命周期。 數據建模：學習在Hadoop環境中進行星型模型、雪花模型的設計。探討維度建模在Hadoop數據倉庫中的適用性與挑戰。 ETL流程設計與實現：構建實際的數據抽取、轉換、加載流程，涵蓋數據清洗、去重、格式轉換、數據閤並等環節。 性能調優與監控：針對Hadoop數據倉庫的常見性能瓶頸，提供實用的調優策略，包括數據分區、索引優化、查詢計劃分析等。學習使用Ambari、Prometheus等工具進行集群和應用的監控。 數據倉庫架構模式：介紹Lambda架構、Kappa架構等大數據架構模式，並討論如何基於Hadoop構建適用於不同業務場景的數據倉庫架構。 第二捲：數據倉庫工具箱 第3版——構建企業級數據倉庫的智慧寶典 如果您希望構建一套穩健、高效、可維護的企業級數據倉庫，那麼《數據倉庫工具箱 第3版》將是您不可或缺的案頭寶典。本書的作者是數據倉庫領域的泰鬥級人物，其提齣的維度建模方法論已經成為業界事實上的標準。本版對原有內容進行瞭全麵的更新和完善，加入瞭最新的技術趨勢和實踐經驗，使其更貼閤當前數據倉庫發展的需求。 第一部分：維度建模基礎與核心概念 本書將以清晰的邏輯和豐富的圖示，為您揭示維度建模的精髓。它不同於傳統的範式建模，而是以用戶查詢的實際需求為導嚮，構建易於理解和查詢的數據模型。 數據倉庫的定義與目標：深入理解數據倉庫與事務處理係統（OLTP）的區彆，明確數據倉庫在商業智能（BI）中的核心作用。 維度建模的優勢：理解維度建模如何實現查詢性能的優化、報錶開發的簡化以及業務理解的提升。 事實錶與維度錶：詳細講解事實錶（Fact Table）和維度錶（Dimension Table）的設計原則、構成要素及其相互關係。掌握如何識彆業務過程中的事實和維度。 度量與粒度：學習如何定義和度量業務過程中的關鍵指標（Measures），理解粒度（Granularity）的重要性及其對模型設計的影響。 星型模型與雪花模型：深入剖析星型模型（Star Schema）的簡潔高效，以及雪花模型（Snowflake Schema）在規範化方麵的優勢。學習何時選擇何種模型，以及如何在這兩者之間進行權衡。 第二部分：高級維度建模技術與模式 在掌握瞭基礎知識後，本書將進一步帶領您探索更為復雜的維度建模技術，以應對各種現實世界中的業務挑戰。 緩慢變化維度（Slowly Changing Dimensions, SCD）：這是維度建模中最具挑戰性的部分之一。本書將詳細介紹SCD的各種類型（Type 0到Type 6），並提供具體的實現策略和案例，幫助您妥善處理維度屬性隨時間的變化。 橋接錶（Bridge Tables）與多值維度：學習如何使用橋接錶來處理維度與維度之間的多對多關係，以及如何建模包含多個值屬性的維度。 退化維度（Degenerate Dimensions）：理解退化維度在數據模型中的作用，以及如何在不創建獨立維度錶的情況下，將某些退化維度作為維度錶的一部分進行管理。 事務性快照（Transactional Snapshots）與周期性快照（Periodic Snapshots）：掌握如何設計和構建基於事務或周期性數據的快照事實錶，以支持曆史數據分析。 纍積快照（Accumulating Snapshots）：學習如何處理具有多個階段性度量的流程型業務過程，如訂單處理、項目管理等。 等級關係（Hierarchies）與集團（Rollups）：理解維度中存在的自然等級關係，如地理位置（國傢-省份-城市）、時間（年-季度-月）等，並學習如何在模型中有效地錶達和利用這些等級。 度量類型：深入探討不同類型的度量，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），以及它們的處理方式。 第三部分：數據倉庫生命周期與實施 構建數據倉庫不僅僅是模型設計，更是一個涉及需求、設計、實施、維護的完整生命周期。本書將提供實用的指導，幫助您順利完成整個過程。 需求收集與業務理解：強調在數據倉庫項目啓動階段，深入理解業務需求和用戶期望的重要性。 數據倉庫的ETL過程：詳細介紹ETL（Extract, Transform, Load）的各個環節，包括數據源分析、數據清洗、數據轉換、數據加載策略等。 數據治理與元數據管理：探討數據質量、數據安全、數據字典、業務術語錶等在數據倉庫項目中的重要性，並提供實踐建議。 BI工具的集成與應用：簡要介紹如何將設計好的數據倉庫與各種商業智能工具（如Tableau, Power BI, Qlik Sense等）進行集成，以實現數據的可視化分析和報錶生成。 數據倉庫的演進與維護：討論數據倉庫在企業發展過程中如何進行擴展、優化和維護，以適應不斷變化的業務需求。 敏捷數據倉庫開發：介紹在數據倉庫項目中使用敏捷方法論的優勢和實踐。 總結 這兩本著作強強聯閤，共同構建瞭一個從底層技術到上層設計的完整圖景。如果您希望掌握在大數據時代構建高效、靈活、可擴展數據倉庫的利器，無論是擁抱Hadoop的分布式計算能力，還是精通維度建模的智慧，都能在這套書籍中找到您所需的答案。它們將賦能您駕馭海量數據，洞察業務本質，驅動企業邁嚮數據驅動的未來。

評分☆☆☆☆☆

這次購入的這兩本關於數據倉庫和Hadoop的書籍，讓我對未來的學習充滿瞭期待。《Hadoop構建數據倉庫實踐》這本書，從它的名字就可以看齣，它會聚焦於如何利用Hadoop這個強大的平颱來構建數據倉庫。我猜書中會有大量的案例分析和實操指導，從Hadoop集群的搭建，到數據加載、轉換、存儲，再到使用Hive、Spark等工具進行數據分析，應該都有非常詳細的步驟講解。我特彆關注書中關於如何處理結構化、半結構化和非結構化數據，以及如何進行數據治理和元數據管理的部分。這些都是在實際項目中非常重要的環節，能夠幫助我更好地理解和應用Hadoop技術來解決數據倉庫麵臨的挑戰。而《數據倉庫工具箱 第3版》，作為一本數據倉庫領域的權威著作，我想它會為我提供一套完整的理論框架和實踐方法。書中關於數據倉庫的架構設計、維度建模的最佳實踐、ETL流程的優化策略，以及如何利用BI工具從數據倉庫中提取洞察等內容，都將是我學習的重點。我相信這兩本書能夠相互印證，讓我對數據倉庫的理解更加深入和全麵，無論是理論知識還是實踐操作，都能得到極大的提升，從而更好地服務於我的工作。

評分☆☆☆☆☆

這兩本書的組閤，對我來說簡直是如虎添翼。《Hadoop構建數據倉庫實踐》這本書，我期望它能夠帶我深入瞭解Hadoop生態係統在數據倉庫建設中的具體應用。比如，書中會不會詳細介紹如何利用HDFS作為數據存儲層，MapReduce或Spark作為計算引擎，Hive作為數據倉庫的查詢接口，以及HBase作為實時數據訪問的解決方案。我非常希望能學習到如何在實際環境中部署和管理Hadoop集群，以及如何進行高效的數據ETL過程，將來自不同源係統的數據整閤到Hadoop環境中。書中關於性能調優和故障排除的經驗分享，也將是我非常看重的部分。另一方麵，《數據倉庫工具箱 第3版》這本書，作為數據倉庫領域的經典之作，我相信它會為我提供紮實的理論基礎和方法論指導。從數據倉庫的生命周期管理、業務流程分析，到維度建模的原則和實踐，再到數據質量的保障和BI應用的集成，我希望能夠通過這本書，係統地掌握構建一個健壯、易於理解和維護的數據倉庫的設計思想。這兩本書的結閤，讓我相信我能構建齣既能處理海量數據，又符閤業務需求的現代化數據倉庫。

評分☆☆☆☆☆

這次買的書是《包郵 Hadoop構建數據倉庫實踐+數據倉庫工具箱 第3版》，收到書的時候真的挺開心的，尤其是價格也閤適，還包郵，感覺性價比挺高的。拆開快遞，看到書本的裝幀設計，挺紮實的，紙張的質量也還不錯，摸起來有質感，字跡印刷清晰，閱讀起來眼睛不會覺得纍。我平時比較喜歡研究一些技術方麵的東西，對數據倉庫和大數據技術一直都很有興趣，這次這兩本書都是我一直想看的，尤其是《Hadoop構建數據倉庫實踐》，感覺光是書名就很有吸引力，應該能學到很多實際操作的東西，對如何用Hadoop來構建一個完整的數據倉庫有更深入的瞭解，比如數據的采集、存儲、處理和分析的全流程，以及相關的架構設計和性能優化。而《數據倉庫工具箱 第3版》更是經典，數據倉庫領域的“聖經”級讀物，聽說它係統地介紹瞭數據倉庫的建模、設計、ETL流程以及BI應用等方麵的內容，理論知識非常紮實，是構建健壯、高效數據倉庫的基石。這兩本書搭配起來看，感覺就像是理論與實踐的完美結閤，一本側重於工具和平颱的使用，另一本側重於方法論和設計理念，希望能通過它們，真正掌握構建和管理數據倉庫的核心技能，解決工作中遇到的實際問題，提升數據分析和挖掘的能力。

評分☆☆☆☆☆

收到這兩本書，我真的迫不及待地翻看瞭起來。《Hadoop構建數據倉庫實踐》這本書，給我的第一印象是內容非常接地氣，從Hadoop的基礎概念講起，逐步深入到如何利用Hadoop生態係統中的各種組件，比如HDFS、MapReduce、Hive、HBase等，來構建一個完整的數據倉庫。書中應該會有很多實際案例和代碼示例，這對於我這種喜歡動手實踐的人來說，簡直是福音。我特彆期待書中關於數據建模、ETL流程設計、數據質量管理以及性能調優的部分，這些都是構建一個高效、穩定數據倉庫的關鍵。而且，Hadoop技術發展很快，瞭解最新的實踐方法非常有必要。同時，《數據倉庫工具箱 第3版》這本書，作為一本經典的參考書，我想它會提供非常係統和全麵的理論指導。數據倉庫的生命周期管理、維度建模的各種技巧、事實錶的設計原則，以及與BI工具的集成等等，都應該會有詳盡的講解。這本書就像一本武功秘籍，能夠幫助我理清思路，建立起科學的數據倉庫設計思維，避免走彎路。我希望通過閱讀這兩本書，能夠從零開始，建立起一個符閤業務需求、性能優越的數據倉庫，並且掌握如何讓數據倉庫發揮齣最大的價值，支持更深層次的商業智能分析。

評分☆☆☆☆☆

這兩本書的組閤，真的是讓我看到瞭大數據時代下數據倉庫建設的未來方嚮。《Hadoop構建數據倉庫實踐》這本書，看目錄就感覺內容很豐富，應該涵蓋瞭從數據采集、預處理、存儲，到數據分析、可視化等各個環節。我尤其對書中關於如何利用Hadoop的分布式計算能力來處理海量數據，以及如何選擇閤適的Hadoop組件來實現數據倉庫的各個功能的部分非常感興趣。比如，如何用Hive進行SQL查詢，如何用HBase存儲實時數據，以及如何利用Spark來加速數據處理等，這些都是我急切想瞭解的。感覺這本書會教我如何“落地”，如何將理論知識轉化為實際的生産力。而《數據倉庫工具箱 第3版》這本書，則更像是給我打下瞭堅實的理論基礎。數據倉庫的設計原則、維度建模的方法論、ETL的完整流程，以及如何衡量數據倉庫的性能和質量，這些都是非常重要的知識點。我相信通過這本書的學習，我能夠更深刻地理解數據倉庫的本質，掌握構建優秀數據倉庫的設計理念，從而在實際工作中做齣更明智的決策，設計齣更易於維護、擴展性更強的數據倉庫係統，為企業提供更可靠的數據支持。