Hadoop構建數(shù)據(jù)倉庫實踐

第1章 數(shù)據(jù)倉庫簡介
1.1 什么是數(shù)據(jù)倉庫 1
1.1.1 數(shù)據(jù)倉庫的定義 1
1.1.2 建立數(shù)據(jù)倉庫的原因 3
1.2 操作型系統(tǒng)與分析型系統(tǒng) 5
1.2.1 操作型系統(tǒng) 5
1.2.2 分析型系統(tǒng) 8
1.2.3 操作型系統(tǒng)和分析型系統(tǒng)對比 9
1.3 數(shù)據(jù)倉庫架構 10
1.3.1 基本架構 10
1.3.2 主要數(shù)據(jù)倉庫架構 12
1.3.3 操作數(shù)據(jù)存儲 16
1.4 抽取-轉換-裝載 17
1.4.1 數(shù)據(jù)抽取 17
1.4.2 數(shù)據(jù)轉換 19
1.4.3 數(shù)據(jù)裝載 20
1.4.4 開發(fā)ETL系統(tǒng)的方法 21
1.4.5 常見ETL工具 21
1.5 數(shù)據(jù)倉庫需求 22
1.5.1 基本需求 22
1.5.2 數(shù)據(jù)需求 23
1.6 小結 24
第2章 數(shù)據(jù)倉庫設計基礎
2.1 關系數(shù)據(jù)模型 25
2.1.1 關系數(shù)據(jù)模型中的結構 25
2.1.2 關系完整性 28
2.1.3 規(guī)范化 30
2.1.4 關系數(shù)據(jù)模型與數(shù)據(jù)倉庫 33
2.2 維度數(shù)據(jù)模型 34
2.2.1 維度數(shù)據(jù)模型建模過程 35
2.2.2 維度規(guī)范化 36
2.2.3 維度數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集市 49
2.4.1 數(shù)據(jù)集市的概念 50
2.4.2 數(shù)據(jù)集市與數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別 50
2.4.3 數(shù)據(jù)集市設計 50
2.5 數(shù)據(jù)倉庫實施步驟 51
2.6 小結 54
第3章 Hadoop生態(tài)圈與數(shù)據(jù)倉庫
3.1 大數(shù)據(jù)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(tài)圈的其他組件 77
3.5 Hadoop與數(shù)據(jù)倉庫 81
3.5.1 關系數(shù)據(jù)庫的可擴展性瓶頸 82
3.5.2 CAP理論 84
3.5.3 Hadoop數(shù)據(jù)倉庫工具 85
3.6 小結 88
第4章 安裝Hadoop
4.1 Hadoop主要發(fā)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(huán)境 91
4.2.2 安裝前準備 92
4.2.3 安裝配置Hadoop 93
4.2.4 安裝后配置 97
4.2.5 初始化及運行 97
4.3 配置HDFS Federation 99
4.4 離線安裝CDH及其所需的服務 104
4.4.1 CDH安裝概述 104
4.4.2 安裝環(huán)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
第5章 Kettle與Hadoop
5.1 Kettle概述 117
5.2 Kettle連接Hadoop 119
5.2.1 連接HDFS 119
5.2.2 連接Hive 124
5.3 導出導入Hadoop集群數(shù)據(jù) 128
5.3.1 把數(shù)據(jù)從HDFS抽取到RDBMS 128
5.3.2 向Hive表導入數(shù)據(jù) 132
5.4 執(zhí)行Hive的HiveQL語句 134
5.5 MapReduce轉換示例 135
5.6 Kettle提交Spark作業(yè) 143
5.6.1 安裝Spark 143
5.6.2 配置Kettle向Spark集群提交作業(yè) 146
5.7 小結 149
第6章 建立數(shù)據(jù)倉庫示例模型
6.1 業(yè)務場景 150
6.2 Hive相關配置 152
6.2.1 選擇文件格式 152
6.2.2 支持行級更新 159
6.2.3 Hive事務支持的限制 164
6.3 Hive表分類 164
6.4 向Hive表裝載數(shù)據(jù) 169
6.5 建立數(shù)據(jù)庫表 174
6.6 裝載日期維度數(shù)據(jù) 179
6.7 小結 180
第7章 數(shù)據(jù)抽取
7.1 邏輯數(shù)據(jù)映射 182
7.2 數(shù)據(jù)抽取方式 185
7.3 導出成文本文件 191
7.4 分布式查詢 196
7.5 使用Sqoop抽取數(shù)據(jù) 200
7.5.1 Sqoop簡介 200
7.5.2 CDH 5.7.0中的Sqoop 203
7.5.3 使用Sqoop抽取數(shù)據(jù) 203
7.5.4 Sqoop優(yōu)化 207
7.6 小結 208
第8章 數(shù)據(jù)轉換與裝載
8.1 數(shù)據(jù)清洗 210
8.2 Hive簡介 214
8.2.1 Hive的體系結構 215
8.2.2 Hive的工作流程 216
8.2.3 Hive服務器 218
8.2.4 Hive客戶端 221
8.3 初始裝載 231
8.4 定期裝載 236
8.5 Hive優(yōu)化 246
8.6 小結 254
第9章 定期自動執(zhí)行ETL作業(yè)
9.1 crontab 256
9.2 Oozie簡介 260
9.2.1 Oozie的體系結構 260
9.2.2 CDH 5.7.0中的Oozie 262
9.3 建立定期裝載工作流 262
9.4 建立協(xié)調(diào)器作業(yè)定期自動執(zhí)行工作流 271
9.5 Oozie優(yōu)化 275
9.6 小結 276
第10章 維度表技術
10.1 增加列 278
10.2 維度子集 285
10.3 角色扮演維度 292
10.4 層次維度 298
10.4.1 固定深度的層次 299
10.4.2 遞歸 302
10.4.3 多路徑層次 310
10.4.4 參差不齊的層次 312
10.5 退化維度 313
10.6 雜項維度 316
10.7 維度合并 323
10.8 分段維度 329
10.9 小結 335
第11章 事實表技術
11.1 事實表概述 336
11.2 周期快照 337
11.3 累積快照 343
11.4 無事實的事實表 349
11.5 遲到的事實 354
11.6 累積度量 360
11.7 小結 366
第12章 聯(lián)機分析處理
12.1 聯(lián)機分析處理簡介 367
12.1.1 概念 367
12.1.2 分類 368
12.1.3 性能 371
12.2 Impala簡介 371
12.3 Hive、SparkSQL、Impala比較 377
12.3.1 Spark SQL簡介 377
12.3.2 Hive、Spark SQL、Impala比較 379
12.3.3 Hive、Spark SQL、Impala性能對比 382
12.4 聯(lián)機分析處理實例 387
12.5 Apache Kylin與OLAP 399
12.5.1 Apache Kylin架構 399
12.5.2 Apache Kylin安裝 401
12.6 小結 407
第13章 數(shù)據(jù)可視化
13.1 數(shù)據(jù)可視化簡介 408
13.2 Hue簡介 410
13.2.1 Hue功能快速預覽 411
13.2.2 配置元數(shù)據(jù)存儲 412
13.3 Zeppelin簡介 415
13.3.1 Zeppelin架構 415
13.3.2 Zeppelin安裝配置 416
13.3.3 在Zeppelin中添加MySQL翻譯器 421
13.4 Hue、Zeppelin比較 425
13.5 數(shù)據(jù)可視化實例 426
13.6 小結 434