具体描述
Big Data Warehousing teaches you new techniques for common data warehousing tasks such as data ingest, SQL queries and report generation in a big data environment. You’ll get a quick tour of using Hive and Impala to query and analyze large semi-structured datasets and learn how to build an Extract, Load, and Transform (ETL) workflow You’ll explore data extraction with Sqoop and address the practical question of schemas for modeling and transforming big data. As you progress through the book, you’ll survey data governance with Falcon, how to build dataflows with Oozie, approaches to data processing, writing queries with SparkSQL, and data security using Apache Sentry and Knox.
作者简介
Karthik Ramachandran is a software engineer and Big Data expert who makes big data technologies and machine learning accessible to business users. He has extensive experience both with traditional enterprise data warehousing solutions as well as with the Hadoop ecosystem. Istvan Szegedi is a senior technical solutions architect working with enterprise data technologies and Hadoop. Richard Saltzer is a Software Engineer on Cloudera's internal data platform team where he builds scalable ingestion pipelines with Impala.
目录信息
1. HADOOP AND DATA WAREHOUSING
1.1. What’s a Data Warehouse?
1.1.1. Operational vs. analytic systems.
1.1.2. Extract, transform and load
1.1.3. Data Requirements
1.1.4. Baseline Requirements.
1.1.5. A traditional data warehouse architecture
1.2. Defining big data - volume, velocity, variety and veracity
1.2.1. The need for distributed computing
1.3. What is the Hadoop Ecosystem?
1.3.1. What is Apache Hadoop?
1.3.2. The rest of the Hadoop Ecosystem
1.3.3. The Hadoop Ecosystem's Philosophy on Distributed Computing
1.3.4. Hadoop Distributions
1.4. Putting it all together: a Big Data warehouse architecture.
1.5. Who should read this book?
1.6. What is not covered: BI Tools.
1.7. Summary
2. INTRODUCTORY EXAMPLES
2.1. Following Along At Home
2.1.1. Installing a Preconfigured Virtual Machine
2.1.2. Understanding Local, Pseudo-distributed, and Distributed Modes.
2.1.3. Utilizing a Cloud Providers
2.1.4. Picking how you work with Hive — Hive CLI, Beeline, and Hue.
2.1.5. Impala Shell & Hue Query Editor
2.2. Analyzing data with Hive - Salary Data from Baltimore City
2.2.1. Downloading the data from opendata.gov
2.2.2. Uploading the Data into HDFS
2.2.3. Creating a table to house the raw data in Hive
2.3. Querying data with Impala - New York Social Media Stats.
2.3.1. Analyzing your first dataset with Impala.
2.4. Conclusion
PART 2: DATA INGEST & ETL
3. HDFS
3.1. What is HDFS?
3.2. Common HDFS commands.
3.2.1. Following along at home
3.2.2. Interacting with Hadoop - the fs command.
3.2.3. Creating a directory in HDFS
3.2.4. Uploading data into HDFS
3.2.5. Viewing data in HDFS
3.2.6. Copying and moving files in HDFS
3.2.7. File permissions in HDFS.
3.2.8. Deleting files and directories
3.2.9. Downloading Files and Directories
3.3. Other tools for working with HDFS
3.4. Understanding How HDFS Works
3.4.1. Blocks
3.4.2. Data replication
3.4.3. The architecture of HDFS : clients, name nodes and data nodes
3.5. Conclusion
4. DATABASES, TABLES AND VIEWS
4.1. A simple extract, load, and transform workflow
4.2. Following along at home.
4.3. How data is organized in Hive and Impala
4.4. Creating and Dropping Databases
4.5. Creating, loading, altering and deleting tables in Hive and Impala
4.5.1. Creating tables using CREATE TABLE
4.5.2. Loading data using LOAD
4.5.3. Partitioning and Bucketing Tables
4.5.4. Altering Tables
4.5.5. Deleting tables.
4.5.6. Views
4.6. Summary
5. FILE FORMATS
5.1. A simple extract, load, and transform workflow
5.2. Following along at home.
5.3. Why file formats matter.
5.3.1. Revisiting the input/output bottleneck.
5.3.2. Why file structure matters - row vs. column-oriented formats.
5.3.3. Why compression matters.
5.3.4. Converting between file formats using INSERT
5.3.5. Converting between file formats using CREATE TABLE AS SELECT
5.4. Row-oriented file formats
5.4.1. When should I use row-based storage?
5.4.2. Text Files
5.4.3. Sequence Files
5.4.4. Avro
5.5. Column -based Storage
5.5.1. RCFile
5.5.2. ORC File
5.5.3. Parquet
5.6. Summary
6. EXTRACTING DATA WITH APACHE SQOOP.
7. MODELING AND TRANSFORMING DATA
8. AUTOMATING ETL WITH OOZIE
9. DATA GOVERNANCE WITH APACHE FALCON.
PART 3: QUERY ENGINES
10. HIVE
11. IMPALA
12. SPARK SQL
PART 4: OTHER CONSIDERATIONS
13. SECURITY
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
本书对大数据仓库的性能优化部分，我更是仔细研读。作者从多个维度剖析了影响数据仓库性能的关键因素，包括硬件配置、网络带宽、存储介质、查询语句优化、数据模型设计、索引策略等等。我尤其对书中关于SQL查询优化技巧的讲解印象深刻，例如如何利用执行计划分析查询瓶颈，如何选择合适的JOIN方式，如何避免全表扫描等等。这些细致入微的技巧，对于提升数据查询效率，缩短报表生成时间有着立竿见影的效果。此外，作者还探讨了数据压缩、数据分片、缓存技术等多种性能优化手段，为我提供了一套系统性的性能调优方案。
评分总而言之，《Big Data Warehousing》这本书为我提供了一个全面、深入的知识体系。从基础概念的梳理，到数据模型的设计，再到数据集成、存储、治理、性能优化和可视化，每一个环节都进行了详尽的阐述。作者的语言风格清晰易懂，结合大量的案例和图示，使得复杂的概念变得生动形象。尽管我对某些领域已经有了一定的了解，但通过阅读这本书，我仍然学到了很多新的知识和技术，并且对已有的知识有了更系统、更深入的理解。这本书绝对是大数据从业者，尤其是数据工程师、数据分析师、数据科学家以及相关技术管理者的必备参考书籍，能够帮助我们更好地理解和构建高效、可靠的大数据仓库，从而更好地服务于业务发展。
评分本书的最后一章，作者展望了大数据仓库的未来发展趋势，例如实时数据仓库、AI驱动的数据仓库、数据网格的普及以及与湖仓一体（Lakehouse）架构的融合等等。这些前瞻性的讨论，让我对大数据仓库技术的未来发展方向有了更清晰的认识。我尤其对AI在数据仓库中的应用感到兴奋，例如利用机器学习进行数据质量预测、异常检测，以及自动化数据建模等。这本《Big Data Warehousing》不仅仅是一本技术手册，更是一本能够引导读者思考和探索大数据仓库未来发展方向的启迪之作，让我对这个领域充满期待。
评分数据集成是大数据仓库构建过程中至关重要的一环，本书在这方面也提供了详尽的指导。作者详细讲解了ETL（Extract, Transform, Load）和ELT（Extract, Load, Transform）两种主流的数据集成模式，并分析了它们各自的适用场景和优缺点。我尤其对书中介绍的各种数据抽取技术，包括全量抽取、增量抽取、CDC（Change Data Capture）等，进行了重点学习。在实际工作中，如何高效、准确地将来自不同业务系统、不同格式的数据抽取出来并进行清洗、转换，一直是一个巨大的挑战。这本书提供了一系列实用的工具和技术选型建议，让我对如何构建 robust 的数据集成流程有了更清晰的认识，也为我选择合适的技术栈提供了参考。
评分在数据可视化与BI（Business Intelligence）集成方面，本书也提供了宝贵的见解。作者强调了数据仓库不仅仅是数据的存储库，更是驱动业务决策的引擎，而数据可视化和BI工具则是将数据价值转化为洞察的关键。本书探讨了如何将数据仓库的数据有效地集成到各种BI工具中，以及如何设计易于理解、交互性强的数据可视化报表和仪表盘。我一直认为，再好的数据，如果不能以直观的方式呈现出来，其价值也会大打折扣。这本书提供的关于可视化设计原则和最佳实践，让我认识到，优秀的数据可视化不仅仅是美观，更重要的是能够清晰地传达信息，引导用户发现数据中的规律和趋势。
评分本书的开篇部分，作者深入浅出地介绍了大数据仓库的定义、演进历程以及其在大数据生态系统中的核心地位。我特别欣赏作者对“数据仓库”这一概念的精准阐释，他并没有简单地将其等同于传统的数据库，而是强调了其在数据集成、数据转换、数据存储和数据访问等方面的独特价值。其中，关于数据仓库与数据湖、数据中台等概念的对比分析，对于我理解这些新兴数据架构的差异化定位非常有帮助。作者通过大量生动的案例，详细阐述了构建一个高效、可扩展的大数据仓库所面临的挑战，例如海量数据的处理能力、多源异构数据的集成难度、实时数据更新的需求等等。这些挑战在我的实际工作中也真实存在，能够在这本书中看到理论上的解决方案，让我感到非常振奋，迫不及待地想深入研究其中的技术细节。
评分数据治理是保障大数据仓库健康发展的生命线，本书在这方面的内容也给了我很大的启发。作者详细阐述了数据质量管理、元数据管理、数据安全和隐私保护等关键环节。在实际工作中，数据质量问题层出不穷，常常导致分析结果的失真，影响业务决策的可靠性。本书提供的关于数据质量检测、数据清洗、数据校验等方法，以及如何建立健全数据质量管理体系的建议，对于我提升数据仓库的数据质量至关重要。同时，关于元数据管理的部分，也让我认识到清晰、准确的元数据是理解和使用数据仓库的关键，能够帮助我们快速定位和理解数据，提升数据的可发现性和可用性。
评分刚拿到这本《Big Data Warehousing》的时候，我满心期待，毕竟在大数据时代，数据仓库的构建和优化是每个数据从业者绕不开的话题。这本书的装帧设计很不错，封面色彩搭配得宜，触感也很好，给人一种专业且有深度的第一印象。翻开第一页，序言部分便点明了本书的宗旨，旨在为读者构建一个清晰、系统的大数据仓库知识体系，从基础概念的梳理到高级应用的探讨，可谓面面俱到。我个人对数据仓库技术一直有着浓厚的兴趣，尤其是在过去的工作中，经常会遇到数据孤岛、数据冗余、数据质量低下等棘手的问题，而这些问题往往都与数据仓库的设计和管理不善息息相关。因此，我希望能在这本书中找到解决这些痛点的方法论和最佳实践。
评分对于大数据仓库的存储和计算，本书的论述也相当深入。从Hadoop生态系统中的HDFS、Hive，到云端数据仓库如Snowflake、BigQuery，再到 MPP（Massively Parallel Processing）数据库，作者都进行了详细的介绍和对比。我一直对如何选择适合自身业务需求的数据存储和计算平台感到困扰，不同的技术方案在成本、性能、易用性等方面都有显著差异。这本书通过分析不同平台的技术架构、核心优势以及典型应用场景，为我提供了一个非常全面的参考框架。尤其是关于云原生数据仓库的讨论，让我对数据仓库的未来发展趋势有了更深刻的理解，也认识到拥抱云端技术对于提升数据仓库的弹性和可伸缩性至关重要。
评分在数据模型设计方面，本书花了大篇幅进行阐述，从经典的维度建模到最新的数据网格理论，都进行了详尽的介绍。我尤其对星型模型和雪花模型的优劣分析印象深刻，作者通过图文并茂的方式，清晰地展示了不同模型在查询性能、存储效率和易维护性等方面的权衡。在我过去的项目中，曾经因为模型设计的不当，导致数据查询效率低下，严重影响了业务决策的及时性。这本书提供的模型设计原则和最佳实践，无疑为我未来的工作提供了宝贵的指导。此外，作者还探讨了如何处理事实表和维度表中的缓慢变化维度（SCD），以及如何设计适合大数据场景的数据分区和索引策略，这些都是提升数据仓库性能的关键因素，也是我在实践中常常感到困惑的地方。
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