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本书共13章，主要内容包括数据仓库、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学校相关专业的师生教学参考。

内容简介

　　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专业的师生教学参考。

作者简介

王雪迎 ，毕业于中国地质大学计算机专业，高级工程师，拥有20年数据库、数据仓库相关技术经验。曾先后供职于北京现代商业信息技术有限公司、北京在线九州信息技术服务有限公司、华北计算技术研究所、北京优贝在线网络科技有限公司，担任DBA、数据架构师等职位。

目录

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
第5章 Kettle与Hadoop
5.1 Kettle概述 117
5.2 Kettle连接Hadoop 119
5.2.1 连接HDFS 119
5.2.2 连接Hive 124
5.3 导出导入Hadoop集群数据 128
5.3.1 把数据从HDFS抽取到RDBMS 128
5.3.2 向Hive表导入数据 132
5.4 执行Hive的HiveQL语句 134
5.5 MapReduce转换示例 135
5.6 Kettle提交Spark作业 143
5.6.1 安装Spark 143
5.6.2 配置Kettle向Spark集群提交作业 146
5.7 小结 149
第6章 建立数据仓库示例模型
6.1 业务场景 150
6.2 Hive相关配置 152
6.2.1 选择文件格式 152
6.2.2 支持行级更新 159
6.2.3 Hive事务支持的限制 164
6.3 Hive表分类 164
6.4 向Hive表装载数据 169
6.5 建立数据库表 174
6.6 装载日期维度数据 179
6.7 小结 180

第7章 数据抽取
7.1 逻辑数据映射 182
7.2 数据抽取方式 185
7.3 导出成文本文件 191
7.4 分布式查询 196
7.5 使用Sqoop抽取数据 200
7.5.1 Sqoop简介 200
7.5.2 CDH 5.7.0中的Sqoop 203
7.5.3 使用Sqoop抽取数据 203
7.5.4 Sqoop优化 207
7.6 小结 208
第8章 数据转换与装载
8.1 数据清洗 210
8.2 Hive简介 214
8.2.1 Hive的体系结构 215
8.2.2 Hive的工作流程 216
8.2.3 Hive服务器 218
8.2.4 Hive客户端 221
8.3 初始装载 231
8.4 定期装载 236
8.5 Hive优化 246
8.6 小结 254
第9章 定期自动执行ETL作业
9.1 crontab 256
9.2 Oozie简介 260
9.2.1 Oozie的体系结构 260
9.2.2 CDH 5.7.0中的Oozie 262
9.3 建立定期装载工作流 262
9.4 建立协调器作业定期自动执行工作流 271
9.5 Oozie优化 275
9.6 小结 276
第10章 维度表技术
10.1 增加列 278
10.2 维度子集 285
10.3 角色扮演维度 292
10.4 层次维度 298
10.4.1 固定深度的层次 299
10.4.2 递归 302
10.4.3 多路径层次 310
10.4.4 参差不齐的层次 312
10.5 退化维度 313
10.6 杂项维度 316
10.7 维度合并 323
10.8 分段维度 329
10.9 小结 335
第11章 事实表技术
11.1 事实表概述 336
11.2 周期快照 337
11.3 累积快照 343
11.4 无事实的事实表 349
11.5 迟到的事实 354
11.6 累积度量 360
11.7 小结 366
第12章 联机分析处理
12.1 联机分析处理简介 367
12.1.1 概念 367
12.1.2 分类 368
12.1.3 性能 371
12.2 Impala简介 371
12.3 Hive、SparkSQL、Impala比较 377
12.3.1 Spark SQL简介 377
12.3.2 Hive、Spark SQL、Impala比较 379
12.3.3 Hive、Spark SQL、Impala性能对比 382
12.4 联机分析处理实例 387
12.5 Apache Kylin与OLAP 399
12.5.1 Apache Kylin架构 399
12.5.2 Apache Kylin安装 401
12.6 小结 407
第13章 数据可视化
13.1 数据可视化简介 408
13.2 Hue简介 410
13.2.1 Hue功能快速预览 411
13.2.2 配置元数据存储 412
13.3 Zeppelin简介 415
13.3.1 Zeppelin架构 415
13.3.2 Zeppelin安装配置 416
13.3.3 在Zeppelin中添加MySQL翻译器 421
13.4 Hue、Zeppelin比较 425
13.5 数据可视化实例 426
13.6 小结 434

精彩书摘

　　第9章

　　?定期自动执行ETL作业?

　　一旦数据仓库开始使用，就需要不断从源系统给数据仓库提供新数据。为了确保数据流的稳定，需要使用所在平台上可用的任务调度器来调度ETL定期执行。调度模块是ETL系统必不可少的组成部分，它不但是数据仓库的基本需求，也对项目的成功起着举足轻重的作用。

　　操作系统一般都为用户提供调度作业的功能，如Windows的“计划任务”和UNIX/Linux的cron系统服务。绝大多数Hadoop系统都运行在Linux之上，因此本章详细讨论两种Linux上定时自动执行ETL作业的方案。一种是经典的crontab，这是操作系统自带的功能，二是Hadoop生态圈中的Oozie组件。为了演示Hadoop对数据仓库的支持能力，我们的示例将使用后者实现ETL执行自动化。

　　9.1crontab

　　上一章我们已经准备好用于定期装载的regular_etl.shshell脚本文件，可以很容易地用crontab命令创建一个任务，定期运行此脚本。

　　#修改文件属性为可执行

　　chmod755/root/regular_etl.sh

　　#编辑crontab文件内容

　　crontab-e

　　#添加如下一行，指定每天2点执行定期装载作业，然后保存退出

　　02***/root/regular_etl.sh

　　这就可以了，需要用户做的就是如此简单，其他的事情交给cron系统服务去完成。提供cron服务的进程名为crond，这是Linux下一个用来周期性执行某种任务或处理某些事件的守护进程。当安装完操作系统后，会自动启动crond进程，它每分钟会定期检查是否有要执行的任务，如果有则自动执行该任务。

　　Linux下的任务调度分为两类，系统任务调度和用户任务调度。

　　?系统任务调度：系统需要周期性执行的工作，比如写缓存数据到硬盘、日志清理等。在/etc目录下有一个crontab文件，这个就是系统任务调度的配置文件。

　　?用户任务调度：用户要定期执行的工作，比如用户数据备份、定时邮件提醒等。用户可以使用crontab命令来定制自己的计划任务。所有用户定义的crontab文件都被保存在/var/spool/cron目录中，其文件名与用户名一致。

　　1.crontab权限

　　Linux系统使用一对allow/deny文件组合判断用户是否具有执行crontab的权限。如果用户名出现在/etc/cron.allow文件中，则该用户允许执行crontab命令。如果此文件不存在，那么如果用户名没有出现在/etc/cron.deny文件中，则该用户允许执行crontab命令。如果只存在cron.deny文件，并且该文件是空的，则所有用户都可以使用crontab命令。如果这两个文件都不存在，那么只有root用户可以执行crontab命令。allow/deny文件由每行一个用户名构成。

　　2.crontab命令

　　通过crontab命令，我们可以在固定间隔的时间点执行指定的系统指令或shell脚本。时间间隔的单位可以是分钟、小时、日、月、周及以上的任意组合。crontab命令格式如下：

　　crontab[-uuser]file

　　crontab[-uuser][-e|-l|-r]

　　说明：

　　?-uuser：用来设定某个用户的crontab服务，此参数一般由root用户使用。

　　?file：file是命令文件的名字，表示将file作为crontab的任务列表文件并载入crontab。如果在命令行中没有指定这个文件，crontab命令将接受标准输入，通常是键盘上键入的命令，并将它们载入crontab。

　　?-e：编辑某个用户的crontab文件内容。如果不指定用户，则表示编辑当前用户的crontab文件。如果文件不存在，则创建一个。

　　?-l：显示某个用户的crontab文件内容，如果不指定用户，则表示显示当前用户的crontab文件内容。

　　?-r：从/var/spool/cron目录中删除某个用户的crontab文件，如果不指定用户，则默认删除当前用户的crontab文件。

　　注意：如果不经意地输入了不带任何参数的crontab命令，不要使用Control-d退出，因为这会删除用户所对应的crontab文件中的所有条目。代替的方法是用Control-c退出。

　　3.crontab文件

　　用户所建立的crontab文件中，每一行都代表一项任务，每行的每个字段代表一项设置。它的格式共分为六个字段，前五段是时间设定段，第六段是要执行的命令段，格式如下：

　　.----------------分钟（0-59）

　　|.-------------小时（0-23）

　　||.----------日期（1-31）

　　|||.-------月份（1-12）

　　||||.----星期（0-6，代表周日到周一）

　　|||||

　　*****要执行的命令，可以是系统命令，也可以是自己编写的脚本文件。

　　在以上各个时间字段中，还可以使用如下特殊字符：

　　?星号（*）：代表所有可能的值，例如“月份”字段如果是星号，则表示在满足其他字段的制约条件后每月都执行该命令操作。

　　?逗号（,）：可以用逗号隔开的值指定一个列表范围，例如，“1,2,5,7,8,9”。

　　?中杠（-）：可以用整数之间的中杠表示一个整数范围，例如“2-6”表示“2,3,4,5,6”。

　　?正斜线（/）：可以用正斜线指定时间的间隔频率，例如“0-23/2”表示每两小时执行一次。同时正斜线可以和星号一起使用，例如*/10，如果用在“分钟”字段，表示每十分钟执行一次。

　　注意，“日期”和“星期”字段都可以指定哪天执行，如果两个字段都设置了，则执行的日期是两个字段的并集。

　　4.crontab示例

　　#每1分钟执行一次command

　　*****command

　　#每小时的第3和第15分钟执行

　　3,15****command

　　#在上午8点到11点的第3和第15分钟执行

　　3,158-11***command

　　#每隔两天的上午8点到11点的第3和第15分钟执行

　　3,158-11*/2**command

　　#每个星期一的上午8点到11点的第3和第15分钟执行

　　3,158-11**1command

　　#每晚的21:30执行

　　3021***command

　　#每月1、10、22日的4:45执行

　　4541,10,22**command

　　#每周六、周日的1:10执行

　　101**6,0command

　　#每天18:00至23:00之间每隔30分钟执行

　　0,3018-23***command

　　#每星期六的晚上11:00执行

　　023**6command

　　#每一小时执行一次

　　**/1***command

　　#晚上11点到早上7点之间，每隔一小时执行一次

　　*23-7/1***command

　　#每月的4号与每周一到周三的11点执行

　　0114*1-3command

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