书籍摘要

《Hadoop构建数据仓库实践》是由王雪迎著作，清华大学出版社于2017年出版的一本专注于大数据环境下数据仓库构建的专业书籍。本书结合了作者20年的数据库和数据仓库技术经验，旨在为读者提供在Hadoop平台上设计和实现数据仓库的实用方法和实践指导。

一、背景与需求

随着大数据时代的到来，传统数据仓库面临着扩展性不足、处理速度慢等问题。Hadoop作为一种分布式存储和计算平台，凭借其强大的扩展性和高效的数据处理能力，成为构建现代数据仓库的理想选择。本书应运而生，为读者展示了如何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。

二、内容概述

本书共13章，内容涵盖了数据仓库的基础知识、Hadoop及其生态圈的介绍、数据抽取、转换、装载（ETL）过程，以及数据仓库中的常见问题处理等多个方面。

（一）数据仓库基础

书中首先介绍了数据仓库的定义、特点及其与操作型系统的区别，详细阐述了数据仓库的架构、ETL过程以及数据仓库的需求分析。通过对比操作型系统和分析型系统，读者可以清晰地理解数据仓库在企业决策支持中的重要作用。

（二）Hadoop与数据仓库

本书深入探讨了Hadoop的基本概念、架构及其在数据仓库中的应用。作者详细介绍了Hadoop的三大核心组件：HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）和YARN（资源调度框架），并讨论了Hadoop生态圈中的其他重要工具，如Hive、HBase、Spark等。书中还对比了Hadoop与传统数据仓库的优缺点，阐述了Hadoop在处理大规模数据集时的优势。

（三）实践指导

本书的核心内容是关于如何在Hadoop平台上实现数据仓库的ETL过程。作者通过具体的示例，详细介绍了使用Sqoop从关系数据库抽取数据、使用Hive进行数据转换和装载、使用Oozie调度作业周期性执行以及使用Impala进行快速联机数据分析等关键步骤。此外，书中还讨论了数据仓库中常见的问题，如渐变维（SCD）、代理键、角色扮演维度等的处理方法。

（四）案例与应用

书中通过一个完整的销售订单示例，展示了如何在Hadoop平台上构建数据仓库。从数据抽取、转换到装载，再到数据分析和可视化，作者逐步引导读者完成整个数据仓库的构建过程。通过这个案例，读者可以直观地理解理论知识在实际应用中的体现，掌握如何利用Hadoop及其生态圈工具解决实际问题。

三、目标读者

本书适合数据库管理员、大数据技术人员、Hadoop技术人员以及数据仓库技术人员阅读。同时，高等院校和培训机构相关专业的师生也可以将本书作为教学参考书。无论是初学者还是有一定经验的专业人士，都能从本书中获得宝贵的实践指导和理论知识。

四、总结

《Hadoop构建数据仓库实践》是一本理论与实践相结合的优秀教材。它不仅详细介绍了数据仓库和Hadoop的基础知识，还通过具体的案例和实践指导，帮助读者快速掌握在Hadoop平台上构建数据仓库的方法和技巧。对于希望在大数据时代提升数据处理能力的专业人士来说，这本书无疑是一本极具价值的参考书籍。