本书系统讲述数据仓库的基本概念、基本原理以及建立数据仓库的方法和过程。主要内容包括：决策支持系统的发展、数据仓库环境结构、数据仓库设计、数据仓库粒度划分、数据仓库技术、分布式数据仓库、EIS系统和数据仓库的关系、外部和非结构化数据与数据仓库的关系、数据装裁问题、数据仓库与Web、ERP与数据仓库以及数据仓库设计的复查要目。 本书是数据仓库之父撰写的关于数据仓库的最权威著作，既可作为相关专业的研究生教材，也是数据仓库的研究、开发和管理人员的必备指南。

本书论述在设计和建造数据仓库中涉

本书是数据仓库的创始人撰写的关于数据仓库的最权威著作，这个新版本收录了该领域的经典理论和前沿发展。本书既可以作为相关专业的研究生教材，也是数据仓库的研究、开发和管理人员的必备指南。 <br/>　　本书详尽地讲述了数据仓库的基本概念、基本原理，以及建立数据仓库的方法和过程。主要内容包括决策支持系统的发展、数据仓库环境结构、数据仓库设计、数据仓库粒度划分、数据仓库技术、分布式数据仓库、EIS系统和数据仓库的关系、外部和非结构化数据与数据仓库的关系、数据装载问题、数据仓库与WEB、ERP与数据仓库以及数据仓库的复查要目。<br/>本书是数据仓库的创始人撰写的关于数据仓库的最权威著作，这个新版本收录了该领域的经典理论和前沿发展。本书既可以作为相关专业的研究生教材，也是数据仓库的研究、开发和管理人员的必备指南。

本书系统讲述数据仓库的基本概念、基本原理以及建立数据仓库的方法和过程。主要内容包括：决策支持系统的发展、数据仓库环境结构、数据仓库设计、数据仓库粒度划分、数据仓库技术、分布式数据仓库、EIS系统和数据仓库的关系、外部和非结构化数据与数据仓库的关系、数据装裁问题、数据仓库与Web、ERP与数据仓库以及数据仓库设计的复查要目。 本书是数据仓库之父撰写的关于数据仓库的最权威著作，既可作为相关专业的研究生教材，也是数据仓库的研究、开发和管理人员的必备指南。

《数据仓库设计》主要面向数据仓库的设计者和构建者以及数据仓库技术研究人员，同时也适全对数据仓库技术和企业信息化建设感兴趣的其他读者阅读。

本书以Hive为开发平台，主要介绍了如何使用HiveQL来查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合，具体内容包括Hive入门、Hive数据库及表操作、Hive元数据、Hive高级操作、Hive函数与Streaming、Hive视图与索引、Hive调优、Hive与HBase集成、数据迁移框架Sqoop等。本书介绍的每个任务都运用了大量案例，紧密结合实际应用，融入了含金量十足的开发经验。在此基础上，本书通过丰富的练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。本书配以多元的学习资源和支持服务，包括视频、案例素材、学习社区等，为读者提供全方位的学习体验。 本书适合作为计算机、大数据等相关专业的教材，也适合具有一定Linux或Java开发基础且想从事大数据开发的人员阅读学习，还可以作为大数据分析与运维人员的参考用书。

随着The Data Warehouse Toolkit(1996)第1版的出版发行，Ralph Kimball为整个行业引入了维度建模技术。从此，维度建模成为一种被广泛接受的表达数据仓库和商业智能(DW/BI)系统中数据的方法。该经典书籍被认为是维度建模技术、模式和最佳实践的权威资源。 这本《数据仓库工具箱(第3版)——维度建模权威指南》汇集了到目前为止最全面的维度建模技术。本书采用新的思路和最佳实践对上一版本进行了全面修订，给出了设计维度模型的全面指南，既适合数据仓库新手，也适合经验丰富的专业人员。 《数据仓库工具箱(第3版)——维度建模权威指南》涉及的所有技术都基于作者实际从事DW/BI的设计经验，通过实际案例加以描述。 主要内容 ◆ 实用设计技术——有关维度和事实表的基本和高级技术 ◆ 14个案例研究，涉及零售业、电子商务、客户关系管理、采购...(展开全部)

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。

《数据仓库设计：现代原理与方法》内容详实，图文并茂，介绍最前沿的数据仓库设计技术，指导您构建安全可靠的决策支持基础结构。它阐述了遵循成熟可靠的软件工程原理的实用设计方法，讨论如何得心应手地构建富有表达力的概念模式、将概念模式转换为关系模式以及设计最新ETL过程，还讲述如何集成异构数据源、实现星型和雪花模式、管理动态和不规则层次结构以及如何通过实体化和拆分视图来优化性能。

本书从技术和管理的角度介绍了数据仓库、挖掘和可视化的核心概念。以独特的视角强调 了数据库设计和开发在现实领域中的应用与实现，旨在帮助您船长的理解数据仓库的价值和与之相关的一些技术。 本书特色 书中有关数据挖掘和数据可视化的练习都基于Megaputer公司的PolyAnalyst和Text Analyst软件，这些练习有助于学生对数字化和结构化的数据进行关联和分类操作，并从中获取知识。 本书中在介绍每个新概念时都使用了大量的示例，以便学生可以清楚地理解这些重要概念。 叙述性的小插图形象地描述了如何利用假设特性进一步明确决策过程中的概念。