数据仓库、OLAP和数据挖掘技术指南

介绍数据挖掘技术及其在数据仓库和OLAP中的基本概念和应用，包括多种数据挖掘算法的简要讨论。

本课分四章讲解第一章数据仓库与OLAP概述第二章多维数据分析基础与方法第三章数据仓库的构建（示例）第四章数据仓库的高级话题

这是一份关于数据仓库和数据挖掘技术的文档，希望对您有所帮助。

OLTP面向操作人员，支持事务型操作；OLAP面向决策人员，支持分析性管理需求。OLTP数据为当前值和细节，OLAP数据为历史值和综合值。OLTP处理小量数据，OLAP处理大规模数据。OLTP关注事务吞吐量，OLAP关注查询吞吐量和响应时间。

海量数据处理： 可扩展至 PB 级数据，满足大规模数据需求。 亚秒级响应： 即时导入，查询响应速度达亚秒级，实现实时数据分析。 高可用性： 分布式容错架构，确保无宕机运行，保障数据可靠性。 存储高效： 采用列存储和压缩技术，大幅减少数据存储空间，节省存储成本。 高并发支持： 支持面向用户应用，可满足高并发访问需求。

本指南提供对Hive数据仓库技术的全面理解，涵盖其核心概念、架构和实际应用。 核心概念 数据仓库：Hive作为数据仓库解决方案，用于存储和分析海量结构化和半结构化数据。 表：Hive中的表类似于关系数据库中的表，用于组织和查询数据。 分区：分区是将表水平划分为更小的逻辑单元，以提高查询性能。 架构 HiveQL：Hive使用类似SQL的查询语言HiveQL，用户可以使用熟悉的语法进行数据操作。 元数据存储：Hive将表的元数据（如架构、位置等）存储在关系数据库（如MySQL）中。 执行引擎：Hive支持多种执行引擎，包括MapReduce、Tez和Spark，以处理不同类型的查询。 实际应用 数据分析：Hive广泛应用于数据分析领域，例如日志分析、用户行为分析等。 ETL：Hive可以作为ETL（提取、转换、加载）工具，用于数据清洗和转换。 机器学习：Hive可以与机器学习框架集成，用于数据预处理和特征工程。 总结 Hive作为一种成熟的数据仓库解决方案，为处理和分析海量数据提供了强大的工具。本指南Hive的核心概念、架构和实际应用，希望能够帮助读者更好地理解和应用Hive技术。

数据仓库：存储历史数据，为数据分析提供基础。 OLAP（联机分析处理）：基于数据仓库构建的多维数据结构，支持快速、交互式数据分析。 数据挖掘：从大数据中提取模式和知识。 统计分析：数据分析的一种方法，使用数学和统计技术分析数据。 关系：- 数据仓库是数据挖掘和统计分析的基础。- OLAP增强了数据仓库的分析能力。- 数据挖掘和统计分析是数据仓库利用的主要方法。 区别：- 目的：数据仓库存储数据，OLAP支持快速分析，数据挖掘提取知识，统计分析检验假设。- 方法：OLAP使用多维数据模型，数据挖掘使用机器学习算法，统计分析使用统计推断。

运用 Access 软件的多项功能，辅助数据仓库与数据挖掘实验教学。

这份PDF文档探讨了OLAP（在线分析处理）和数据挖掘技术在Web日志分析中的应用。