MDX解决方案

探讨了如何利用Microsoft SQL Server分析服务中的MDX技术解决问题。

2006年2月出版的《Wiley MDX解决方案与Microsoft SQL Server分析服务及Hyperion Essbase第二版》PDF，详细介绍了如何利用Microsoft SQL Server分析服务和Hyperion Essbase技术解决复杂数据分析问题。本书围绕MDX（多维表达式）语言展开，帮助读者深入理解和应用分析服务和Essbase系统。

这是一本非常优秀的MDX书籍！ 致谢 xxi 引言 xxiii 第1章 MDX的第一次介绍 1 什么是MDX？ 1 查询基础 2 轴框架：名称和编号 5 大小写敏感性和布局 6 简单的MDX构造 7 逗号（,）和冒号（:） 7 .Members 9 使用.Children获取成员的子级 10 使用Descendants()获取成员的后代 11 从查询结果中删除空片 14 MDX中的注释 16 MDX数据模型：元组和集合 17 元组 18 集合 20 查询 21 零轴查询 22 仅轴查询 23 更多基本词汇 23 CrossJoin() 23 Filter() 25 Order() 28 查询成员属性 30 查询单元格属性 32 客户端结果数据布局 34 总结 35 第2章 MDX计算成员和命名集合介绍 37 维度计算作为计算成员 38 计算成员范围 39 查询中的计算成员和WITH部分 39 公式优先级（解决顺序） 42 基本计算函数 48 算术运算

MDX解决方案（第2版）中文版因文件大小限制，分为两部分提供下载。请下载完整两部分以便解压。本书包含以下章节：第1章MDX入门，第2章计算成员和命名集简介，第3章MDX中的通用计算和选择，第4章MDX查询上下文与执行，第5章命名集与集的别名，第6章MDX中的排序和分类，第7章MDX高级应用，第8章使用Microsoft Analysis Services的属性数据模型，第9章Hyperion Essbase中属性维度和成员属性的用法，第10章通过外部函数扩展MDX，第11章通过MDX改变多维数据集和维度环境，第12章Microsoft Analysis Services中计算的多种方法，第13章Analysis Services 2005中的MDX脚本，第14章增强客户端的交互，第15章客户端编程基础，第16章优化MDX，第17章使用本地多维数据集。

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Hadoop大数据解决方案在当前的信息时代，大数据已经成为企业竞争力的关键因素。Hadoop作为开源的分布式计算框架，为处理海量数据提供了强大支持。本解决方案基于Hadoop生态系统，为企业提供高效、灵活且可扩展的数据处理策略，以实现业务洞察和决策优化。 一、Hadoop概述 Hadoop是由Apache基金会开发的开源项目，它包含两个核心组件：Hadoop Distributed File System (HDFS)和MapReduce。HDFS是分布式文件系统，能够将大型数据集分布在多台廉价服务器上，提供高容错性和高吞吐量的数据访问。MapReduce是并行处理模型，用于大规模数据集的批量处理，通过将任务分解成Map和Reduce阶段，实现数据的分布式计算。 二、Hadoop生态系统 Hadoop生态系统的丰富工具集进一步强化了其在大数据处理中的能力。其中包括： 1. Hive:提供SQL-like查询接口，用于数据仓库和数据分析。 2. Pig:高级数据流语言，简化大规模数据处理任务。 3. HBase:分布式NoSQL数据库，适用于实时数据查询。 4. Spark:引入内存计算，显著提升了数据分析速度。 5. Flume:日志收集、聚合和传输系统。 6. Oozie:工作流调度器，管理Hadoop作业。 7. ZooKeeper:配置管理、命名服务和协调服务。 三、音乐排行榜项目实战这个案例通过构建音乐排行榜系统，展示了Hadoop在实际业务场景中的应用。音乐排行榜通常需要处理大量的播放记录、用户评分、歌曲信息等数据，通过对这些数据的分析，可以发现流行趋势，推荐热门歌曲，甚至预测未来的热门曲目。 1.数据采集与预处理使用Flume收集来自不同源的音乐播放数据，如流媒体平台、社交媒体等。然后，对数据进行清洗和格式化，准备输入到Hadoop集群。 2.数据存储使用HDFS存储预处理后的数据，确保高可用性和可扩展性。同时，HBase可以作为实时查询的后端，提供快速的数据检索服务。 3.数据分析通过Hive或Pig进行ETL（提取、转换、加载）操作，将原始数据转化为可用于分析的格式。例如，统计各歌曲的播放次数、用户评分等指标，生成基础排行榜。