数据仓库工具

Hive 是基于 Hadoop 的数据仓库工具，可将结构化数据文件映射为数据库表。它提供 SQL 查询功能，将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务运行。优点是学习成本低，可通过类 SQL 语句实现统计，无需开发专门的 MapReduce 应用，适合数据仓库统计分析。

数据仓库构建指南 本指南深入探讨数据仓库构建的各个方面，涵盖以下关键领域： 数据仓库: 阐述数据仓库的概念、优势和常见架构，并提供选型建议。 数据建模: 介绍常用的数据仓库模型，例如星型模型和雪花模型，并解释如何根据业务需求选择合适的模型。 数据挖掘: 探讨数据挖掘技术在数据仓库中的应用，例如客户行为分析、预测性维护和欺诈检测，并提供案例分析。 工具和技术 指南中还将介绍与数据仓库构建相关的常用工具和技术，例如： ETL 工具: 比较不同 ETL 工具的功能和优劣，帮助您选择合适的工具进行数据抽取、转换和加载。 数据库技术: 讲解关系型数据库和 NoSQL 数据库在数据仓库中的应用场景，并提供性能优化建议。 数据可视化: 介绍如何使用数据可视化工具，将数据仓库中的数据转化为直观的图表和报告，帮助用户更好地理解数据。

hive是基于Hadoop的数据仓库工具，能够将结构化数据文件映射为数据库表，支持完整的SQL查询功能，并能将SQL转换为MapReduce任务执行。其优势在于低学习成本，能够快速实现简单的MapReduce统计，无需开发专用的MapReduce应用，非常适合数据仓库的统计分析。

数据仓库 MS SQL 2008 R2 建模

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数据仓库管理器的功能是执行管理数据仓库所需的必要程序。实现途径包括： 商业系统管理工具：市场上提供了各种成熟的工具，可用于管理数据仓库。 定制程序和脚本：根据特定的需求，可以编写程序和脚本来自动化数据仓库管理任务。 数据仓库管理的复杂程度取决于自动化的程度。

这本经典书籍深入探讨了数据仓库的各个方面，提供了丰富的实用知识和方法。

Apache Hive是由Apache软件基金会开发的一个数据仓库工具，用户可以利用类似SQL的查询语言（HQL）处理存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的大数据集。Hive提供简单、灵活和可扩展的数据管理和分析解决方案，特别适用于ETL和数据分析任务。学习Hive时，关键知识点包括Hive架构、HQL、表分区、外部表和内部表、桶表、不同的存储格式、以及与Hadoop生态系统的集成。

数据仓库是主题导向、整合、相对稳定、反映历史变化的数据集合。它是一种“数据存储”体系结构，支持结构化、启发式、标准化查询、分析报告和决策支持。

该数据仓库实例可从网络中获取。