Hadoop构建数据仓库实践
王雪迎
评分 暂无
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Hu
Kettle构建Hadoop ETL系统实践
Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯Java编写，无须安装，功能完备，数据抽取高效稳定。 本书介绍并演示如何用Kettle完成Hadoop数据仓库上的ETL过程，所有的描绘场景与实验环境都是基于Linux操作系统的虚拟机。全书共分10章，主要内容包括ETL与Kettle的基本概念、Kettle安装与配置、Kettle对Hadoop的支持、建立ETL示例模型、数据转换与装载、定期自动执行ET
MySQL高可用实践
MySQL数据库是现代软件系统基础应用的核心组成部分，如何保持MySQL的高可用性在系统应用中就变得极为重要。本书从复制、中间件、集群、存储、优化五个方面介绍MySQL高可用技术。本书分为16章，内容包括异步复制、半同步复制、GTID与复制、复制拓扑与性能、延迟复制与部分复制、组复制、MySQL Router、MySQL Fabric、MMM、MHA、Keepalived+LVS、Heartbea
