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本书共13章,主要内容包括数据仓库、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学校相关专业的师生教学参考。

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※理论结合实际案例,全面、细致地分析了财务数据治理在应用方面的问题,深剖析原因,基于DAMA数据管理知识体系,从数据组织、数据架构、数据模型、数据标准、数据质量等方面介绍数据管理的方法论,提出财务数据治理的具体解决方案,并结合不同行业的企业案例,分析经验成果。 ※用133张关系图、流程图、结构图等,介绍数据治理中的复杂概念,明晰执行方案,将有效帮助财务人员认识、学习和实践数据治理,已被推荐为数据治理工程师(CDGA)和数据治理专家(CDGP)认证的官方指定教材。 ※由20位行业专家历时两年共同造,作为数据管理和数字化系列丛书的篇之作,致力于将实际国情和行业特性融数据治理理论。 ※针对财务工作场景,归纳财务数据的六大问题表现,包括财务数据集成、财务数据标准、财务数据质量等方面,分析五大财务数据问题场景

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让Oracle跑得更快2——基于海量数据的数据库设计与优化(试读本)
这本书可以看作《让Oracle跑得更快——Oracle10g性能分析与优化思路》的姊妹篇,它继承了上一本书的核心内容——Oracle数据库的性能;同时,也保持了上一本书的写作风格,就是用一种思考和启发的方式来写作。 如果说《让Oracle跑得更快——Oracle10g性能分析与优化思路》主要是以知识作为切来讨论Oracle数据库的性能分析和优化,比如并行技术、执行计划、优化器、AWR报告等;而本书就显得更加具体和有针对性,它主要就是讨论在海量数据的情况下,数据库的设计与优化相关的话题,它集中讨论了在海量数据环境下一些具体技术的应用,包括分区的选择和使用、索引的选择和使用、对象的属性设置、初始化参数的设置,以及数据库架构的选择和设计。 《让Oracle跑得更快2 ——基于海量数据的数据库设计与优化》和《让Oracle跑得更快——Oracle10g性能分析

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