✍ Scribed by 王雪迎
No coin nor oath required. For personal study only.
Apache HAWQ是一个SQL-on-Hadoop产品，它非常适合用于Hadoop平台上快速构建数据仓库系统。HAWQ具有大规模并行处理、完善的SQL兼容性、支持存储过程和事务、出色的性能表现等特性，还可与开源数据挖掘库MADlib轻松整合，从而使用SQL就能进行数据挖掘与机器学习。
《HAWQ数据仓库与数据挖掘实战》内容分技术解析、实战演练与数据挖掘三个部分共27章。技术解析部分说明HAWQ的基础架构与功能特性，包括安装、连接、对象与资源管理、查询优化、备份恢复、高可用性等。实战演练部分用一个完整的示例，说明如何使用HAWQ取代传统数据仓库，包括ETL处理、自动调度系统、维度表与事实表技术、OLAP与数据的图形化表示等。数据挖掘部分用实例说明HAWQ与MADlib整合，实现降维、协同过滤、关联规则、回归、聚类、分类等常见数据挖掘与机器学习方法。
《HAWQ数据仓库与数据挖掘实战》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机构相关专业的师生教学参考。
封面
扉页
内容简介
版权页
推荐序
前言
目录
第一部分 HAWQ技术解析
第1章 HAWQ概述
第2章 HAWQ安装部署
第3章 连接管理
第4章 数据库对象管理
第5章 分区表
第6章 存储管理
第7章 资源管理
第8章 数据管理
第9章 过程语言
第10章 查询优化
第11章 高可用性
第二部分 HAWQ实战演练
第12章 建立数据仓库示例模型
第13章 初始ETL
第14章 定期ETL
第15章 自动调度执行ETL作业
第16章 维度表技术
第17章 事实表技术
第18章 联机分析处理
第三部分 HAWQ数据挖掘
第19章 整合HAWQ与MADlib
第20章 奇异值分解
第21章 主成分分析
第22章 关联规则方法
第23章 聚类方法
第24章 回归方法
第25章 分类方法
第26章 图算法
第27章 模型验证
正文结束
📜 SIMILAR VOLUMES
<p>《数据仓库与数据挖掘》主要介绍数据仓库和数据挖掘技术的基本原理和应用方法，全书共分为12章，主要内容包括数据仓库的概念和体系结构、数据仓库的数据存储和处理、数据仓库系统的设计与开发、关联规则、数据分类、数据聚类、贝叶斯网络、粗糙集、神经网络、遗传算法、统计分析、文本和Web挖掘。《数据仓库与数据挖掘》既重视理论知识的讲解，又强调应用技能的培养。每章首先介绍算法的主要思想和理论基础，之后利用算法去解决实例中给出的任务，而且对于数据仓库的组建方法和多数章节中的数据挖掘算法，《数据仓库与数据挖掘》都使用Microsoft SQL Server 2005进行了操作实现。《数据仓库与数据挖掘》通过
<p>《数据仓库与数据挖掘教程》系统介绍数据仓库原理、联机分析处理、数据仓库设计与开发、数据仓库的决策支持应用，数据挖掘原理、信息论的决策树方法、集合论的粗糙集方法、关联规则、公式发现、神经网络、遗传算法、文本挖掘与web挖掘，以及数据仓库与数据挖掘的发展。《数据仓库与数据挖掘教程》对数据仓库的系统介绍，在于突出决策支持的本质。对数据挖掘的各类方法均介绍了它们的理论基础和实现方法，并通过例子进行了说明。</p>
数据仓库与数据挖掘是与计算机、信息类等相关专业的核心课程。本书采用提出问题、分析问题、解决问题的思路，通过工程实例介绍了SQL Server 2005和Weka软件的使用方法以及联机分析处理技术、关联规则方法、决策树方法、贝叶斯方法、人工神经网络方法、聚类分析方法、线性回归方法等数据仓库与数据挖掘技术。本书结构严谨，条理清晰，语言浅显易懂，循序渐进地表达了知识内容；坚持理论与实际相结合，知识理论与具体实现方法相结合，使技术实现具体化、生动化、可操作化；工程实例的实现过程建立在SQL Server 2005和Weka软件的基础上，以帮助读者在学习后达到学以致用的效果。本书可以和《数据仓库与数据挖
<p>《高等院校信息管理与信息系统专业系列教材:数据仓库与数据挖掘技术》主要介绍数据仓库和数据挖掘技术的基本概念、相关技术和应用案例及方法。《高等院校信息管理与信息系统专业系列教材:数据仓库与数据挖掘技术》共分为9章，主要内容包括：数据仓库与数据挖掘的概念和体系结构、数据仓库开发模型、ETL技术、OLAP技术、商务智能系统、数据预处理技术、数据挖掘技术、数据仓库开发实例、报表设计等内容。《高等院校信息管理与信息系统专业系列教材:数据仓库与数据挖掘技术》各章节的案例均使用Microsoft SQL Server 2005进行操作实践讲解。通过对具体实例的学习和实践，使读者掌握数据仓库和数据挖掘中
<p>《数据仓库与数据挖掘技术》内容简介：数据仓库与数据挖掘是计算机专业和其他一些与计算机技术关系密切专业必修的核心课程。《数据仓库与数据挖掘技术》系统地介绍了数据仓库和数据挖掘的基本概念、相关知识和基本方法，每种数据挖掘方法都有详尽的实例描述和具体实现步骤。《数据仓库与数据挖掘技术》结构严谨，条理清晰，语言浅显易懂，循序渐进地表达了知识内容；《数据仓库与数据挖掘技术》坚持理论与实际相结合，概念和具体方法相结合，使知识具体化，生动化；实例实现的过程建立在sql 2005数据挖掘软件的基础上，以帮助读者在学习后达到学以致用的目的。</p> <p>《数据仓库与数据挖掘技术》可以作为计算机类、信息
<p>《数据仓库与数据挖掘原理及应用》从专业角度全面介绍了数据仓库和数据挖掘的理论、方法、技术及其应用，系统地阐述了数据仓库和数据挖掘的产生、发展和应用及其主要概念、原理和算法，并结合当前数据仓库和数据挖掘中一些新的应用实例进一步加以说明，力求学以致用。</p> <p>全书分为三篇。第一篇介绍数据仓库的起源和演变过程，阐述数据仓库的定义、体系结构、组成、元数据、数据粒度和数据模型以及ETL过程，论述数据仓库设计和实现的方法。结合具体应用详细阐述了如何构建数据仓库及其主要应用，包括OLAP和OLAM等。第二篇介绍数据挖掘的起源和发展趋势，以及数据挖掘与web挖掘的技术和方法，包括聚类、分类、预