Greenplum構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)踐

第1章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)簡(jiǎn)介 1
1.1 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 1
1.1.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義 2
1.1.2 建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的原因 3
1.2 操作型系統(tǒng)與分析型系統(tǒng) 5
1.2.1 操作型系統(tǒng) 5
1.2.2 分析型系統(tǒng) 7
1.2.3 操作型系統(tǒng)和分析型系統(tǒng)的對(duì)比 8
1.3 抽取—轉(zhuǎn)換—裝載 10
1.3.1 數(shù)據(jù)抽取 10
1.3.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 12
1.3.3 數(shù)據(jù)裝載 13
1.3.4 開(kāi)發(fā)ETL系統(tǒng)的方法 13
1.4 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu) 14
1.4.1 基本架構(gòu) 14
1.4.2 主要數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu) 15
1.4.3 操作型數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 19
1.5 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 19
1.5.1 流式處理 20
1.5.2 實(shí)時(shí)計(jì)算 21
1.5.3 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案 24
1.6 小結(jié) 26
第2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 27
2.1 關(guān)系數(shù)據(jù)模型 27
2.1.1 關(guān)系數(shù)據(jù)模型中的結(jié)構(gòu) 27
2.1.2 關(guān)系完整性 30
2.1.3 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言 31
2.1.4 規(guī)范化 32
2.1.5 關(guān)系數(shù)據(jù)模型與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 34
2.2 維度數(shù)據(jù)模型 36
2.2.1 維度數(shù)據(jù)模型建模過(guò)程 36
2.2.2 維度規(guī)范化 37
2.2.3 維度數(shù)據(jù)模型的特點(diǎn) 38
2.2.4 星型模式 39
2.2.5 雪花模式 41
2.3 Data Vault模型 43
2.3.1 Data Vault模型簡(jiǎn)介 43
2.3.2 Data Vault模型的組成部分 43
2.3.3 Data Vault模型的特點(diǎn) 45
2.3.4 Data Vault模型的構(gòu)建 45
2.3.5 Data Vault模型實(shí)例 46
2.4 數(shù)據(jù)集市 50
2.5 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)施步驟 51
2.6 小結(jié) 54
第3章 Greenplum與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 55
3.1 Greenplum簡(jiǎn)介 55
3.1.1 歷史與現(xiàn)狀 55
3.1.2 MPP——一切皆并行 56
3.2 Greenplum系統(tǒng)架構(gòu) 57
3.2.1 Greenplum與PostgreSQL 57
3.2.2 Master 58
3.2.3 Segment 58
3.2.4 Interconnect 59
3.3 Greenplum功能特性 59
3.3.1 存儲(chǔ)模式 59
3.3.2 事務(wù)與并發(fā)控制 63
3.3.3 并行查詢(xún) 69
3.3.4 并行數(shù)據(jù)裝載 72
3.3.5 冗余與故障轉(zhuǎn)移 73
3.3.6 數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)計(jì) 76
3.4 為什么選擇Greenplum 79
3.4.1 Greenplum還是SQL-on-Hadoop 79
3.4.2 適合DBA的解決方案 82
3.4.3 Greenplum的局限 86
3.5 小結(jié) 87
第4章 Greenplum安裝部署 88
4.1 平臺(tái)需求 88
4.1.1 操作系統(tǒng) 88
4.1.2 硬件和網(wǎng)絡(luò) 89
4.1.3 文件系統(tǒng) 90
4.2 容量評(píng)估 90
4.2.1 可用磁盤(pán)空間 91
4.2.2 用戶(hù)數(shù)據(jù)容量 91
4.2.3 元數(shù)據(jù)和日志空間 92
4.2.4 RAID劃分最佳實(shí)踐 92
4.3 操作系統(tǒng)配置 93
4.3.1 安裝操作系統(tǒng) 94
4.3.2 禁用SELinux和防火墻 95
4.3.3 操作系統(tǒng)推薦配置 95
4.3.4 時(shí)鐘同步 99
4.3.5 創(chuàng)建Greenplum管理員賬號(hào) 100
4.3.6 安裝JDK（可選） 101
4.4 安裝Greenplum軟件 101
4.4.1 安裝軟件包 101
4.4.2 配置免密SSH 102
4.4.3 確認(rèn)軟件安裝 103
4.5 初始化Greenplum數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng) 103
4.5.1 創(chuàng)建數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū) 103
4.5.2 驗(yàn)證系統(tǒng) 104
4.5.3 初始化數(shù)據(jù)庫(kù) 106
4.5.4 設(shè)置Greenplum環(huán)境變量 108
4.6 允許客戶(hù)端連接 109
4.7 修改Greenplum配置參數(shù) 110
4.8 后續(xù)步驟 112
4.8.1 創(chuàng)建臨時(shí)表空間 112
4.8.2 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)用戶(hù) 113
4.9 Greenplum升級(jí) 114
4.9.1 升級(jí)條件 114
4.9.2 升級(jí)步驟 114
4.10 小結(jié) 114
第5章 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步 116
5.1 數(shù)據(jù)抽取方式 116
5.1.1 基于源數(shù)據(jù)的CDC 117
5.1.2 基于觸發(fā)器的CDC 118
5.1.3 基于快照的CDC 119
5.1.4 基于日志的CDC 119
5.2 MySQL數(shù)據(jù)復(fù)制 120
5.2.1 復(fù)制的用途 121
5.2.2 二進(jìn)制日志binlog 121
5.2.3 復(fù)制的步驟 122
5.3 使用Kafka 124
5.3.1 Kafka基本概念 124
5.3.2 Kafka消費(fèi)者與分區(qū) 127
5.4 選擇主題分區(qū)數(shù) 129
5.4.1 使用單分區(qū) 129
5.4.2 如何選定分區(qū)數(shù)量 131
5.5 Maxwell + Kafka + Bireme 132
5.5.1 總體架構(gòu) 132
5.5.2 Maxwell安裝配置 135
5.5.3 Bireme安裝配置 137
5.5.4 如何保證數(shù)據(jù)的順序消費(fèi) 141
5.5.5 實(shí)時(shí)CDC 142
5.6 Canal Server + Kafka + Canal ClientAdapter 148
5.6.1 總體架構(gòu) 148
5.6.2 Canal Server安裝配置 150
5.6.3 Canal ClientAdapter安裝配置 152
5.6.4 配置HA模式 154
5.6.5 實(shí)時(shí)CDC 157
5.6.6 消費(fèi)延遲監(jiān)控 158
5.7 小結(jié) 161
第6章 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)裝載 162
6.1 建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)示例模型 163
6.1.1 業(yè)務(wù)場(chǎng)景 163
6.1.2 建立數(shù)據(jù)庫(kù)表 165
6.1.3 生成日期維度數(shù)據(jù) 173
6.2 初始裝載 173
6.2.1 數(shù)據(jù)源映射 174
6.2.2 確定SCD處理方法 174
6.2.3 實(shí)現(xiàn)代理鍵 175
6.2.4 執(zhí)行初始裝載 175
6.3 實(shí)時(shí)裝載 178
6.3.1 識(shí)別數(shù)據(jù)源與裝載類(lèi)型 178
6.3.2 配置增量數(shù)據(jù)同步 179
6.3.3 在Greenplum中創(chuàng)建規(guī)則 180
6.3.4 啟動(dòng)實(shí)時(shí)裝載 183
6.3.5 測(cè)試 184
6.4 動(dòng)態(tài)分區(qū)滾動(dòng) 187
6.5 小結(jié) 189
第7章 維度表技術(shù) 190
7.1 增加列 190
7.2 維度子集 197
7.3 角色扮演維度 200
7.4 層次維度 205
7.4.1 固定深度的層次 205
7.4.2 多路徑的層次 207
7.4.3 參差不齊的層次 209
7.5 退化維度 211
7.6 雜項(xiàng)維度 215
7.7 維度合并 220
7.8 分段維度 225
7.9 小結(jié) 230
第8章 事實(shí)表技術(shù) 231
8.1 事實(shí)表概述 231
8.2 周期快照 232
8.3 累積快照 236
8.4 無(wú)事實(shí)的事實(shí)表 245
8.5 遲到的事實(shí) 248
8.6 累積度量 256
8.7 小結(jié) 262
第9章 Greenplum運(yùn)維與監(jiān)控 263
9.1 權(quán)限與角色管理 263
9.1.1 Greenplum中的角色與權(quán)限 263
9.1.2 管理角色及其成員 264
9.1.3 管理對(duì)象權(quán)限 266
9.1.4 口令加密 267
9.2 數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出 268
9.2.1 file://協(xié)議及其外部表 268
9.2.2 gpfdist及其外部表 270
9.2.3 基于Web的外部表 271
9.2.4 外部表錯(cuò)誤處理 274
9.2.5 使用gpload導(dǎo)入數(shù)據(jù) 274
9.2.6 使用COPY互拷數(shù)據(jù) 276
9.2.7 導(dǎo)出數(shù)據(jù) 278
9.2.8 格式化數(shù)據(jù)文件 280
9.3 性能優(yōu)化 281
9.3.1 常用優(yōu)化手段 281
9.3.2 控制溢出文件 283
9.3.3 查詢(xún)剖析 283
9.4 例行監(jiān)控 287
9.4.1 檢查系統(tǒng)狀態(tài) 287
9.4.2 檢查磁盤(pán)空間使用 289
9.4.3 檢查數(shù)據(jù)分布傾斜 290
9.4.4 查看數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象的元數(shù)據(jù)信息 292
9.4.5 查看會(huì)話的內(nèi)存使用信息 292
9.4.6 查看工作文件使用信息 293
9.4.7 查看服務(wù)器日志文件 293
9.5 例行維護(hù) 296
9.5.1 定期VACUUM 296
9.5.2 定期維護(hù)系統(tǒng)目錄 297
9.5.3 加強(qiáng)的系統(tǒng)目錄維護(hù) 297
9.5.4 為查詢(xún)優(yōu)化執(zhí)行VACUUM與ANALYZE 298
9.5.5 自動(dòng)收集統(tǒng)計(jì)信息 299
9.5.6 重建索引 299
9.5.7 管理數(shù)據(jù)庫(kù)日志文件 299
9.6 推薦的監(jiān)控與維護(hù)任務(wù) 300
9.6.1 數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例狀態(tài)監(jiān)控 300
9.6.2 硬件和操作系統(tǒng)監(jiān)控 301
9.6.3 系統(tǒng)目錄表監(jiān)控 302
9.6.4 數(shù)據(jù)庫(kù)維護(hù) 302
9.6.5 補(bǔ)丁與升級(jí) 303
9.7 小結(jié) 304
第10章 集成機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)MADlib 305
10.1 MADlib的基本概念 305
10.1.1 MADlib是什么 305
10.1.2 MADlib的設(shè)計(jì)思想 306
10.1.3 MADlib的工作原理 307
10.1.4 MADlib的執(zhí)行流程 308
10.1.5 MADlib的基礎(chǔ)架構(gòu) 308
10.2 MADlib的功能 309
10.2.1 MADlib支持的模型類(lèi)型 309
10.2.2 MADlib主要的功能模塊 310
10.3 MADlib的安裝與卸載 313
10.3.1 確定安裝平臺(tái) 313
10.3.2 安裝MADlib 314
10.3.3 卸載MADlib 315
10.4 MADlib示例——使用矩陣分解實(shí)現(xiàn)用戶(hù)推薦 316
10.4.1 低秩矩陣分解 316
10.4.2 奇異值分解 325
10.5 模型評(píng)估 339
10.5.1 交叉驗(yàn)證 340
10.5.2 MADlib的交叉驗(yàn)證相關(guān)函數(shù) 342
10.5.3 交叉驗(yàn)證示例 344
10.6 小結(jié) 346