数据仓库培训手册的详细指南

这份Oracle数据仓库培训手册包含超过300页的PPT，内容详细且易于理解，尽管以英文呈现。感兴趣的人可下载详细了解。

MS Data Warehouse ETL 培训手册

在数据仓库应用的范围中，IT人员为业务用户开发支持独立分析的系统，满足不同用户群体的需求。主要应用包括： 专业分析人员：为这些用户提供复杂分析工具和资源。 标准报表：针对常规数据分析需求，提供稳定的报表输出。 即席查询分析：为用户提供灵活、实时的查询分析功能，支持即时决策。 复杂分析：通过深度分析工具，帮助专业人员进行数据挖掘和高级分析。

GreenPlum 这款数据仓库工具挺有意思的，适合需要大量数据的场景。它用的是 MPP 架构，数据会分布在多个节点上，一起并行工作，速度挺快的。SQL 标准的支持也让操作更加直观，简化了多开发工作。GreenPlum 的几个特点还是蛮强的，像高性能的并行能力，系统可以随时扩展，而且它的高可用性和容错性也不错，保证了系统稳定。适合用来海量数据，搭配 Hadoop、Spark 这些工具，效果更佳。在使用 GreenPlum 时，掌握不同的表连接操作能让你数据时更加得心应手。无论是内连接、外连接还是交叉连接，每个都有各自的应用场景，搞清楚这些对你以后写 SQL 查询绝对有。如果你需要搭建数据仓库，

随着数据管理需求的增长，Oracle数据仓库解决方案在业界备受关注。该方案不仅提供了强大的数据管理功能，还支持业务智能需求的高效实现。

数据仓库培训涵盖数据建模、数据抽取（ETT）、多维数据表现（ROLAP、MOLAP）、数据交付（上钻/下钻、数据旋转、数据挖掘）等三大关键流程。

第1章探讨了决策支持系统的发展，从直接存取存储设备到个人计算机和第四代编程语言技术的演化，以及数据抽取程序和自然演化体系结构中的问题。章节还涵盖了体系结构设计环境、用户身份、开发生命周期、硬件利用模式和重建工程的建立。监控数据仓库环境和总结也在此章进行。

Hive作为基于Hadoop的数据仓库架构，为用户提供了强大的数据提取、转换和加载(ETL)工具集，使其能够高效地存储、查询和分析海量数据。 Hive的核心组件是其类SQL查询语言——HiveQL（HQL）。 HQL允许熟悉SQL的用户轻松上手，快速进行数据查询操作。 同时，Hive也支持MapReduce编程模型，允许开发者编写自定义的mapper和reducer函数，以应对内置函数无法处理的复杂分析任务，极大地扩展了Hive的应用场景。 本指南涵盖了Hive的基本概念、架构设计以及常用操作方法，包括HQL的开发、运行和优化技巧，帮助用户快速掌握Hive的核心功能，并应用于实际的数据处理场景

这是一本内容详尽的数据仓库工具书，涵盖了各种实际应用场景，并提供了丰富的案例解析，帮助读者深入理解数据仓库的构建与应用。