實時數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)

第1章 實時數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)概述
1．1 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)
1．1．1 數(shù)據(jù)倉庫的定義
1．1．2 數(shù)據(jù)倉庫的特點
1．1．3 數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)
1．1．4 數(shù)據(jù)倉庫的模型
1．2 實時數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)
1．2．1 實時數(shù)據(jù)倉庫的定義
1．2．2 實時數(shù)據(jù)倉庫的新挑戰(zhàn)
1．2．3 實時數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)
1．2．4 實時數(shù)據(jù)倉庫與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的比較
1．3 MapReduce技術(shù)
1．3．1 MapReduce編程模式
1．3．2 MapReduce框架的實現(xiàn)
1．3．3 Hadoop
第2章 實時數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)
2．1 實時數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計
2．2 ODS分區(qū)
2．3 雙鏡像交替分區(qū)
2．4 數(shù)據(jù)倉庫副本分區(qū)
2．5 多級緩存分區(qū)機制
2．5．1 緩存的數(shù)據(jù)新鮮度
2．5．2 緩存的更新算法
2．5．3 多級緩存分區(qū)機制的查詢
2．5．4 查詢沖突問題的解決
2．6 幾種實時數(shù)據(jù)存儲區(qū)的比較
第3章 變化數(shù)據(jù)捕獲
3．1 變化數(shù)據(jù)捕獲方法
3．1．1 基于數(shù)據(jù)源表的時間戳標(biāo)注
3．1．2 基于日志的被動數(shù)據(jù)變化的捕獲
3．1．3 基于觸發(fā)器的主動數(shù)據(jù)變化的捕獲
3．2 基于LogMiner的變化數(shù)據(jù)捕獲
3．2．1 Oracle日志簡述
3．2．2 Oracle日志的兩種模式
3．2．3 LogM：iner進(jìn)行日志挖掘的基本流程
3．3 基于CDC的變化數(shù)據(jù)捕獲
3．3．1 CDC工具捕獲變化數(shù)據(jù)概述
3．3．2 CDC相關(guān)的數(shù)據(jù)庫對象
3．3．3 對變化數(shù)據(jù)處理
3．3．4 CDC捕獲模塊流程設(shè)計
第4章 更新查詢調(diào)度技術(shù)
4．1 更新查詢調(diào)度技術(shù)概述
4．2 基于優(yōu)先級的更新與查詢平衡調(diào)度
4．2．1 系統(tǒng)模型
4．2．2 在線日志捕獲數(shù)據(jù)
4．2．3 系統(tǒng)性能參數(shù)
4．2．4 PBBS調(diào)度算法
4．2．5 并行一致性控制策略
4．2．6 小結(jié)
4．3 支持Qos的更新和查詢?nèi)蝿?wù)調(diào)度
4．3．1 概述
4．3．2 系統(tǒng)模型
4．3．3 查詢?nèi)蝿?wù)的時間估算
4．3．4 調(diào)度算法
4．3．5 小結(jié)
第5章 實時數(shù)據(jù)倉庫并行查詢
5．1 概述
5．2 MapRecluee的基本流程
5．3 基于MapReclUee的并行關(guān)系運算
5．3．1 選擇和投影運算
5．3．2 連接運算
5．3．3 除運算
5．3．4 聚集運算
5．4 基于分塊結(jié)構(gòu)的分布式數(shù)據(jù)庫ChunkDB
5．4．1 ChunkDB的整體架構(gòu)
5．4．2 ChunkDB分布式數(shù)據(jù)庫
5．5 基于ChunkDB數(shù)據(jù)庫的MapRecluee計算
5．5．1 基于ChunkDB的Maptleduee計算實現(xiàn)流程
5．5．2 DBInputFormat數(shù)據(jù)接口擴展
5．6 ChunkDB性能評估
5．6．1 評估環(huán)境
5．6．2 查詢性能評價
5．6．3 集群規(guī)模的影響
第6章 實時數(shù)據(jù)立方技術(shù)
6．1 概述
6．2 基礎(chǔ)知識
6．2．1 數(shù)據(jù)立方Cube
6．2．2 Dwarf數(shù)據(jù)立方
6．2．3 MapRedllice
6．3 基于MapReduee的數(shù)據(jù)立方構(gòu)建
6．4 Dwarf立方的分割
6．4．1 Dwarf立方的基礎(chǔ)劃分
6．4．2 Dwarf立方的多維劃分
6．5 并行Dwarf數(shù)據(jù)立方
6．5．1 并行Dwarf的建立
6．5．2 并行Dwarf的查詢
6．5．3 并行Dwarf的更新
6．5．4 并行Dwarf的優(yōu)化
6．6 并行Dwarf性能分析
6．6．1 評估環(huán)境
6．6．2 Dwarf的建立和存儲性能
6．6．3 Dwarf立方的查詢性能
6．6．4 Dwarf立方的更新性能
6．6．5 集群節(jié)點數(shù)量的影響
第7章 MR-RTDWH系統(tǒng)
7．1 MR．RTDWH概述
7．2 MR-RTDwH系統(tǒng)設(shè)計
7．2．1 系統(tǒng)設(shè)計目標(biāo)
7．2．2 系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)
7．2．3 傳統(tǒng)ETL模塊
7．2．4 實時ETL模塊
7．2．5 實時數(shù)據(jù)倉庫存儲
7．2．6 更新查詢調(diào)度模塊
7．2．7 M印Reduce并行計算模塊
7．2．8 MR-RTDWH系統(tǒng)實現(xiàn)
7．3 小結(jié)
參考文獻(xiàn)