数据仓库分层 1、介绍 数据仓库更多代表的是一种对数据的管理和使用的方式,它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。现在所谓的大数据更多的是一种数据量级的增大和工具的上的更新。 两者并无冲突,相反,而是一种更好的结合。数据仓库在构建过程中通常都需要进行分层处理。业务不同,分层 ...
数据仓库标准上可以分为四层:ODS 临时存储层 PDW 数据仓库层 MID 数据集市层 APP 应用层 ODS层: 为临时存储层,是接口数据的临时存储区域,为后一步的数据处理做准备。一般来说ODS层的数据和源系统的数据是同构的,主要目的是简化后续数据加工处理的工作。从数据粒度上来说ODS层的数据粒度是最细的。ODS层的表通常包括两类,一个用于存储当前需要加载的数据,一个用于存储处理完后的历史数据。 ...
2017-11-28 15:01 0 4679 推荐指数:
数据仓库分层 1、介绍 数据仓库更多代表的是一种对数据的管理和使用的方式,它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。现在所谓的大数据更多的是一种数据量级的增大和工具的上的更新。 两者并无冲突,相反,而是一种更好的结合。数据仓库在构建过程中通常都需要进行分层处理。业务不同,分层 ...
1、为什么要分层 在未分层的情况下,数据之间的耦合性与业务耦合性是不可避免的,当源业务系统的业务规则发生变化时,可能影响整个数据的清洗过程。这就好比把衬衫、裤子、袜子、外套分类存放整理 就比 打散之后不分类的整理哪一种更让人舒服,更容易找呢? 2、分层的好处 数据分层简化了数据清洗的过程 ...
如何分层 结合Inmon和Kimball的集线器式和总线式的数据仓库的优点,分层为ODS【-MID】-DW-DM-OLAP/OLAM/app ODS层是将OLTP数据通过ETL同步到数据仓库来作为数据仓库最基础的数据来源。在这个过程中,数据经过了一定的清洗,比如字段的统一 ...
为什么要对数据仓库分层? 用空间换时间,通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验(效率),因此数据仓库会存在大量冗余的数据; 如果不分层的话,如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程,工作量巨大 通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程,因为把原来一步的工作分到了多个 ...
周末闲下来,画了幅目前主流的数据仓库的分层结构。 ...
数据层的存储一般如下: Data Source 数据源一般是业务库和埋点,当然也会有第三方购买数据等多种数据来源方式。业务库的存储一般是Mysql 和 PostgreSql。 ODS 层 ODS 的数据量一般非常大,所以大多数公司会选择存在HDFS上,即Hive ...
是数据仓库的主要应用,支持复杂的分析查询,侧重决策支持1、实时性要求不是很高, ETL 一般都是 T+1 的数 ...
从低往高层: ODS>DWD,DWS>DM ODS:Operation Data Store 原始数据,业务库数据,日志数据,mongodb等数据源,api抓取,gio DWD(数据清洗/DWI) data warehouse detail 数据明细详情,去除空值,脏数据,超过 ...