1 、为什么要分层 我们对数据进行分层的一个主要原因就是希望在管理数据的时候，能对数据有一个更加清晰的掌控，详细来讲，主要有下面几个原因： 清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域，这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解。 数据血缘追踪：简单 ...

1、概述 数据仓库中，常见的分层包括ods、dwd、dws、dwt、ads、dim等 2、传统上的数据分层 早期的大数据平台是以hadoop为核心，数据开发也是以MapReduce为主，hive等sql类开发很少见。 因为当数据从多个源头采集上来之后，格式化便成了原始数据。 原始数据 ...

ods层： 数据来源及建模方式：各业务系统的源数据，物理模型与业务模型一致； 服务领域： 为其它逻辑层提供数据； 数据ETL过程描述：把业务数据抽取落地成文本文件，再装载到数据仓库ods层，不做清洗转化。 功能： 1）ods是数仓准备区 2）为dwd提供原始数据 3）减少 ...

------------恢复内容开始------------ 一、各个层作用 ODS：直接加载的是采集到的原始数据，数据保存原貌不做处理，就一个字段（一行就是一个日志字符串），使用天作为分区表，一 ...

分层建设理论 简单点儿，直接ODS+DM就可以了，将所有数据同步过来，然后直接开发些应用层的报表，这是最简单的了；当DM层的内容多了以后，想要重用，就会再拆分一个公共层出来，变成3层架构,这个过程有点类似代码重构，就是在实践中不断的进行抽象、总结。 数仓的建模或者分层，其实都是为了更好的去组织 ...

  目前主流的数据仓库分层大多为四层,也有五层的架构，这里介绍基本的四层架构。 分别为数据贴源层(ods)、数据仓库明细层(dw)、多维明细层(dws)和数据集市层(dm)。   下面是架构图：   数据分层的目的是：减少重复计算，避免烟囱式开发，节省计算资源，靠上层次，越对应 ...

数仓分层 1.ODS层 原始数据层，存放原始数据，直接加载原始日志、数据，数据保持原貌不做处理，起到备份数据的作用。数据采用LZO压缩，并创建索引减少磁盘存储空间（切片）。创建分区表，防止后续全表扫描。可以通过创建外部表供多人使用，内部表（仅供自己使用） 2.DWD层 明细数据层，对ODS层数 ...

目录 一、数据仓库之数仓分层 （一）为什么要分层？ （二）数仓三层 1、数据运营层：ODS（Operational Data Store） 2、数据仓库层：DW（Data Warehouse） 3、数据 ...