Hive-数据仓库（二）数据仓库架构分层
数据仓库（二）数据仓库架构分层 一、数据仓库架构 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）、DM（数据集市层）、APP（应用层）。 1）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 ...
原文：HIVE数据仓库分层
从低往高层： ODS gt DWD,DWS gt 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，超过极限范围的 明细解析 DWS 聚合 data warehouse Summary 轻度聚合对DWD DM 应用层 ...
2020-12-09 16:00 0 428 推荐指数：
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数据仓库之数仓分层及hive分层
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 ...
数据仓库分层
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 ...
数据仓库分层
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 ...
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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 ...
数据仓库为什么要分层
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 ...
数据仓库数据分层
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 ...
数据仓库的分层架构
周末闲下来，画了幅目前主流的数据仓库的分层结构。 ...