数仓建模之设计与开发 1. 数据模型入门 1).数据模型概念 数据模型的定义:数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法,是通过抽象的实体及实体之间联系的形式,来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。读起来有些拗口,可以简单理解为描述实体及关系的一个方法。 2).数据模型意义 引入 ...
数仓的分层总结 ODS: 原始数据层 : 原始,对采集的数据不做处理 DWD: 明细数据层 : 对原始数据层的数据,展开明细,进行ETL过滤 DWS: 数据服务层 : 基于ADS需要统计的主题,创建宽表ADS: 应用数据层 : 基于DWS的宽表,计算出结果 范式 范式:数据库在设计建模时需要遵守的规范和样式 好处和目的: 减少数据冗余 保证数据的一致性 第一范式: 列具有原子性,不能再拆 第二范式 ...
2021-03-16 09:53 0 466 推荐指数:
数仓建模之设计与开发 1. 数据模型入门 1).数据模型概念 数据模型的定义:数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法,是通过抽象的实体及实体之间联系的形式,来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。读起来有些拗口,可以简单理解为描述实体及关系的一个方法。 2).数据模型意义 引入 ...
一、数仓建模目的 访问性能:数据快速查询,减少io 数据成本:减少数据冗余,计算结果服用,降低存储和计算成本 使用效率:改善用户应用体验,提高使用数据效率 数据质量:改善数据统计口径的不一致,减少数据计算错误的可能性,提工高质量、一致的数据访问平台 二、数仓建模方法 ...
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 ...
数据应用,是真正体现数仓价值的部分,包括且又不局限于 数据可视化、BI、OLAP、即席查询,实时大屏,用户画像,推荐系统,数据分析,数据挖掘,人脸识别,风控反欺诈,ABtest等等 OLAP(On-Line Analytical Processing):在线分析处理,主要用于支持企业决策管理 ...
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 ...
1.数据中心整体架构 数据中心整体架构 数据仓库的整理架构,各个系统的元数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS中,对ODS数据进行面向主题域建模形成DW(数据仓库),DM ...
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 ...