原文:数据仓库(6)数仓分层设计

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,越对应用友好,也对用户友好,希望大部分 以上 的需求,都用DWS,DW的表来支持就行,所以ODS层数据不能被DM层任务引用,需要抽取数据到DW ...

2022-04-14 12:03 0 848 推荐指数:

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数据仓库分层及hive分层

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

Mon Aug 02 17:27:00 CST 2021 0 559
[]数据仓库设计方案

数据仓库设计方案 一.概述  数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性,用于支持管理决策。数据仓库的存在的意义在于对企业的所有数据进行汇总,为企业各个部门提供统一的、规范的数据出口。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,分层的技术处理手段也不同。分层的主要原因 ...

Wed Jun 12 03:57:00 CST 2019 0 6977
数据仓库(1)什么是数据仓库有什么特点

  本文原链接:什么是数据仓库有什么特点   数据仓库,简称,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储,出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业,提供指导 ...

Sat Jan 29 01:41:00 CST 2022 0 1120
3、-分层设计

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 ...

Wed May 20 00:23:00 CST 2020 0 724
数据仓库分层

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 ...

Wed Sep 08 21:42:00 CST 2021 0 135
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 ...

Tue Nov 28 23:01:00 CST 2017 0 4679
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 ...

Sun Sep 16 18:52:00 CST 2018 0 9227
 
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