周末閑下來,畫了幅目前主流的數據倉庫的分層結構。 ...
數據倉庫簡介:有些人不理解數據倉庫,認為數據倉庫就是獲取數據,只要會使用hadoop spark等大數據工具就懂數據倉庫,這樣的認識太片面。如果要從海量數據中總結出一個報表或者是多個報表,大數據工程師足以 如果在有限的資源動態的數據情況下,向前可歷史追溯,向后對不斷增加的報表實現兼容,這就需要一套科學的數據管理方法。數據倉庫是一門數據管理的科學,數據倉庫的核心就是計算 存儲和維護之間的博弈。 標 ...
2018-07-29 14:37 0 3637 推薦指數:
周末閑下來,畫了幅目前主流的數據倉庫的分層結構。 ...
數據層的存儲一般如下: Data Source 數據源一般是業務庫和埋點,當然也會有第三方購買數據等多種數據來源方式。業務庫的存儲一般是Mysql 和 PostgreSql。 ODS 層 ODS 的數據量一般非常大,所以大多數公司會選擇存在HDFS上,即Hive ...
數據倉庫分層的原因 1通過數據預處理提高效率,因為預處理,所以會存在冗余數據 2如果不分層而業務系統的業務規則發生變化,就會影響整個數據清洗過程,工作量巨大 3通過分層管理來實現分步完成工作,這樣每一層的處理邏輯就簡單了 標准的數據倉庫分層:ods(臨時存儲層),pdw(數據倉庫層 ...
數據倉庫(二)數據倉庫架構分層 一、數據倉庫架構 數據倉庫標准上可以分為四層:ODS(臨時存儲層)、PDW(數據倉庫層)、DM(數據集市層)、APP(應用層)。 1)ODS層: 為臨時存儲層,是接口數據的臨時存儲區域,為后一步的數據處理做准備。一般來說ODS層的數據和源系統的數據 ...
1、為什么要分層 在未分層的情況下,數據之間的耦合性與業務耦合性是不可避免的,當源業務系統的業務規則發生變化時,可能影響整個數據的清洗過程。這就好比把襯衫、褲子、襪子、外套分類存放整理 就比 打散之后不分類的整理哪一種更讓人舒服,更容易找呢? 2、分層的好處 數據分層簡化了數據清洗的過程 ...
數據倉庫標准上可以分為四層:ODS(臨時存儲層)、PDW(數據倉庫層)、MID(數據集市層)、APP(應用層) ODS層: 為臨時存儲層,是接口數據的臨時存儲區域,為后一步的數據處理做准備。一般來說ODS層的數據和源系統的數據是同構的,主要目的是簡化后續數據加工處理的工作。從數據粒度上來說 ...
數據倉庫分層 1、介紹 數據倉庫更多代表的是一種對數據的管理和使用的方式,它是一整套包括了etl、調度、建模在內的完整的理論體系。現在所謂的大數據更多的是一種數據量級的增大和工具的上的更新。 兩者並無沖突,相反,而是一種更好的結合。數據倉庫在構建過程中通常都需要進行分層處理。業務不同,分層 ...
如何分層 結合Inmon和Kimball的集線器式和總線式的數據倉庫的優點,分層為ODS【-MID】-DW-DM-OLAP/OLAM/app ODS層是將OLTP數據通過ETL同步到數據倉庫來作為數據倉庫最基礎的數據來源。在這個過程中,數據經過了一定的清洗,比如字段的統一 ...