1、數據倉庫 　　我們常提的數倉（DataWarehouse），就是在我們已有的數據庫（他是對數據的存儲）的基礎之上，增加了對數據的OLAP（On-Line Analytical Processing），支持復雜的數據分析操作，更側重決策支持，提供直觀易懂的查詢結果，而數據庫更着重的是事務處理 ...

一、ODS層 1、保持數據原貌，不做任何修改 2、數據壓縮：LZO壓縮，減少磁盤空間 3、創建的是分區表：可以防止后續的全表掃描 包括 用戶行為：string line dt 　　　　 ods_start； ods_event（商品列表、商品詳情 ...

簡書上一篇博文講數倉，我覺得和之前轉的一篇帆軟的博文也是挺有參考和學習價值的。講清楚了每個分層的概念和做什么。 這是博文的出處https://www.jianshu.com/p/1dd894e5bb62 --------------------------------------------------------------------------------------------- ...

本文目錄： 一、數據流向 二、應用示例 三、何為數倉DW 四、為何要分層 五、數據分層 六、數據集市 七、問題總結 導讀 數倉在建設過程中，對數據的組織管理上，不僅要根據業務進行縱向的主題域划分，還需要橫向的數倉分層規范。本文作者圍繞企業數倉分層展開分析，希望對你有幫助 ...

1.分層目的 數據能夠有秩序地流轉，數據的整個生命周期能夠清晰明確被設計者和使用者感知到 層次清晰、依賴關系直觀 2.分層的優點： 清晰數據結構：每一個數據分層都有它的作用域和職責，在使用表的時候能更方便地定位和理解 減少重復開發：規范數據分層，開發一些通用的中間層 ...

1 、為什么要分層 我們對數據進行分層的一個主要原因就是希望在管理數據的時候，能對數據有一個更加清晰的掌控，詳細來講，主要有下面幾個原因： 清晰數據結構：每一個數據分層都有它的作用域，這樣我們在使用表的時候能更方便地定位和理解。 數據血緣追蹤：簡單 ...

1、概述 數據倉庫中，常見的分層包括ods、dwd、dws、dwt、ads、dim等 2、傳統上的數據分層 早期的大數據平台是以hadoop為核心，數據開發也是以MapReduce為主，hive等sql類開發很少見。 因為當數據從多個源頭采集上來之后，格式化便成了原始數據。 原始數據 ...

ods層： 數據來源及建模方式：各業務系統的源數據，物理模型與業務模型一致； 服務領域： 為其它邏輯層提供數據； 數據ETL過程描述：把業務數據抽取落地成文本文件，再裝載到數據倉庫ods層，不做清洗轉化。 功能： 1）ods是數倉准備區 2）為dwd提供原始數據 3）減少 ...