【數倉面試】數倉分層架構、作用、數據采集層、數據存儲與分析、數倉分層的好處
一、數倉為什么分層、怎么分層 1、數倉的作用 2、數倉的架構 3、數據采集層 4、數據存儲與分析 對於hive的操作，最傳統的方式是采用MapReduce 也可以通過SparkSQL操作hive 最常用的是使用Presto操作 ...
原文：數倉 分層架構
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： ods是數倉准備區 為dwd提供原始數據 減少對業務系統影響 建模方式及原則： 數據保留時間根據實現業務需求而定 可以分表進行周期性存儲，存儲周期不長 從業務系統以增量方式抽取加載到ods ...
2019-10-11 15:28 0 2725 推薦指數：
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3、數倉-分層設計
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 ...
數倉分層
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數倉分層的理解
------------恢復內容開始------------ 一、各個層作用 ODS：直接加載的是采集到的原始數據，數據保存原貌不做處理，就一個字段（一行就是一個日志字符串），使用天作為分區表，一 ...
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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 ...
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1.數據中心整體架構 數據中心整體架構 數據倉庫的整理架構，各個系統的元數據通過ETL同步到操作性數據倉庫ODS中，對ODS數據進行面向主題域建模形成DW（數據倉庫），DM是針對某一個業務領域建立模型，具體用戶（決策層）查看DM生成的報表。 2.數據倉庫的ODS、DW ...
數倉架構
01. 架構演進 離線數據倉庫到實時數據倉庫，從lambda架構到kappa架構、再到混合架構。 02. 邏輯分層 數倉分層，一般按ods->dw->dm整體架構。不同的企業，不同的業務場景，有衍生出不同的分層架構模式。例如經典四層架構 ...
數倉建模分層理論
分層建設理論 簡單點兒，直接ODS+DM就可以了，將所有數據同步過來，然后直接開發些應用層的報表，這是最簡單的了；當DM層的內容多了以后，想要重用，就會再拆分一個公共層出來，變成3層架構,這個過程有點類似代碼重構，就是在實踐中不斷的進行抽象、總結。 數倉的建模或者分層，其實都是為了更好的去組織 ...