從低往高層： ODS>DWD,DWS>DM ODS：Operation Data Store 原始數據，業務庫數據，日志數據，mongodb等數據源，api抓取，gio DWD(數據清洗/DWI) data warehouse detail 數據明細詳情，去除空值，臟數據，超過 ...

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 ...

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 ...