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 ...
大數據環境下該如何優雅地設計數據分層 x 前言 最近出現了好幾次同樣的對話場景: 問:你是做什么的 答:最近在搞數據倉庫。 問:哦,你是傳統行業的吧,我是搞大數據的。 答:...... 發個牢騷,搞大數據的也得建設數據倉庫吧。而且不管是傳統行業還是現在的互聯網公司,都需要對數據倉庫有一定的重視,而不是談一句自己是搞大數據的就很厲害了。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 ...
2020-06-17 12:01 0 1147 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
為什么要對數據倉庫分層? 用空間換時間,通過大量的預處理來提升應用系統的用戶體驗(效率),因此數據倉庫會存在大量冗余的數據; 如果不分層的話,如果源業務系統的業務規則發生變化將會影響整個數據清洗過程,工作量巨大 通過數據分層管理可以簡化數據清洗的過程,因為把原來一步的工作分到了多個 ...
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 ...
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 ...