DWD（Data Warehouse Detail）：數據明細層，結構和粒度與原始表保持一致，對ODS層數據進行清洗（取出空值、臟數據、超過極限范圍的數據）。 DWD層的數據來源於ODS原始數據層，在原始數據層的Hive表里，只有一個字段，存儲了原始的一條條日志信息，下面以事件（如商品點擊事件 ...

ODS層數據不做任何處理，完全仿照業務數據庫中的表字段，一模一樣的創建ODS層對應表。 8張表建表語句： ①用sqoop把導入到HDFS的時候，加了參數--fields-terminated-by "\t"，因此這里ODS層建表的時候也注意相同的分隔符。 ②不管是全量導入還是其他形式，都使 ...

業務數倉的DWD層一般有兩個典型操作： ①因為是DWD層，所以要進行數據清洗。 ②因為數據來源於web項目的數據庫，標的設計遵循三范式，因此在數倉里需要進行降維，以減少join次數。 在示例的8張表中，訂單表，訂單詳情表，用戶表，支付流水表字段與ODS層一致。對商品表的分類進行降維。增加二級 ...

1. 引言 本篇主要講述操作數據存儲（ODS）系統產生的背景、定義、特點，以及它與數據倉庫的區別。在前兩篇，筆者介紹了什么是數據倉庫？為什么需要數據倉庫？數據倉庫系統的體系結構是什么？因此可能在讀者心里已經形成了企業數據存儲的DB~DW兩層體系結構的概念，但在實際應用中，並不總是這樣，有時候 ...

為什么需要用戶行為寬表？把每個用戶單日的行為聚合起來組成一張多列寬表，以便之后關聯用戶維度信息后，進行不同角度的統計分析。 數據來源：DWD層相關的業務數據表 創建用戶行為寬表： 這張寬表整合了下單、支付和評論3種行為。 數據導入腳本： with as基本語法為如下，作用 ...

  本文原鏈接：什么是數據倉庫，數倉有什么特點   數據倉庫，簡稱數倉，英文名稱為Data Warehouse，可簡寫為DW或DWH。數據倉庫，是為企業所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支持的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持目的而創建。 為需要業務智能的企業，提供指導 ...

  目前主流的數據倉庫分層大多為四層,也有五層的架構，這里介紹基本的四層架構。 分別為數據貼源層(ods)、數據倉庫明細層(dw)、多維明細層(dws)和數據集市層(dm)。   下面是架構圖：   數據分層的目的是：減少重復計算，避免煙囪式開發，節省計算資源，靠上層次，越對應 ...

我在公司的數據部門工作，每天的訂單類數據處理流程大致如下： 刪除分析數據庫的歷史訂單數據 全量更新訂單數據到分析數據庫。（由於訂單核心數據不大，所以經受得起這么折騰） 將數據簡單清洗，並生成數據集市層 分析處理，產出報表。當然還有其他的數據也是這么處理的（比如產品的數據、景區 ...