Hive-數據倉庫（二）數據倉庫架構分層
數據倉庫（二）數據倉庫架構分層 一、數據倉庫架構 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）、DM（數據集市層）、APP（應用層）。 1）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 ...
原文：HIVE數據倉庫分層
從低往高層： ODS gt DWD,DWS gt 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，超過極限范圍的 明細解析 DWS 聚合 data warehouse Summary 輕度聚合對DWD DM 應用層 ...
2020-12-09 16:00 0 428 推薦指數：
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目錄 一、數據倉庫之數倉分層 （一）為什么要分層？ （二）數倉三層 1、數據運營層：ODS（Operational Data Store） 2、數據倉庫層：DW（Data Warehouse） 3、數據 ...
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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 ...
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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 ...
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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 ...
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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 ...
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周末閑下來，畫了幅目前主流的數據倉庫的分層結構。 ...