大數據開發-數倉ads層指標計算
ads層數據往往是最終的結果指標數據，在大屏展示，或者實時流處理時候使用，通過下面兩個例子來練習業務大屏展示sql該怎么寫。 1.會員分析案例 1.1 數據准備 表結構如下，其中此表是dws層以天為維度的會員表，比如每天的會員信息匯總， 1.2 會員指標計算 沉默會員的定義：只在安裝 ...
原文：【大數據面試】【數倉項目】分層：ODS層、DWD層、DWS層、ADS層構成、操作
一 ODS層 保持數據原貌，不做任何修改 數據壓縮：LZO壓縮，減少磁盤空間 創建的是分區表：可以防止后續的全表掃描 包括 用戶行為：string line dt ods start ods event 商品列表 商品詳情 點擊 廣告 點贊 評論 收藏 業務數據： 張表 用戶 支付 訂單表 訂單詳情 商品表 商品一二三級分類 二 DWD層 ETL對數據的核心字段進行清洗 去重 去空 ETL工具是什 ...
2021-12-16 17:17 0 1321 推薦指數：
相關推薦
4.Hive中的ODS、 DWD、 DWS、 ADS 數倉分層
1、數據倉庫 我們常提的數倉（DataWarehouse），就是在我們已有的數據庫（他是對數據的存儲）的基礎之上，增加了對數據的OLAP（On-Line Analytical Processing），支持復雜的數據分析操作，更側重決策支持，提供直觀易懂的查詢結果，而數據庫更着重的是事務處理 ...
大數據實時項目(ads層)
第一章 ADS 聚合層 ads層，主要是根據各種報表及可視化來生成統計數據。通常這些報表及可視化都是基於某些維度的匯總統計。 1 需求 熱門商品統計（作業） 熱門品類統計（作業） 熱門品牌統計 交易用戶性別對比（作業） 交易用戶年齡段對比（作業） 交易額省市 ...
數倉1.2 |分層| ODS& DWD& DWS& ADS| 行為數倉
數倉分層 ODS：Operation Data Store原始數據 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具體表 DWS(寬表-用戶行為，輕度聚合) data warehouse service ...
【轉】詳解數倉中的數據分層：ODS、DWD、DWM、DWS、ADS
簡書上一篇博文講數倉，我覺得和之前轉的一篇帆軟的博文也是挺有參考和學習價值的。講清楚了每個分層的概念和做什么。 這是博文的出處https://www.jianshu.com/p/1dd894e5bb62 --------------------------------------------------------------------------------------------- ...
數據倉庫 業務數倉 DWD層
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 ...
數據倉庫 業務數倉 ODS層
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 ...
【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 ...