ods層： 數據來源及建模方式：各業務系統的源數據，物理模型與業務模型一致； 服務領域： 為其它邏輯層提供數據； 數據ETL過程描述：把業務數據抽取落地成文本文件，再裝載到數據倉庫ods層，不做清洗轉化。 功能： 1）ods是數倉准備區 2）為dwd提供原始數據 3）減少 ...

1.分層目的 數據能夠有秩序地流轉，數據的整個生命周期能夠清晰明確被設計者和使用者感知到 層次清晰、依賴關系直觀 2.分層的優點： 清晰數據結構：每一個數據分層都有它的作用域和職責，在使用表的時候能更方便地定位和理解 減少重復開發：規范數據分層，開發一些通用的中間層數據 ...

1 、為什么要分層 我們對數據進行分層的一個主要原因就是希望在管理數據的時候，能對數據有一個更加清晰的掌控，詳細來講，主要有下面幾個原因： 清晰數據結構：每一個數據分層都有它的作用域，這樣我們在使用表的時候能更方便地定位和理解。 數據血緣追蹤：簡單 ...

1、概述 數據倉庫中，常見的分層包括ods、dwd、dws、dwt、ads、dim等 2、傳統上的數據分層 早期的大數據平台是以hadoop為核心，數據開發也是以MapReduce為主，hive等sql類開發很少見。 因為當數據從多個源頭采集上來之后，格式化便成了原始數據。 原始數據 ...

------------恢復內容開始------------ 一、各個層作用 ODS：直接加載的是采集到的原始數據，數據保存原貌不做處理，就一個字段（一行就是一個日志字符串），使用天作為分區表，一般為json數據 DWD:對ods的數據進行展開 例如：如果采集的日志分類型的，可以根據事件 ...

  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 ...

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 ...

一、ODS層 1、保持數據原貌，不做任何修改 2、數據壓縮：LZO壓縮，減少磁盤空間 3、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 ...