数据仓库分层DWD、DWB、DWS

最新推荐文章于 2025-09-13 19:55:28 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-13 19:55:28 发布 · 3.9k 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#数据仓库

本文详细介绍了数据仓库（DW）的三层结构：细节数据层（DWD）、基础数据层（DWB）和服务数据层（DWS）。DWD作为业务与数据仓库间的隔离层，DWB存储客观数据并作为指标数据层，而DWS则基于DWB整合汇总成主题域服务数据。

DW ：data warehouse 翻译成数据仓库
DW数据分层，由下到上为 DWD,DWB,DWS
DWD：data warehouse detail 细节数据层，有的也称为 ODS层，是业务层与数据仓库的隔离层
DWB：data warehouse base 基础数据层，存储的是客观数据，一般用作中间层，可以认为是大量指标的数据层。
DWS：data warehouse service 服务数据层，基于DWB上的基础数据，整合汇总成分析某一个主题域的服务数据，一般是宽表。

Akari0216
关注
数仓(三)：分层设计 ODS-DWD-DWS-ADS
.
11-27 2万+
一、数仓建模的意义，为什么要对数据仓库分层？ 只有数据模型将数据有序的组织和存储起来之后，大数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。 1、清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域，这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解。 数据关系条理化：源系统间存在复杂的数据关系，比如客户信息同时存在于核心系统、信贷系统、理财系统、资金系统，取数时该如何决策呢？数据仓库会对相同主题的数据进行统一建模，把复杂的数据关系梳理成条理清晰的数据模型，使用时就可避免上述问题了。 2、数据血缘追...
数仓分层设计架构 详解-ODS-DWD-DWS-ADS
JanLEE
07-10 5571
一、数仓建模的意义，为什么要对数据仓库分层？只有数据模型将数据有序的组织和存储起来之后，大数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。分层意义1、清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域，这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解。数据关系条理化：源系统间存在复杂的数据关系，比如客户信息同时存在于核心系统、信贷系统、理财系统、资金系统，取数时该如何决策呢？数据仓库会对相同主题的数据进行统一建模，把复杂的数据关系梳理成条理清晰的数据模型，使用时就可避免上述问题了。2、数据血缘追踪：简单来讲可以这样理解
数据仓库的DWD层-详解与最佳实践
一个8年大数据开发工程师的碎碎念
07-29 4130
DWD层,全称Data Warehouse Detail,是数据仓库分层架构中的细节层。它位于ODS(Operational Data Store)层之上,DWS(Data Warehouse Service)层之下,是连接原始数据和汇总数据的重要桥梁。
数据库三大范式
brid_fly的博客
11-13 388
数据库设计三大范式 为了建立冗余较小、结构合理的数据库，设计数据库时必须遵循一定的规则。在关系型数据库中这种规则就称为 范式。范式是符合某一种设计要求的总结。要想设计一个结构合理的关系型数据库，必须满足一定的范式。   1.第一范式(确保每列保持原子性) 第一范式是基本的范式。如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值，就说明该数据库表满足了第一范式。   2.第二范式(确...
详解数据仓库和数据集市：ODS、DW、DWD、DWM、DWS、ADS
最新发布
我走的每一步都算数
09-13 1455
Data warehouse（可简写为DW或者DWH）数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，主要应用于OLAP（on-line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。目前行业比较流行的有：AWS Redshift，Greenplum，Hive等。这是一张典型的数据仓库架构图。
三、数据仓库电商项目——DWD层
.
05-14 1717
启动日志start_log清洗到DWD 用到的函数：get_json_object 1）person表xjson字段内容为： Xjson=[{"name":"大郎","sex":"男","age":"25"},{"name":"西门庆","sex":"男","age":"47"}] 2）取出第一个json对象 SELECT get_json_object(xjson,"$.[0]") FROM person; 结果是：{"name":"大郎","sex":"男","age":"25"} 3）取出第
数据仓库分层介绍（ETL、ODS、DW、APP、DIM）
qq_41587243的博客
05-26 9317
数据仓库各层说明： 一、数据加载层：ETL（Extract-Transform-Load） 二、数据运营层：ODS（Operational Data Store） 三、数据仓库层：DW（Data Warehouse） 数据明细层：DWD（Data Warehouse Detail） 数据中间层：DWM（Data WareHouse Middle） 数据服务层：DWS（Data WareHouse Service） 四、数据应用层：APP（Application） 五、维表层：DIM（Dimension）
详解数仓分层设计架构 ODS-DWD-DWS-ADS
hellozhxy的博客
08-09 5739
这样对于不同层次的数据操作，创建不同层次的任务，可以放到不同层次的任务流中进行执行（大公司一个集群通常每天的定时任务有几千个等待执行，甚至上万个，所以划分不同层次的任务流，不同层次的任务放到对应的任务流中进行执行，会更加方便管理和维护）。每周的订单次数作为一行，粒度为每周。明细表用于存储ODS层原始表转换过来的明细数据，DWD 层的数据应该是一致的、准确的、干净的数据，即对源系统数据ODS层数据进行清洗（去除空值，脏数据，超过极限范围的数据，行式存储改为列存储，改压缩格式）、规范化、维度退化、脱敏等操作。
数据仓库分层 (ODS、DWD、DWS)
qq_42005540的博客
06-12 4927
数据仓库分层1.数据仓库DW1.1简介1.2主要特点1.3与数据库的对比2.数据分层2.1数据运营层（ODS）2.2数据仓库层（DW）2.3数据服务层/应用层（ADS）3.附录数据库设计三范式 作者：AmyZYX 出处：http://www.cnblogs.com/amyzhu/ 1.数据仓库DW 1.1简介 Data warehouse（可简写为DW或者DWH）数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系
数据仓库 ODS-＞DWD-＞DWS-＞ADS
desmond的专栏
08-17 1069
Data warehouse（可简写为DW或者DWH）数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，主要应用于OLAP（on-line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，听且提供直观易懂的查询结果。比较流行的有：AWS Redshift，Greenplum，Hive等。
一下为什么要分层？刚才你提到了dwd和dws层，请问他们有什么区别
06-05
例如，在数据仓库中，ODS层负责原始数据的存储，DWD层进行数据清洗和转换，而DWS层则生成适合分析的宽表。这种分层结构有助于减少重复计算，优化查询效率，并且使得数据血缘关系更加清晰。 ### DWD层的作用与特点 ...
万字详解数仓分层设计架构 ODS-DWD-DWS-ADS
weixin_45727359的博客
11-05 2032
一、数仓建模的意义，为什么要对数据仓库分层？只有数据模型将数据有序的组织和存储起来之后，大数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。1、分层意义1）清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域，这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解。数据关系条理化：源系统间存在复杂的数据关系，比如客户信息同时存在于核心系统、信贷系统、理财系统、资金系统，取数时该如何决策呢？数据仓库会对相同主题的数据进行...
大数据分层存储架构：ODS、DWD、DWM与DWS详解
weixin_41544125的博客
04-08 6068
通过这种分层存储结构，大数据系统可以更好地满足不同层次的数据需求，提高数据处理和分析的效率。同时，各层之间的数据流动和交互也变得更加清晰和可控，有助于减少数据冗余和错误，提高数据质量。在大数据领域中，ODS、DWD、DWM和DWS代表了数据仓库的不同层次，它们共同构成了大数据的分层存储结构。这种结构的设计有助于提高数据查询效率，降低成本，并满足不同的业务需求。需要注意的是，具体的分层结构和命名可能因不同的公司或项目而有所差异，但总体的设计思路和原则是一致的。
Pandas第三次作业20200907
Narutolxy的博客
09-07 1816
练习1 • 读取北向.csv 指定第一列为行索引 • 查看数据的基本信息 有无缺失值 对其缺失值进行处理 • 删除缺失值所在行 • 查看数据的基本信息 查看数据是否清洗完毕 • index列没啥用 将index列删除 • 观察数据是否有重复行 • 将重复行进行删除 • 将行索引 进行升序 • 将处理好的数据 保存至 北向(副).csv #！/user/bin/env python #-*-coding: utf-8-*- #@Time : 2020/9/719:53 #@Author
数据仓库中的DWD DWB DWS
weixin_34198762的博客
09-09 1178
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
数仓笔记（五）-DWD层，DWS层
m0_63475429的博客
09-18 1112
1）map结构数据定义2）array结构数据定义3）struct结构数据定义4）struct和array嵌套定义。6.1.3 启动日志表 思路解析：启动日志表中每行数据对应一个启动记录，一个启动记录应该包含日志中的公共信息和启动信息。先将所有包含start字段的日志过滤出来，然后使用get_join_object函数解析每个字段
企业级大数据项目【3】数仓-流量域DWD-DWS开发篇
涛哥大数据小屋
01-21 3496
1DW层整体设计 建模思想： DWD：放明细数据 DWS：数仓服务层；它的建模思想，就是为最终需求计算来提供支持服务，所以建模相对灵活 常见的建模套路有： 1.建大宽表（对应：维度建模思想中的维度退化） 2.轻度聚合 3.看具体需求（如，用户连续活跃区间记录表） 1.1技术选型概述 存储：HDFS 运算：HIVE/SPARK 1.2输入输出 数仓内部 输入 dwd层事实表及dim层维度表 输出 dws层聚合表 1.3主题模型举例 流量会话聚合天/月表 日新日活维度聚合表 事件会话聚合
【数据开发】DW数仓分层设计架构与同步策略（ODS、DWD、DWS等字段含义）
小哈里的博客
10-04 2970
文章目录 1、什么是数据仓库（DW） 2、DW分层设计架构（ODS，DWD，DWS） 3、数仓同步策略 1、什么是数据仓库（DW） Data warehouse（可简写为DW或者DWH）数据仓库是什么？ 是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，主要应用于OLAP（on-line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，听
数据仓库分层 DWD DWB DWS 含义
DN金猿的博客
08-03 1506
DWS：data warehouse service 服务数据层，基于DWB上的基础数据，整合汇总成分析某一个主题域的服务数据，一般是宽表。DWB：data warehouse base 基础数据层，存储的是客观数据，一般用作中间层，可以认为是大量指标的数据层。DWD：data warehouse detail 细节数据层，有的也称为 ODS层，是业务层与数据仓库的隔离层。DW ：data warehouse 翻译成数据仓库。DW数据分层，由下到上为 DWD,DWB,DWS。...
数据仓库分层原理与实践
3. DWD（Data Warehouse Detail）明细数据层：也称为ODS层，它是业务层与数据仓库之间的隔离层。在这一层，会进行数据清洗、维度退化和数据脱敏等操作，确保数据质量。 4. DWB（Data Warehouse Base）基础数据层：...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值