数据仓库分层

大数据环境下数据分层设计
最新推荐文章于 2025-04-29 14:50:45 发布
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#数据仓库 #大数据 #设计

博客聚焦大数据环境，探讨如何优雅地进行数据分层设计，涉及大数据领域中数据分层设计的相关内容，为大数据环境下的数据处理提供思路。
数据仓库命名规范
04-08
1. 概述 2. 数据仓库命名规范 2.1. 命名规范 2.1.1. 表属性规范 2.1.2. 索引 2.1.3. 视图 2.1.4. 物化视图 2.1.5. 存储过程 2.1.6. 触发器 2.1.7. 函数 2.1.8. 数据包 2.1.9. 序列 2.1.10. 普通变量 2.1.11. 游标变量 2.1.12. 记录型变量 2.1.13. 表类型变量 2.1.14. 数据库链接 2.2. 命名 2.2.1. 语言 2.2.2. 大小写 2.2.3. 单词分隔 2.2.4. 保留字 2.2.5. 命名长度 2.2.6. 字段名称 2.3. 数据类型 2.3.1. 字符型 2.3.2. 数字型 2.3.3. 日期和时间 2.3.4. 大字段 2.3.5. 唯一键
hive之数据仓库架构分层
weixin_43520450的博客
04-25 3776
一、数据仓库架构 数据仓库标准上可以分为四层：ODS（临时存储层）、PDW（数据仓库层）、DM（数据集市层）、APP（应用层）。 （1）ODS层： 为临时存储层，是接口数据的临时存储区域，为后一步的数据处理做准备。一般来说ODS层的数据和源系统的数据是同构的，主要目的是简化后续数据加工处理的工作。从数据粒度上来说ODS层的数据粒度是最细的。ODS层的表通常包括两类，一个用于存储当前需要加载的数...
数据仓库实践：数仓分层模型命名
the_singing_towers的博客
06-24 612
不论是像Oracle等关系型数据库平台上的传统数仓，还是Doris、Hive、Kudu平台上的大数据数仓，数仓分层一般是通过命名进行区分管理。而命名中还有一些或大或小的细节问题需要根据现状考虑。
六、数据仓库电商项目——应用层、ADS、APP层
.
05-14 2022
数仓搭建-ADS层 设备主题 活跃设备数主题（日、周、月） 需求定义： 日活：当日活跃的设备数 周活：当周活跃的设备数 月活：当月活跃的设备数 drop table if exists ads_uv_count; create external table ads_uv_count( `dt` string COMMENT '统计日期', `day_count` bigint COMMENT '当日用户数量', `wk_count` bigint COMMENT
数据仓库分层理论
HandsomeBoy
10-11 1399
数据仓库的分层理论是数据仓库建设和设计的基础之一，目的是将不同类型、不同处理阶段的数据分层存放和管理，以提高数据处理的效率和灵活性，同时增强数据的可维护性和可扩展性。在数据仓库中，分层帮助我们理清从原始数据到最终业务数据的整个处理流程。
数据仓库分层设计
m0_37689903的博客
07-02 744
本文首先介绍了什么是数据仓库，数据仓库有什么特点；然后介绍了如何才能设计出好的数据仓库，要基于的原则；接着介绍了数据仓库如何分层，每层的作用和意义，数据层次调用的原则；最后介绍了每层表的命名规范以及数据清洗的规范
数据仓库面试题——数据仓库分层
qq_41544550的博客
10-26 1357
数据仓库分层
数据仓库分层架构详解：ODS、DWD、DWS、ADS层及其实现工具
最新发布
lingding_cn的专栏
04-29 2230
数据仓库（Data Warehouse，DW）是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。与传统的业务数据库不同，数据仓库主要用于数据分析和决策支持，而非日常事务处理。为了更好地组织和管理数据，现代数据仓库通常采用分层架构，常见的分层包括ODS、DWD、DWS和ADS四层。这种分层设计既可以提高数据处理效率，又能保证数据质量和一致性。
hive数仓分层
qq_58355375的博客
07-01 1069
从ODS层到ADS层，Hive的数据仓库架构形成了一个清晰、高效的数据处理和分析流程。ODS层提供了原始数据的存储；DWD层对数据进行清洗和规范化；DIM层提供了维度数据；DWS层整合了数据并提供了高度汇总的数据；最后，ADS层将数据提供给数据产品和数据分析使用。这个流程确保了数据的高效处理和分析，为业务决策提供了有力的支持。
数据仓库分层解析(详细)
super_mochi1
01-08 1万+
数据仓库分层是一种组织和管理数据仓库的结构化方法，它将数据仓库划分为不同的层次或级别，每个层次具有特定的功能和目的。这种分层方法有助于管理数据仓库中的数据流程、数据处理和数据访问，并提供一种清晰的结构来支持数据管理和分析需求
hive数仓的分层与建模
korry24的博客
02-10 1458
Hive 数据仓库分层和数据建模是一种常见的数据仓库设计方法，旨在通过分层的方式组织数据，提高数据的可维护性、可复用性和查询性能。数据仓库通常采用分层架构，目的是将数据按照不同的处理阶段和用途进行划分，便于管理和优化。通过合理的分层和建模，可以构建高效、可扩展的 Hive 数据仓库，满足业务需求并提升数据分析效率。数据建模是设计数据仓库的核心步骤，常见的建模方法包括。：对数据进行分桶，优化 JOIN 和聚合操作。：按时间或业务字段分区，提高查询效率。：减少存储空间和 I/O 开销。：提高存储和查询性能。
详解大数据数据仓库分层架构
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Ganymede的Hadoop世界
05-10 4万+
大数据数据仓库是基于HIVE构架的数据仓库，分布文件系统为HDFS，资源管理为Yarn，计算引擎主要包括MapReduce/Tez/Spark等，分层架构如下：
【漫谈数据仓库5】 如何优雅地设计数据分层
格物致知
10-29 856
本文主要讲解数据仓库的一个重要环节：如何设计数据分层！其它关于数据仓库的内容可参考之前的文章。 本文对数据分层的讨论适合下面一些场景，超过该范围场景 or 数据仓库经验丰富的大神就不必浪费时间看了。 数据建设刚起步，大部分的数据经过粗暴的数据接入后就直接对接业务。 数据建设发展到一定阶段，发现数据的使用杂乱无章，各种业务都是从原始数据直接计算而得。 各种重复计算，严重浪费了计算资源，需要优化性能。
大数据BI工具Tableau学习【第四期】：构建图表之分层和分组，集
张国荣家的弟弟
05-18 1179
文章目录分层结构如何创建分层结构？分层下钻演示移除分层创建组数据窗格创建组GIF 创建演示视图创建组创建集 分层结构 意义：方便细分可视化，以及各层之间的下钻。 如何创建分层结构？ 1.数据窗格中，直接将字段拖放到另一个字段顶部。 2.也可以按ctrl选中你要分层的字段一起创建的 分层下钻演示 ![在这里插入图 移除分层 不支持鼠标滑动移除 创建组 含义：组是构成更高级别类别的维度成员的组合 创建场景: 有英语，语文，数学，政治，生物，地理 想看主课和副科的平均分数。 分析：就可以进行分组英
电商离线数仓项目-数仓分层哪几层?/数仓为什么要分层?
weixin_43586713的博客
09-30 3009
电商离线数仓数仓分成哪几层?数仓为什么要分层? 数仓分成哪几层? 1、ODS层（原始数据层）:存放原始数据，直接加载原始日志、数据，数据保持原貌不做处理。 2、DWD层（明细数据层） 结构和粒度与ODS层保持一致，对ODS层数据进行清洗（去除空值，脏数据，超过极限范围的数据），也有公司叫DWI。 3、DWS层（服务数据层） 以DWD为基础，进行轻度汇总。一般聚集到以用户当日，设备当日，商家当日，商品当日等等的粒度。 4、 ADS层（数据应用层） 数据应用层，也有公司或书把这层命名为APP层、DAL层等。 面
详解数仓分层设计架构 ODS-DWD-DWS-ADS
hellozhxy的博客
08-09 5637
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。
【数仓】数据分层概念以及相关逻辑
不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海。一个喜欢学习分享的程序员
02-29 5003
在数仓项目中，常见的数据分层包括以下几种：1）这一层存放原始数据，通常直接加载原始日志或数据源中的数据，并保持数据的原貌不做处理。它是后续数据处理的基础。2）该层与ODS层的数据结构和粒度保持一致，但对ODS层的数据进行了清洗，包括去除空值、脏数据和超过极限范围的数据等。有时也被称为DWI层。3）以DWD层为基础，这一层进行了轻度汇总。通常会聚集到以用户、设备、商家、商品等为主题的粒度，为上层的数据应用提供基础数据。4）面向实际的数据需求，以DWD或DWS层的数据为基础，组成各种统计报表。
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