数仓分层

最新推荐文章于 2025-01-08 10:24:07 发布
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分类专栏： 数据基建 文章标签： 数据仓库
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本文探讨了数据仓库的分层设计，包括分层的定义、意义和具体设计方法。数仓分层作为关键环节，旨在提供高效的数据组织和管理方案，其核心价值在于解耦合。

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参考资料

数仓到底要分多少层？

数仓架构图

在这里插入图片描述

数仓分层定义（What）

数仓分层是数据仓库设计一个重要的核心环节，提供一套高效组织和管理数据体系的方法

数仓分层意义（Why）

核心意义：解耦

意义 说明
清晰数据结构
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数据仓库的分层理论
大模型大数据攻城狮的专栏
03-24 707
数据仓库的分层理论是为了更好地组织和管理数据，支持复杂的数据分析和决策支持。在这一理论中，数据仓库被分为多个层次，每个层次都有其特定的作用和设计原则。以下是每一层的详细介绍，以及以销售人员为例的Doris建表实例。
Day 1 - 基本语法
qq_41175455的博客
09-22 1349
Day 1 1.基本语法 一、语句 （1条有效程序） print('你好！') print('世界！') # 一行有多条语句，要用分号隔开 print('你好！');print('世界！') 二、注释 注释是代码中不参与编译执行的说明性文字（不影响程序功能） # 单行注释————Ctrl+/ print('hello world!') # 在控制台打印hello world! # 多行注释————将文字放入一对'''或"""之间 """ 注释1 注释2 注释3 """ ''' A B
数据仓库分层概念
m0_55975991的博客
07-07 1484
数据仓库分层讲解，各层概念与特点功能
数仓分层——ODS、DW、ADS
麦当当的博客
05-07 9708
ODS（Operational Data Store，运营数据存储）是数据仓库体系结构中的一个重要组成部分，通常作为数据仓库架构中的第一个层次或者与原始数据层紧密相关。ODS 层主要用于存储和处理来自业务应用系统的实时、操作性数据，提供给业务用户和决策者进行日常的操作性查询和分析。数据来源： ODS 层的数据主要来自于组织内部的业务应用系统，如企业资源计划（ERP）、客户关系管理（CRM）、销售、采购、库存管理系统等。这些系统产生的数据通常是实时、操作性的，包含了组织的日常业务活动的详细信息。数据存储。
详解数仓分层设计架构 ODS-DWD-DWS-ADS
hellozhxy的博客
08-09 4491
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。
数据仓库分层设计——分层定义
多头注意力探索Now
06-19 2980
数仓分层
大数据—数仓分层概论
麦当当的博客
04-27 1646
数据仓库的发展背景源于企业对大规模数据集成、数据分析和决策支持的需求，以及数据分析技术的不断发展和成熟，标志着企业逐渐转向数据驱动的企业文化。数据仓库作为一个面向主题的、集成的、非易失的数据集合，为企业提供了一个统一的数据视图和分析环境，促进了数据资产的价值最大化。
离线数仓分层理论知识
时光带不走,年少轻狂
10-15 785
离线数仓
Hive数仓分层
m0_73623240的博客
10-24 1743
hive数仓分层知识点整理
数仓分层概念
weixin_60164612的博客
09-27 1125
日活:对DWD层里面的启动表的mid字段进行groupby去重,有多少个mid就表示有多少个启动过APP,那只要启动过APP的用户就代表了当日活跃。2)DWD层 (数据明细层) : 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,行式存储改为列式存储,改变压缩格式。面向实际的数据需求，以DWD或者DWS层的数据为基础，组成的各种统计报表。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。2、DWD层（明细数据层）
数据仓库数据分层详解
JAVA领域优质创作者，基于分片网络查询方法专利发明者。
03-13 6553
原始数据层（Raw Data Layer）：这是数仓中最底层的层级，用于存储从各个数据源获取的原始数据。这些数据通常是未经处理和清洗的，包括来自数据库、日志文件、传感器等的数据。原始数据层的目的是保留数据的完整性和可追溯性，以备后续的数据处理和分析。 数据清洗层（Data Cleansing Layer）：该层对原始数据进行清洗、去重、转换和标准化等处理。在这一层中，数据质量和一致性是关键考虑因素。清洗后的数据可以更好地支持后续的数据分析和建模。 集成层（Integration Layer）：这一层是将来自
数据仓库分层解析(详细)
最新发布
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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
为什么要数据仓库分层？好处是？
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按照数据流入流出的过程，数据仓库架构可分为三层——源数据、数据仓库、数据应用。 源数据层（ODS）：此层数据无任何更改，直接沿用外围系统数据结构和数据，不对外开放；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。 数据仓库层（DW）：也称为细节层，DW层的数据应该是一致的、准确的、干净的数据，即对源系统数据进行了清洗（去除了杂质）后的数据。 数据应用层（DA或A...
【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 4800
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。
电商离线数仓项目-数仓分层哪几层?/数仓为什么要分层?
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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
数据仓库分层介绍（ETL、ODS、DW、APP、DIM）
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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）
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