大数据平台： 数据分层

最新推荐文章于 2025-07-15 23:16:19 发布
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博客围绕大数据平台的数据分层展开，但具体内容缺失。数据分层在大数据平台中至关重要，能提升数据管理效率与质量。

从0到1构建大数据平台：数据生命周期设计要点
AI架构师小马
09-27 896
随着企业数字化转型的深入，数据已成为核心生产要素。数据孤岛：多源数据无法统一管理，导致分析效率低下；存储成本失控：冷热数据混合存储，造成资源浪费；质量缺失：数据错误、缺失问题影响业务决策；合规风险：数据泄露或超期留存引发法律问题。本文聚焦“数据生命周期设计”这一核心命题，覆盖从数据产生到销毁的全流程，旨在为技术团队提供可操作的设计指南，解决上述痛点并支撑企业数据价值最大化。核心概念：定义数据生命周期的阶段划分与关联关系；阶段设计：拆解八大阶段的设计要点，包含技术选型、数学模型与代码示例；
大数据环境下该如何优雅地设计数据分层
03-01
最近出现了好几次同样的对话场景：问：你是做什么的？答：最近在搞数据仓库。问：哦，你是传统行业的吧，我是搞大数据的。答：......发个牢骚，搞大数据的也得建设数据仓库吧。而且不管是传统行业还是现在的互联网公司，都需要对数据仓库有一定的重视，而不是谈一句自己是搞大数据的就很厉害了。数据仓库更多代表的是一种对数据的管理和使用的方式，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。现在所谓的大数据更多的是一种数据量级的增大和工具的上的更新。两者并无冲突，相反，而是一种更好的结合。话说，单纯用用Hadoop、Spark、Flume处理处理数据，其实只是学会几种新的工具，这是搞工具的，只是在数据
为什么选择这样的大数据平台架构？
weixin_34236497的博客
08-01 1510
当前BAT基本公开了其大数据平台架构，从网上也能查询到一些资料，关于大数据平台的各类技术介绍也不少，但在那个机制、那个环境、那个人才、那个薪酬体系下，对于传统企业，可借鉴的东西也是有限的。 技术最终为业务服务，没必要一定要追求先进性，各个企业应根据自己的实际情况去选择自己的技术路径。 与传统的更多从技术的角度来看待大数据平台架构的方式不同，笔者这次，更多...
大数据分层
Experience set us apart!
06-14 2159
离线大数据分层
大数据之数据仓库的分层：ODS/DWD/DWS/ADS
记录并分享
09-05 4650
ETL层（Extract-Transform-Load）：数据清洗层，存原始数据；ODS层（Operational Data Store）：操作数据源层；CDM层（Common Dimensional Model）：公共维度模型层，主要包括DWD层（Data Warehouse Detail 数据明细层） 和 DWS层（Data Warehouse Summary 数据汇总层）两部分；ADS层（Application Data Service）：数据应用层。
深度解析大数据分层架构：从源头到应用的全链路体系
编程在手天下我有的博客
04-18 1835
本文介绍大数据分层架构各层次。数据源层含企业内外数据，如业务库、社交平台数据等。数据采集层用 ETL、消息队列、网络爬虫获取数据。存储层有 HDFS 等适合不同结构数据。处理层批处理框架如 Hadoop MapReduce、Spark，流处理框架如 Flink、Storm，还有多种算法。服务层通过 RESTful API 提供数据服务，数据可视化工具展示数据，且有权限管理。应用层用于精准营销、风险控制、客户服务、智能决策，助力企业各方面管理与决策。
大数据基石：数据采集的技术架构与工程实践.md
06-23
数据采集（Data Ingestion）是大数据价值链的起点，其技术实现直接决定后续分析的可靠性与时效性。本文将深入解析数据采集的技术内核，并提供可落地的工业级实现方案。 数据采集的技术分层架构 1. 数据源层...
【云计算大数据】：企业大数据平台下数仓架构.pdf
06-28
数据分层架构是大数据平台的关键组成部分，通常包括集市层、中间层和基础数据层。集市层作为数据应用的场所，依据需求场景来构建，强调快速试错能力；中间层则负责将不同的数据系统和来源进行整合，抽象出基础关系，...
【云计算大数据】：浪潮数据中台解决方案.pdf
06-27
2. 标准规范数据架构与研发：构建统一的数据分层架构模式，包括基础层、公共中间层、应用层等，以及数据指标的结构化和规范化，确保指标口径的一致性。 3. 连接与深度萃取数据价值：形成以业务核心对象为中心的连接...
【云计算大数据】：联动大数据处理架构的选择和演进.pdf
06-27
在此阶段，大数据服务平台采用数据分层的设计理念，将数据分类为应用层、汇总层、分析层、临时提取层、近源层、明细层和历史层，确保数据处理的高可用性和灵活性。技术选型中引入了HBase、ES、Hive、Presto、Mysql、...
从大数据谈起2：分片和分层
weixin_34186931的博客
04-28 299
上一篇说了OLTP和OLAP，这篇文章从OLTP说起。 在一个大型的在线业务里，数据量一旦很大的时候，就需要考虑如何加入更多的服务器来存储。 在互联网的发展过程中，当开始碰到数据库访问瓶颈时，仅仅是单张数据表到了一定的容量时，比如某互联网公司有了千万级别的用户时，查询操作就开始变慢。之后某位牛X的技术人员想出了一个很好的解决方案，就是分表，按照用...
数据怎么分层？从ODS、DW、ADS三大层一一拆解！
最新发布
oOBubbleX的博客
07-15 1185
构建高效有序的数据管理体系 数据分层是解决数据混乱问题的有效方法，通过建立清晰的数据层次结构，让每类数据都有固定位置和职责。核心分为三层：数据运营层(ODS)保存原始业务数据，数据仓库层(DW)进行加工处理（含明细层DWD、中间层DWM和服务层DWS），数据应用层(ADS)面向最终业务使用。合理的分层设计能带来八大优势：提升数据质量、优化性能、易于维护、增强灵活性、支持多维分析、减少冗余、便于历史数据管理和提高可扩展性。分层原则包括：按应用支持程度、业务覆盖范围和数据聚合程度进行划分。
大数据基础知识科普--数据分层（ETL、ODS、DW、DWD、DWM、DWS、DIM）
热门推荐
程序人生
06-18 4万+
零、数据加载层：ETL（Extract-Transform-Load） 一、数据运营层：ODS（Operational Data Store） 二、数据仓库层：DW（Data Warehouse） 1. 数据明细层：DWD（Data Warehouse Detail） 2. 数据中间层：DWM（Data WareHouse Middle） 3. 数据服务层：DWS（Data WareHouse Servce） 三、数据应用层：APP（Application） 四、维表层：（Dimension）
大数据系列—大数据平台的分层结构，个人如何搭建大数据环境（stage2）
爱程序，爱生活
09-05 1122
Boys，Grils，Friends！ My name is Jinsuo.Shi. 一个不正经的大数据开发工程师，目前从事在公司主要进行CDP平台的数据接入、数据的ETL、数据的融合与事件的展开工作。 个人大数据技术栈：DataX,Sqoop,Hadoop,Hive,Spark,Flink,Hbase,Kafka,Kettle,Azkaban,Airflow,Tableau… 个人在学习领域：Python，Pandas数据分析，PowerBI数据可视化,机器学习，算法等… 个人兴趣爱好：广泛阅读，旅游远.
大数据之数据仓库分层
HW_870754395的博客
06-03 5755
大数据之数据仓库分层1. 什么是数据分层？2. 数据分层的好处一种通用的数据分层设计3. 举例4. 各层会用到的计算引擎和存储系统5. 大数据相关基础概念 1. 什么是数据分层？ 数据分层是一套行之有效的数据组织和管理方法，使得数据体系更有序。 2. 数据分层的好处 （1）清晰数据结构 每一个数据分层都有它的作用域和职责，在使用表的时候能更方便的定位和理解。 （2）减少重复开发 规范数据分层，开发...
大数据仓库分层
公子专栏
09-20 1008
数据仓库分层ODS 与 DW我们的分层 ODS 与 DW 对于ODS层，一般大家都能够认同它是一种操作型比较强的、未保留历史或者保留近期历史的数据。所谓操作型，是相对分析型而言的。后者多是汇总的、便于分析统计的结构。操作型的另一个特点就是经常会被更新，而分析型数据很少如此。。 我们的分层 由于2B业务的原因，一个企业一个库，一个订单一张表，因此整体上数据存储比较杂乱。在同步时，我们另外加了一个 B...
大数据-数据仓库分层概念
weixin_42326851的博客
06-04 3478
大数据-数据仓库分层概念
数据仓库
qq_44949002的博客
11-21 1394
答：并行的，dw 层问：那其实对于同一个数据，这两个过程是串行的?ODS 全称是 Operational Data Store，操作数据存储.“面向主题的”，数据运营层，也叫ODS层，是最接近数据源中数据的一层，数据源中的数据，经过抽取、洗净、传输，也就说传说中的 ETL 之后，装入本层。概念：是数据仓库的细节数据层，是对STAGE层数据进行沉淀，减少了抽取的复杂性，同时ODS/DWD的信息模型组织主要遵循企业业务事务处理的形式，将各个专业数据进行集中，明细层跟stage层的粒度一致，属于分析的公共资源。
大数据设计为何要分层，行业常规设计会有几层数据
KKwan的博客
03-28 2393
ODS的主要目的是在保持数据的原始状态的同时，提供一个中间层，用于将来自各个业务系统的数据整合、清洗和标准化，以支持后续的数据分析、报表生成和业务应用等需求。：ODS层主要用于存储原始的、经过简单处理的业务数据，通常是从各个业务系统中提取的数据，保留了数据的原始状态和结构，是数据仓库中的第一层。这包括去除错误、重复、不完整或不一致的数据，以及将数据转换成适合分析和报表生成的格式。安全性：由于ODS层存储了原始的业务数据，因此需要采取必要的安全措施，保护数据的机密性和完整性，防止数据泄露和不当使用。
构建大数据平台：数据中台与数据中枢策略
"大数据平台建设方案，包括数据中台、数据中枢、数据湖以及数据要素的识别和利用，旨在打破数据孤岛，实现数据的集中存储、处理和分析，以支持企业的业务决策和优化。方案关注数据的安全性、合规性，以及通过统一...
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