分层的意义

在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述 在这里插入图片描述在这里插入图片描述 在这里插入图片描述osi 实现复杂,效率低(层次划分不合理,不适合市场需求,tcp/ip 则比较适合)
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  1. 应用层
    1. 所有能和用户交互产生的网络流量程序

  2. 表现层

    1. 对数据格式变换
    2. 数据加密与解密
    3. 数据压缩和恢复
    
  3. 会话层
    1. 建立连接(先表示层实体/ 用户进程提供建立连接并在连接上有序的传输数据),这是会话,也是建立同步(SYN)
    2. 建立、管理、终止会话
    3. 使用校验点 可以使会话在同学失效时校验点/同步点继续回复通信,实现数据同步,适用于传输大文件(主要协议:ADSP、ASP)

  4. 传输层
    1. 负责主机中两个进程的同学,即端到端的通信(强调进程之间的通信),进程用端口号作为编号标识。传输单位是报文段或用户数据报
    2. 可靠传输、不可靠传输
    3. 差错控制
    4. 流量控制
    5. 复用分用
    6. 关键协议: TCP、 UDP

  5. 网络层
    1. 路由选择(最优路径)
    2. 流量控制 (背压)
    3. 差错控制 (奇偶校验码)
    4. 阻塞控制 (控制速度,缓解阻塞)
    5. 关键协议: IP,IPX,ICMP, ICMP, ARP, RARP, OSPF

  6. 数据链路层
    1. 成帧
    2. 差错控制,帧位, 位错
    3. 流量控制
    4. 访问(接入控制) 控制(共享)信道的访问

  7. 物理层:
    1. 主要任务,物理媒体上实现比特流的透明传输(单位比特)
    2. 透明传输:什么数据什么样的比特组合,都应该能够在链路上传送
    3. 定义接口特性
    4. 定义传输模式:单工,半双工,双工
    5. 定义传输速率
    6. 比特同步、比特编码
    7. 关键协议: RJ45,802.

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<think>好的,我现在需要帮助用户理解数据仓库分层架构的意义和作用。首先,我应该回顾一下用户提供的引用内容,确保准确引用这些资料。 用户给出了四个引用,其中引用[1]提到Inmon和Kimball的不同侧重点,综合起来定义了数据仓库的特性。引用[2]和[3]都详细说明了数据仓库的分层设计,特别是DW层的作用。引用[4]则提到了DWS层的轻度聚合操作。这些内容需要整合到回答中。 接下来,我需要确定用户的问题:数据仓库分层架构的意义和作用。用户可能想了解为什么分层是必要的,以及每一层的具体功能。根据引用内容,分层的主要意义包括解耦、提高复用性、简化开发、数据质量保障和资源优化。 然后,我应该按照典型的分层结构来组织回答,比如ODS、DWD、DWS、ADS等层次。每个层次需要简要说明其作用,并引用对应的引用资料。例如,引用[2]提到DW层按主题建立数据模型,排除无用数据,而引用[4]则说明DWS层进行轻度聚合。 同时,要注意用户提到的系统级指令,比如使用正确的中文回答,生成相关问题,以及正确引用标注。在引用时,要自然地添加引用标识,比如在讨论分层意义时引用[1][2][3],在提到DWS层时引用[4]。 还需要检查是否遗漏了任何关键点,比如分层如何支持管理决策,或者不同分层方法(Inmon vs. Kimball)的影响。不过根据用户的问题,重点可能在于通用分层架构而非方法论比较。 最后,生成的相关问题需要分层架构相关,可能涉及每层的具体职责、设计挑战或实际应用案例。确保问题有针对性,能够引导用户进一步学习。 现在,按照逻辑结构组织内容,确保每个部分都有引用支持,并符合格式要求。</think>### 数据仓库分层架构的意义作用 数据仓库分层架构通过**解耦复杂流程**、**提升数据质量**、**优化资源分配**实现高效的数据管理分析,是数仓设计的核心逻辑。以下是具体分层意义作用的分析: --- #### 一、分层架构的意义 1. **降低系统耦合度** 通过划分层次(如ODS、DWD、DWS、ADS),将数据采集、清洗、整合、应用等环节解耦。例如,源数据变更只需调整ODS层,无需影响上层模型[^2][^3]。 2. **提高数据复用性** 公共数据在DWD层统一清洗后,可被多业务重复调用,避免重复计算。例如,用户画像数据在DWD层加工后,可同时支持营销分析风险控制[^4]。 3. **简化开发复杂度** 分层后,开发人员只需关注当前层逻辑。如ADS层直接面向业务需求,无需处理原始数据冗余问题。 4. **保障数据质量** 分层设计为数据校验提供明确节点。例如,ODS到DWD层可添加数据质量监控规则(如去重、空值检测)。 5. **优化资源分配** 高频访问的聚合数据(如DWS层)可分配高性能存储,冷数据(如ODS层历史备份)可压缩存储,降低成本[^4]。 --- #### 二、典型分层架构及作用 1. **ODS(操作数据存储层)** - **作用**:直接同步原始业务数据,保留细节,提供数据备份追溯能力。 - **示例**:存储未经处理的订单流水表、用户日志等。 2. **DWD(数据明细层)** - **作用**:对ODS层数据清洗(去噪、标准化)、维度关联,生成规范化的明细表。 - **示例**:将订单流水关联用户表,补充地域、时间维度信息[^4]。 3. **DWS(轻度聚合层)** - **作用**:按通用维度(如时间、地域)预聚合,提升查询效率。 - **示例**:按日统计用户活跃度、商品销量等中间指标。 4. **ADS(应用数据服务层)** - **作用**:面向具体场景(如报表、推荐系统)加工数据,直接驱动业务决策。 - **示例**:生成用户分群标签表、实时大屏展示的GMV指标。 --- #### 三、实际应用价值 - **决策支持**:通过分层加工,将原始数据转化为面向主题的高质量信息(如客户留存分析主题),直接支持管理决策[^1]。 - **历史数据分析**:DW层长期存储历史数据,支持趋势分析(如5年销售周期对比)。 - **资源弹性扩展**:各层可独立扩展存储计算资源(如DWS层使用列式存储提升聚合效率)[^4]。 ---
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