数据仓库ods层是啥意思_一文读懂大数据仓库建设

从传统数仓到大数据平台，MPP数据集市，Hadoop集群，还有混合架构数仓，一直在不断演进，但是万变不离其宗，大框架和方法论终归是那一套。所以本文就来分享数仓建设的方法论，文中针对的例子是大数据环境下的数据仓库建设，从目前互联网行业数据的采集，存储，同步以及任务调度与监控方面阐述了相关技术，还专门针对数据仓库的维度建模技术做了详细的介绍。 先从大数据数据仓库建设的整体架构说起。 下图是数据仓库的逻辑分层架构：

想看懂数据仓库的逻辑分层架构，必须先弄懂以下4大概念。 数据源 ：数据来源，互联网公司的数据来源随着公司的规模扩张而呈递增趋势，同时自不同的业务源，比如埋点采集，客户上报，API等。 ODS层 ：数据仓库源头系统的数据表通常会原封不动地存储一份，这称为ODS层, ODS层也经常会被称为准备区。这一层做的工作是贴源，而这些数据和源系统的数据是同构，一般对这些数据分为全量更新和增量更新，通常在贴源的过程中会做一些简单的清洗。 DW层 ：数据仓库明细层和数据仓库汇总层是数据仓库的主题内容。将一些数据关联的日期进行拆分，使得其更具体的分类，一般拆分成年、月、日，而ODS层到DW层的ETL脚本会根据业务需求对数据进行清洗、设计，如果没有业务需求，则根据源系统的数据结构和未来的规划去做处理，对这层的数据要求是一致、准确、尽量建立数据的完整性。 DWS层 ：应用层汇总层，主要是将DWD和DWS的明细数据在hadoop平台进行汇总，然后将产生的结果同步到DWS数据库，提供给各个应用。举个例子，从ODS层中对用户的行为做一个初步汇总，抽象出来一些通用的维度：时间、ip、id，并根据这些维度做一些统计值，比如用户每个时间段在不同登录ip购买的商品数等。这里做一层轻度的汇总会让计算更加的高效，在此基础上如果计算仅7天、30天、90天的行为的话会快很多。 DA应用层： ① 业务产品CRM、ERP等，业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，直接从数据共享层访问即可； ② 报表FineReport、业务报表，同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层； ③ 即席查询即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求； ④ OLAP：目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行； ⑤ 其它数据接口：这种接口有通用的，有定制的。比如一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。

1、数据采集

数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些ETL