数据仓库的特性决定了数据仓库的设计不同于传统的数据库设计方法。数据仓库系统的原始需求通常不是很明确，并且需求仍在不断变化、增加，所以，数据仓库的建立是一个过程，从建立简单的基本框架着手，不断丰富和完善整个系统。这一过程将由以下几部分构成：需求分析、概念模型设计、逻辑模型设计、物理模型设计和数据仓库生成。 从整体的角度来看，数据仓库的实现方法主要有自顶向下法、自底向上法和联合方法。 1．自顶向下法
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2023-08-20 13:11:54
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概述数仓分层是数据仓库设计中十分重要的一个环节，优秀的分层设计能够让整个数据体系更容易理解和使用。 数据分层的作用我们需要一套行之有效的数据组织和管理方法来让我们的数据体系更有序，这就是数据分层。数据分层的好处有。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地定位和理解。②，减少重复开发：规范数据分层，开发一些通用的中间层数据，能减少极大的重复计算。③，
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2023-10-17 11:05:31
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# 数仓分层架构设计指南
## 引言
在数据仓库设计中，分层架构是一种常见的组织方式，它可以帮助我们更好地管理数据、提高查询效率和灵活性。本指南将向你介绍如何设计一个完整的数仓分层架构，让你能够快速上手并进行实践。
## 流程概览
以下是设计数仓分层架构的主要步骤：
```mermaid
gantt
title 数仓分层架构设计流程
section 设计
数据
01 数仓为什么要分层数仓分层的原因也即是分层的好处体现在下面几个方面:1、分层是一种空间换时间的操作。我们知道数仓一般都是用来保存大量的历史数据的，这些数据可能是业务数据也可能是日志数据，由于数据量级很大，如果直接查询数仓中的原始数据需要访问的表的数量和底层文件的数量都较多，体现在我们日常工作中就是SQL异常复杂，甚至join和union加一起都不够用，造成的直接后果就是SQL运行很慢
在阿里巴巴的数据体系中，我们建议将数据仓库分为三层，自下而上为：数据引入层（ODS，Operation Data Store）、数据公共层（CDM，Common Data Model）和数据应用层（ADS，Application Data Service）。数据仓库的分层和各层级用途如下图所示。数据引入层ODS（Operation Data Store）：存放未经过处理的原始数据至数据
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2023-10-16 06:01:41
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文章目录一、前言二、数仓建模三、数仓分层四、数仓的基本特征五、数据仓库用途六、数仓分层的好处七、如何分层 一、前言现在说数仓，更多的会和数据平台或者基础架构搭上，已经融合到整个基础设施的搭建上。这里呢，我们不说Hadoop各种组件之间的配合，我们就简单说下数仓分层的意义价值和该如何设计分层。二、数仓建模说到数仓建模，就得提下经典的2套理论：范式建模 Inmon提出的集线器的自上而下（EDW-DM
数仓分层的概念由于我们做数据分析，大体上在数仓中都是迭代的计算，这种计算就会分层次来进行。这种迭代，通用可以分为3个层级：ODSDWADSODS层Original data service原始数据层记录的是输入数据仓库数据的原始的样子或者经过少量的修改的样子基本上是和来源的地方一致作用：一种数据备份，数据溯源(迭代计算的起点)DW层Data Warehouse数据仓库层在这个层级内就开始进行数据的
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2023-11-02 00:05:29
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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?电商离线数仓项目中的数仓 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
## 数仓分层架构导出仓实现指南
数仓分层架构是数据工程中的一个重要概念，通过对数据进行分层，可以更好地管理、处理和分析数据。本文将带您理解如何实现“数仓分层架构 导出仓”，并详述每一个步骤与代码实例。
### 流程概述
以下是实现“数仓分层架构 导出仓”的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------
一.数仓为什么分层把复杂问题简单化
将复杂的任务分解成多层来完成,每层只处理一个简单的任务,方便定位问题减少重复开发
规范数据分层,通过中间层数据,能够减少极大的重复计算,增加以此计算结果的复用性隔离原始数据
不论是数据的异常还是数据的敏感性,使真实的数据与统计数据解耦开二.数据分层理论ods层也叫贴源层
针对HDFS上的用户行为数据和业务数据，我们如何规划处理？
（1）保持数据原貌不做任何修改，
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2023-10-12 23:23:45
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目录1、整体架构2、数据仓库建设过程2.1 业务调研2.2 架构设计2.3 模型设计2.4 模型开发3、未来展望 1、整体架构数据源：数据主要来自Mysql、ES、DDB的业务数据，以及kafka的埋点日志数据；数据处理层：基于有数大数据平台的存储、计算能力之上建设数据仓库；查询层：查询层主要为应用提供即席查询、olap计算和存储能力，根据具体的业务需求选择presto、doris、es；应用服
为什么要分层在实际的工作中，我们都希望自己的数据能够有顺序地流转，设计者和使用者能够清晰地知道数据的整个声明周期。优秀可靠的数仓体系，需要良好的数据分层结构。合理的分层，能够使数据体系更加清晰，使复杂问题得以简化。合理的分层概括就是：清晰的数据结构与依赖，提高开发效率，合理的数据权限。具体具有以下优点：数据结构与依赖关系：如果没有清晰的分层,可能会做出一套表依赖结构混乱，且出现循环依赖的数据体系,
文章目录数据分层好处数据运营层数据仓库层数据应用层事实表`(Fact Table)`维表层(`Dimension`)表命名规则聚合粒度以及加工频率字段说明抽取方式字段命名规范数据表名命名规范表分区字段说明任务命名规范大厂分层架构爱奇艺SaaS收银运营数仓分层架构美团数仓分层架构网易云音乐数仓分层架构 数据分层数据分层在建设数据仓库中是一个十分重要的环节，良好的数据分层能够使得数据仓库更容易理解和
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2023-10-18 20:33:58
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数仓项目数仓分层1、为什么要数仓分层？（1）数仓分层存在性：首先需要理解数仓分层的概念并不是客观存在的，它是多数人的主观的臆断；所谓存在即合理，之所以要怎么分层就是很多人一开始就这么分，然后一致使用下来发现也跟预想的一样。于是，就有了数仓的层次概念。（2）数仓分层的好处：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地定位和理解减少重复开发：规范数据分层，开发一些通用的中
分层建设理论简单点儿，直接ODS+DM就可以了，将所有数据同步过来，然后直接开发些应用层的报表，这是最简单的了；当DM层的内容多了以后，想要重用，就会再拆分一个公共层出来，变成3层架构,这个过程有点类似代码重构，就是在实践中不断的进行抽象、总结。数仓的建模或者分层，其实都是为了更好的去组织、管理、维护数据,所以当你站在更高的维度去看的话，所有的划分都是为了更好的管理。小到JVM 内存区域的划分，J
阿里数仓架构分层是阿里巴巴在大数据领域中采用的一种数据仓库架构，该架构以数据的处理和管理为主要目标，将数据仓库划分为不同的层级，每个层级都有其特定的功能和职责。下面将详细介绍阿里数仓架构分层的各个层级及其作用，并通过代码示例加以说明。
## 1. 数据采集层
数据采集层是阿里数仓架构中的第一层，负责从各种数据源中获取数据并进行处理和清洗。常见的数据源包括数据库、日志文件、消息队列等。代码示例如下
（1）为什么要分层作为一名数据的规划者，我们肯定希望自己的数据能够有秩序地流转，数据的整个生命周期能够清晰明确被设计者和使用者感知到。直观来讲就是如图这般层次清晰、依赖关系直观。但是，大多数情况下，我们完成的数据体系却是依赖复杂、层级混乱的。如下图，在不知不觉的情况下，我们可能会做出一套表依赖结构混乱，甚至出现循环依赖的数据体系。 因此，我们需要一套行之有效的数据组织和管理方法来让我们的
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2023-09-29 19:25:39
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什么是数据仓库数据仓库是面向主题的,集成的,相对稳定的,反应历史变化的数据集合,用于支持企业或组织决策分析处理OLAP是多维数据库,主要用于多维分析数据仓库和数据库的区别数据库是面向事务的,数据由日常产生,存储当前交易数据,一般设计要符合三范式数据仓库是面向主题的, 数据来源于数据库或文件等,一般存储历史数据, 经过一定的规则转换得到,用来分析的,其设计一般是星型的，有利于查询数据仓库的基本架构是
目前主流的数据仓库分层大多为四层,也有五层的架构，这里介绍基本的四层架构。 分别为数据贴源层(ods)、数据仓库
简介 大数据下的数据仓库对数据进行了分层管理，分为ODS、DWD，DWS，ADS层，可以把数仓分层和程序设计中的三层架构进行对比： 相同点： 第N-1层为第N层提供服务，每一层都有单独的职责。 降低复杂度， 减少重复开发，提高复用性 不同点 程序中的分层是为了关注点分离， 而数据的分层更像是一个萃取 ...
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2021-05-13 23:42:00
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