1. 数据仓库1.1. 基本概念英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。数据仓库是存数据的，企业的各种数据往里面存，主要目的是为了分析有效数据，后续会基于它产出供分析挖掘的数据，或者数据应用需要的数据，如企业的分析性报告和各类报表等。可以理解为：面向分析的存储系统。1.2.
一、数仓分层1.1 为什么要分层1.2 数据集市与数据仓库概念1.3 数仓命名规范1.3.1 表命名1.3.2
原创
2021-12-04 16:36:29
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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,
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2023-12-20 05:24:56
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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
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2023-11-26 09:25:25
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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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# 数据仓库架构分层实现指南
在现代数据处理和分析中，构建一个合理的数据仓库架构是非常重要的。数据仓库架构通常分为多个层次，俗称“数仓架构分层”。本文将为您详细介绍构建数据仓库架构的流程以及每一步所需的代码示例。
## 流程概述
构建数据仓库架构主要分为以下几个步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[源数据整合] --> B[数据清洗]
B --> C[
数仓 1.0 ,2.01.Lambda架构Lambda将数据处理流分为在线分析和离线分析两条不同的处理路径，两条路径互相独立，互不影响。离线分析处理T+1数据，使用Hive/Spark处理大数据量，不可变数据，数据一般存储在HDFS等系统上。如果遇到数据更新，需要overwrite整张表或整个分区，成本比较高。在线分析处理实时数据，使用Flink/Spark Streaming处理流式数据，分析处
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2024-09-04 21:27:24
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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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（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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## 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 |
|------|-------
原创
2024-10-18 10:18:50
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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
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2023-12-12 10:53:26
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整理的大数据数据仓库的开发规范,内容非常全面详实,可作为开发规范的范本参考。本文参考了多个文章与书籍，整合而成。对大中小厂均具有参考意义。
数仓开发规范 一.数据模型架构原则 1. 数仓分层原则优秀可靠的数仓体系，往往需要清晰的数据分层结构，即要保证数据层的稳定又要屏蔽对下游的影响，并且要避免链路过长。那么问题来了，一直在讲数仓要分层
# 阿里数仓分层架构实现指南
阿里数仓是大数据处理的一种架构，通常采用分层架构设计，通过不同的数据处理层来实现数据的提取、转化和加载(ETL)流程。本文将指导你如何实现一个阿里数仓的分层架构，并逐步展示每个步骤所需的代码和解释。
## 1. 流程概述
实现阿里数仓分层架构的步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
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