一、需求分析及实现思路1、分层需求建立数仓目的：增加数据计算的复用性可以从半成品继续加工而成从kafka的ODS层(数据一开始就读到了kafka)读用户行为数据和业务数据，并写回到kafka的DWD层2、各层的职能3、DWD层数据准备环境搭建、计算用户行为日志DWD层、计算业务数据DWD层二、环境搭建1、在工程中新建模块gmall2021-realtimecommon：公共常量2、引入依赖、log
数据仓库介绍概念1）DW, data warehouse,数据仓库，也称为数仓。2）数仓，就是存储数据的一个
原创
2023-05-08 15:41:15
254阅读
（一）写在前面的话数据仓库中，我们常听到要做分层计算，包括ads、dwd、dws、ads、dim，那为什么要这么区分，有什么意义？今天就来好好讲述一下。（二）传统意义上的数据分成在2012年前后，早期的大数据平台是以Hadoop为核心，数据开发也是以MapReduce为主，Hive等sql类开发极少应用。因此当数据从多个源头采集上来之后，格式化便成为了原始数据。原始数据经过MR的开发之后，生成了各
转载
2023-11-28 06:45:30
90阅读
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，开发一些通用的中间层数据，能减少极大的重复计算统一数据口
转载
2023-06-07 14:34:59
177阅读
一、为什么要分层1）把复杂问题简单化： 将复杂的任务分解成多层来完成，每一层只处理简单的任务，方便定位问题。2）减少重复计算：规范数据分层，通过的中间层数据，能够减少极大的重复计算，增加一次计算结果的复用性。3）隔离原始数据：不论是数据的异常还是数据的敏感性，使真实数据与统计数据解耦开。二、如何分层ODS层1）保持数据原貌不做任何修改。2）对数据采用压缩，减少磁盘空间3）创建分区表，防止
转载
2023-08-13 17:58:47
147阅读
数据仓库（二）数据仓库架构分层一、数据仓库架构数据仓库标准上可以分为四层：ODS（临时存储层）、PDW（数据仓库层）、DM（数据集市层）、APP（应用层）。 1）ODS层：为临时存储层，是接口数据的临时存储区域，为后一步的数据处理做准备。一般来说ODS层的数据和源系统的数据是同构的，主要目的是简化后续数据加工处理的工作。从数据粒度上来说ODS层的数据粒度是最细的。ODS层的表通常包括两类
转载
2023-05-23 14:04:17
174阅读
数据仓库分层如何理解数仓为什么要设计数据分层通用的数据分层设计每层之间的界限又是什么？数据集市和数据仓库的区别数据库和数据仓库有什么区别？ 如何理解数仓数据仓库就是整合多个数据源的历史数据进行细粒度的、多维度的分析，帮助高层管理者或者业务分析员做出决策。数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，用于对管理决策过程的支持。为什么要设计数据分层需要一套行之有效的数
转载
2023-12-15 10:07:01
93阅读
# 数据仓库分层的实现步骤
在数据工程领域，数据仓库的分层设计是一个重要的概念，可以帮助我们更好地组织和管理数据。本文将详细介绍数据仓库分层的实现流程，以及每一步所需的代码。我们将遵循以下步骤：
## 数据仓库分层流程
以下是实现数据仓库分层的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---
原创
2024-10-21 06:59:07
93阅读
如何分层结合Inmon和Kimball的集线器式和总线式的数据仓库的优点，分层为ODS【-MID】-DW-DM-OLAP/OLAM/appODS层是将OLTP数据通过ETL同步到数据仓库来作为数据仓库最基础的数据来源。在这个过程中，数据经过了一定的清洗，比如字段的统一，脏数据的去除等，但是数据的粒度是不会变化的。ODS层的数据可以只保留一定的时间。MID中间层是采用Inmon集线器架构的方式，使用
转载
2023-10-11 11:54:35
144阅读
1 分层实现数据仓库一般分为三层，自上而下分别为数据贴源层（ODS，Operation Data Store）、数据公共层（CDM，Common Data Model）和数据应用层（ADS，Application Data Service）。1.1 ODS层（数据贴源层）贴源层，与业务库保持一致，不做任何处理1.2 CDM层（数据公共层）数据公共层CDM（Common Data Model，又称通
转载
2023-06-05 20:03:16
944阅读
数据仓库的分层数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性，用于支持管理决策。数据仓库存在的意义在于对企业的所有数据进行汇总，为企业各个部门提供统一的、规范的数据出口。数据仓库在构建过程中通常都需要进行分层处理。业务不同，分层的技术处理手段也不同。数仓分层的主要原因：通过数据预处理提高效率，因为预处理，所以会存在冗余数据如果不分层而业务系统的业务规则发生变化，就会影响整个数据清洗过程，工作量
转载
2024-06-23 07:15:50
200阅读
为什么要对数据仓库分层？用空间换时间，通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验（效率），因此数据仓库会存在大量冗余的数据；如果不分层的话，如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程，工作量巨大通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程，因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成，相当于把一个...
原创
2021-08-24 16:05:51
949阅读
谈到数据仓库的分层，你知道为什么要分层吗？ 你可能会这么说。。。什么1、清晰数据结构、复杂问题简单化2、减少重复开发、统一数据口径分层是有业务需求才去做的，而不是为了分层而分层。由于你的数据量又大又杂，数据一点都不好用，所以出现了分层。所以分层本质上是解决了易用性，降低使用数据的成本。如果不分层的话，会怎么样呢？不分层的话，不同的人需要同一份数据时，都需要都从原始数据开始计算，同时也会造
转载
2024-03-30 22:31:54
45阅读
数据仓库的分层，你知道吗？数据仓库更多代表的是一种对数据的管理和使用的方式，它是一整套包括了数据建模、ETL（数据抽取、转换、加载）以及作用调度等在内的完整的理论体系流程。数据仓库在构建过程中通常都需要进行分层处理。业务不同，分层的技术处理手段也不同。分层的主要原因是在管理数据的时候，能对数据有一个更加清晰的掌控。详细来讲，主要有如下几个原因。清晰的数据结构 每一个数据分层都有它的作用域，在使用表
转载
2024-01-02 22:03:04
69阅读
1、数据仓库ETL 2、数据仓库分层 ODS：原始数据层 数据来源可能是通过Flume监控、Sqoop导入....... Flume可以定义拦截器，进行数据ETL。 Sqoop可以通过sql语句，进行数据ETL。 所以很多情况下ods存放的ETL之后的原始数据。 作用：在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层，保存的是原始数据或者ETL之后的
转载
2023-10-10 06:15:04
152阅读
一、数据仓库数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化，但信息本身相对稳定的数据集合，相比于传统型数据库，它主要用于支持企业或组织的决策分析处理。主要有以下3个特点：数据仓库是面向主题的：数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织，大概意思就是说存的数据是一类数据数据仓库是随时间变化的：其中存的数据是有时序的，会保存很长一段时间的数据数据仓库相对稳定：数据仓库主要是用来进行数据的查询，很少进行修
转载
2023-07-24 13:41:18
98阅读
1. Hive介绍 Hive起源于Facebook（一个美国的社交服务网络）。Facebook有着大量的数据，而Hadoop是一个开源的MapReduce实现，可以轻松处理大量的数据。 但是MapReduce程序对于Java程序员来说比较容易写，但是对于其他语言使用者来说不太方便。此时Facebo
转载
2023-09-01 10:11:29
81阅读
数据仓库是企业级数据集成和分析的核心。在设计数据仓库时，分层规划设计是非常重要的，因为它可以为每一层规定特定的职责，依赖于下一层提供相应的服务，提供相应的接口，从而使整个系统更加清晰，复杂问题得以简化。具体分层概念如图分层规划设计的好处主要有以下几点：
1. 提高系统可维护性：分层规划设计可以将整个系统分割成多个层次，使得每个层次都有明确定义的职责和功能。这样，当一个层需要修改时，只需修改该层，而
原创
2023-06-06 18:07:13
230阅读
ODS、DWD、DWS、ADS是数据仓库分层架构中的关键层级，每层职责分明且数据加工逻辑逐层递进
一、ODS层（操作数据存储层）
核心定位
存储来自业务系统的原始数据，保留数据最原始的形态，仅做基础清洗（如去重、空值过滤）和格式化（如JSON解析、时间字段标准化）。
关键特征
数据保真性：不进行业务逻辑处理，保留所有字段以备回溯。
短期存储：通常保留7-3
# 数据仓库分层 Demo 教程
在数据处理和分析中，数据仓库是一个关键的组件，它通过将数据分层存储，便于用户在不同的业务层次上使用数据。今天，我将向你介绍如何实现一个简单的“数据仓库分层 Demo”。整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------|
| 1 | 数据
