概述
作为一个在传统行业和互联网行业都打过杂的数据码农，今天简单谈一下个人对数据仓库的理解，以及传统行业和互联网行业之间数据仓库建设的区别，希望对刚接触数据仓库的同学起到积极的作用。有说的不对的地方欢迎评论指正。
一 数据仓库定义 数据仓库官方定义，数据仓库的定义在百度百科早已存在，这里暂且不表。说一下个人理解，数据仓库其实是一个相对抽象的概念，其对应的实体可以是数据库表也可以是一堆Ex
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）。 1ODS层 贴源层，与业务库保持一致，不做任何处
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2024-01-02 21:58:52
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1、数据仓库所处环节 在一个成体系、结构化的数据应用场景下，数据和处理有四个层次： 操作层、数据仓库层、部门/数据集市层、个体层。操作层 操作层是指为具体业务提供实时响应的各个业务系统，比如常见的订单系统、ERP、用户中心等等具体业务系统，这些系统中的数据一般都是存入关系型数据库。它们是数据的来源。 数据仓库 数据仓库收集操作层各个业务系统中的数据，进行统一格式、统一计量单位，规整有序地组织在一起
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2023-09-14 15:54:19
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# 如何实现大数据数据仓库分层架构
在现代数据处理和分析中，大数据数据仓库的分层架构是一个重要的概念。数据仓库通常分为多个层次，每一层都有其特定的功能和用途。下面，我们将详细介绍这种架构的构建过程，包括每一步需要做什么，以及所需的代码示例。
## 数据仓库分层架构流程
在实现数据仓库分层架构之前，我们首先需要了解整个流程。以下是一个简明的流程表：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
标题为什么要分层数仓的分层不能为了分层而分层。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。数据仓库的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：清晰数据结构 每一个数据分层都有它的作用域，这样在使用表的时候能更方便的定位和理解。数据血
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2023-10-08 09:50:32
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上一节我们了解了数仓中常见的两大建模体系:关系建模和维度建模，并论述了维度建模的4个步骤。数仓（二）关系建模和维度建模数仓（三）简析阿里、美团、网易、恒丰银行、马蜂窝5家数仓分层架构其实数仓建模中还有些其他建模体系:像DataVault、Anchor模型，这两个模型感兴趣的可以自己查些资料。这一篇我们来学习一下数仓中非常重要的内容：数仓的分层架构体系。一、数据集市（Data Mart）在学习数仓架
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2023-08-21 20:32:50
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数据仓库四层分层ODS——原始数据层：存放原始数据ODS层即操作数据存储，是最接近数据源中数据的一层，数据源中的数据，经过抽取、洗净、传输，也就说传说中的ETL之后，装入本层；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，一个用于存储当前需要加载的数据，一个用于存储处理完后的历史数据。历史数
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2024-08-06 12:02:29
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本文主要围绕架构、分层、建模三个方面，进一步加深对数仓的了解。1 数据仓库的架构从整体上来看，数据仓库体系架构可分为：数据采集层、数据计算层、数据服务层和数据应用层，如下图。 数据仓库架构 1. 数据采集层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库上，期间有可能会做一些 ETL（即抽取、转换、装载）操作。其中，日志所占份额最大，存储在备份服务器上的
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2023-10-09 21:40:45
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# 理解数据仓库的逻辑层次
在数据仓库中，逻辑层次的设计非常重要，它帮助我们管理和组织数据，以便于查询与分析。对于刚入行的小白，我将帮你理解数据仓库的不同层次，以及如何实现这一过程。我们将以一个简单的流程为指导。
## 数据仓库层次概述
数据仓库通常被划分为以下几层：
| 层次 | 说明 |
|---
构建数据中台的初衷是什么：缺少可以复用的数据大家不得不使用原始数据进行清洗、加工和计算指标大量重复代码的开发对资源的消耗问题的根源就在于数据模型的无法复用，以及数据开发都是烟囱式的。所以要解决这个问题，就要搞清楚健壮的数据模型该如何设计。 数据引入层（ODS，Operational Data Store，又称数据基础层）：将原始数据几乎无处理地存放在数据仓库系统中，结构上与源系统基本保持
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2023-11-10 11:10:05
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作者｜ThinkWon数据库基础知识1、为什么要使用数据库数据保存在内存：优点：存取速度快缺点：数据不能永久保存数据保存在文件：优点：数据永久保存缺点：1）速度比内存操作慢，频繁的IO操作。2）查询数据不方便数据保存在数据库：1）数据永久保存2）使用SQL语句，查询方便效率高。3）管理数据方便2、什么是SQL？结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL，是一种数
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，相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作，把一个大的黑盒变成了一个白盒，每一层的处理逻辑都相对简单和容易理解，
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2023-09-05 10:13:42
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1.数据同步
因为我们需要每天分析的数据都是最新的，所以就涉及数据同步。
2.表的种类及其概念：
一般情况下表分为三个类型，分别是实体表、维度表和事务表
2.1 实体表：
实体表，一般是指一个现实存在的业务
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2024-01-03 12:42:51
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Android操作系统共分四层，采用层叠式结构。1，Android的四层架构图1）applicaitons :应用程序层（其实就是我们要开发的应用软件）2）application framework :应用框架层（框架就是jar包，api层）这是学习重点，实现接口。学习Android就是学习Android的api。3）第三层：1）libraries:(库 &
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2023-08-08 15:46:38
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文章目录一.表的种类及其概念1.实体表2.维度表3.事实表二.数据同步策略1.全量同步策略2.增量同步策略3.新增及变化策略4.特殊策略 一.表的种类及其概念1.实体表一般是指一个现实中存在的业务对象，实体表它放的数据一定是一条条客观存在的事物数据，比如用户，商家，商品等（某东上的某某人参丸就是一个实体）3。2.维度表一般是指业务中的一些状态，代码的解释表（也称为码表）。维度表可以看成是用户用来
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2023-06-02 15:44:50
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## Hive数据仓库的设计应该分几层
在构建数据仓库时，合理的架构设计对于系统的性能和可维护性至关重要。Hive作为一个基于Hadoop的数据仓库工具，其设计通常应该包含几个层次，以便更好地管理数据和查询。
### 三层架构设计
一个典型的Hive数据仓库应该包含三个主要层次：
1. **原始数据层**：这是最底层的一层，主要用于存储原始的数据，通常是以分区表的形式存储在HDFS中。原始
原创
2024-04-12 04:27:18
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数据仓库的构建是现代信息系统架构中不可或缺的一部分，而数据粒度的划分则是数据仓库设计中的重要环节。数据仓库的数据粒度分为哪几个等级？在这篇博文中，我们将逐步探讨这一问题，并通过详细的环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优以及故障排查的流程来实现这一目标。
## 环境预检
在实施数据仓库构建前，我们首先需要进行环境预检。这一过程涉及对硬件和软件环境的兼容性分析，以及依赖版本的比对。
DM数据仓库可以分为多个层级，这是进行高效数据分析和决策的重要基础。随着数据量的增长和复杂性的提升，了解数据仓库的层级结构显得尤为重要。本文将从技术原理、架构解析、源码分析、应用场景和案例分析几个方面，对DM数据仓库的层级进行详细探讨。
在过去的十年中，数据仓库的技术架构经历了迅速的发展。最初的单层架构逐渐演变为多层次的架构，适应企业不断变化的业务需求和数据分析需求。
> “数据仓库是企业级数
抽象工厂模式抽象工厂模式，对方法工厂模式进行抽象。世界各地都有自己的水果园，我们将这些水果园抽象为一个水果园接口，在中国、英国和美国都有水果园，种植不同的水果，比如苹果、香蕉和梨等。这里将苹果进行抽象，所以，苹果又分为中国苹果，英国苹果和美国苹果。中国的水果园中有苹果、香蕉和梨等。抽象工厂中声明生产苹果、香蕉和梨等水果，那么具体的工厂相当于中国、英国和美国的水果园，各个水果园负责生产水果、香蕉和梨
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2023-08-12 23:00:33
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讲数据仓库涉及到的基本概念。
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2021-07-26 11:19:43
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