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
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
转载
2023-10-16 06:01:41
158阅读
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
转载
2023-11-26 09:25:25
103阅读
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
转载
2023-11-02 00:05:29
207阅读
一、数仓分层误区数仓层内部的划分不是为了分层而分层，分层是为了解决 ETL 任务及工作流的组织、数据的流向、读写权限的控制、不同需求的满足等各类问题。业界较为通行的做法将整个数仓层又划分成了 DWD、DWT、DWS、DIM、DM等很多层。然而我们却始终说不清楚这几层之间清晰的界限是什么，或者说我们能说清楚它们之间的界限，复杂的业务场景却令我们无法真正落地执行。所以数据分层这块一般来说三层是最基础的
转载
2023-10-17 19:21:39
429阅读
# 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[
# 传统数仓架构的概述与实现
## 引言
在大数据时代，数据仓库（Data Warehouse，简称数仓）作为企业数据整合、分析和决策的重要工具，其架构设计至关重要。本文将介绍传统数仓架构的基本组成部分、工作原理，并通过代码示例和图表帮助大家理解这一概念。
## 传统数仓架构概述
传统数仓架构通常分为三个层次：数据源层、数据仓库层和数据展现层。
1. **数据源层**：这是数据的来源，包
原创
2024-09-20 11:37:02
45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。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，
转载
2023-10-17 11:05:31
115阅读
## 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
58阅读
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，
转载
2023-10-12 23:23:45
608阅读
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
转载
2023-12-12 10:53:26
95阅读
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,
转载
2023-12-20 05:24:56
85阅读
# 数仓的分层架构实现指南
在大数据和数据仓库的应用中，分层架构是一种非常有效的设计方式。它将数据整合过程分为多个层次，使得数据处理和管理变得更加清晰和高效。本文将逐步指导您了解数仓的分层架构，并展示如何实现这一结构。
## 分层架构概述
数仓的分层架构通常包含以下几个层次：
- **原始数据层**：存储从不同数据源收集的原始数据。
- **处理层**：对原始数据进行清洗、转换和整合。
-
# 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 |
|------|-
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
转载
2023-12-06 17:02:15
96阅读
Q：现在做传统数仓，如何快速转到大数据数据呢？其实很多小伙伴都是从传统数据仓库转到大数据的，今天就结合身边的同事经历来一起分享一下。一、数据仓库数据仓库：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。也就是说，数据仓库汇总有可能有很多维度数据的统计分析结果，取百家之长（各个数据源的数
转载
2023-12-28 06:19:45
0阅读
# 数仓分层设计架构入门指南
在数据仓库（Data Warehouse）建设中，分层设计是一种常见的架构方式，它将复杂的数据流程拆分为多个层次。这样不仅有利于数据的管理与维护，还能提高系统可扩展性和响应速度。本文将为刚入行的小白详细介绍数仓分层设计的流程，涉及步骤、代码示例以及饼状图展示。
## 数仓分层设计流程
以下是数仓分层设计的基本流程：
| 步骤 | 描述
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
原创
2023-12-25 08:34:50
308阅读
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
转载
2024-03-05 13:59:28
64阅读
基础概念什么是数据仓库Data Warehousing ConceptsIntroduction to Data Warehousing Concepts一文提到了ODS的概念：Operational data stores exist to support daily operations. The ODS data is cleaned and validated, but it is not
