数仓架构演进1、介绍  数仓架构演进,从一开始的离线数仓,到带实时数仓的Lambda架构,再到流批一体的Kappa架构,最终发展到多引擎混用。   离线数仓架构2、Lambda  lambda架构lambda架构基本介绍:lambda架构最早是由storm的创始人,Nathan Marz进行提出并描述了我们目前所了解的lambd            
                
         
            
            
            
            作者:数据一哥 编辑:数据一哥全文共1404个字,建议阅读4分钟大家好,我是一哥。今天跟大家聊一聊数仓为什么分层?01经典的数仓分层首先跟大家聊一个经典的数仓分层结构,主要包括ODS、DWS、DW、APP四层。ODS:抽取的原始业务数据,结构一般和原始业务数据库表结构或者抽取的业务日志数据结构保持一致。一句话:从业务系统增量抽取,数据不做清洗转换,与业务系统数据模型保持一致。DWS:根据ODS层,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            概念  ODS(Operational Data Store)是数据仓库体系结构中的一个可选部分,ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征,它是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。 作用  一般在带有ODS的系统体系结构中,ODS都设计为如下几个作用:   在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层  一般的数据仓库应用系统都具有非常复杂的数据来源,这些数据存放在不同            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            操作数据存储ODS(Operational Data Store)是数据仓库体系结构中的一个可选部分,ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征,它是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。  一般在带有ODS的系统体系结构中,ODS都设计为如下几个作用: 1、在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层 一般的数据仓库应用系统都具有非常复杂的数据来源,这些数据存放在不同的地            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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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            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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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一篇比较全面介绍数据仓库建模方法的普及文章,主要包括了四个方面的内容:1、什么是数据模型:简而言之就是对现实世界业务对象及关系的抽象。2、为什么需要数据模型:数据模型不是必需的,建模的目的是为了改进业务流程、消灭信息孤岛和数据差异及提升业务支撑的灵活性。3、如何建设数据模型:介绍了数据模型的架构的五大部分、数据建模四个阶段及三大建模方法。4、数据仓库建模的样例:举了社保的案例。本文是自己在写一个中            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.即席查询 一、Presto 大数据量、秒级、多数据源的查询引擎【支持各种数据源work的内存级查询】 由coordinator和多个work构成,work对应不同数据源Catalog 特点:基于内存运算,无需map reduce,但连查表可能会产生大量临时数据 安装:server、client、            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            中台系统把业务层同性的算法能力,服务能力,业务能力高度集成,有效组织 ,动态规划。更好的帮助上层业务。 今天就让我们看看关于数据中台的问答吧。  1  Q : 什么是数据中台?A : 数据中台是指通过数据技术,对海量数据进行采集、计算、存储、加工,同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后,会形成标准数据,再进行存储,形成大数据资产层,进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务有较强的关联性            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、数仓为什么分层、怎么分层 1            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在谈数仓之前,先来看下面几个问题:数仓为什么要分层?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;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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、数据模型数据模型就是数据组织和存储方法,它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。Linux的创始人Torvalds有一段关于“什么才是优秀程序员”的话:“烂程序员关心的是代码,好程序员关心的是数据结构和它们之间的关系”。只有数据模型将数据有序的组织和存储起来之后,数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。关于数仓的建模有两种基本的模型:1、关系建模(Inmon)关系建模是数据仓库            
                
         
            
            
            
            1,mysql的标示符最多就64个字符2,drop table table1,table2,table3;删除多个table的时候用,号分隔开,为了避免不必要的错误,我们尽量用 DROP TABLE IF IXISTS table1;3,关于varchar,虽然他是可变类型,但是他的最大也是255个字符,经测试他最多是255个字符,510个汉字 但是其中如果你设置了具体的varchar的长度就不能            
                
         
            
            
            
            概述分层模型设计ODS层设计DWD层设计DIM层设计DWS层设计ADS层设计 概述    上一篇主要阐述了 OneData 建模体系中的规范定义部分,而本篇主要阐述的是分层模型设计部分。当了解到每一个业务过程与维度的关联,就可以基本明确需要设计事实表与维度表;再通过明确统计指标的深入分析,就可以下沉某些相同计算逻辑。这是数仓的基本架构雏形已明确,而接下来则是设计各个表如何设计。例如:什么样的表放            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            数据仓库架构分层1. 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,一个用于存储当前需要加            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、什么是数仓 数仓(Data Warehouse)是指一个面向主题、集成、时点一致的数据集合,用于支持企业决策。它是一个经过整合、清洗和转换的数据集合,可以方便地进行数据分析、报表和决策支持等工作。 二、数仓的特点 1. 面向主题 数仓是以业务主题为中心的,而不是以应用系统为中心的。这意味着数仓包含的数据是以业务为主线的,而不是以应用为主线的,使得数据更加            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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             文章目录1. 什么是指标体系1.1. 指标体系定义1.2. 指标体系生命周期1.3. 综合使用场景2.为什么搭建指标体系3.何搭建指标体系3.1. 科学方法选指标3.2 用分析模型搭建指标体系3.3 场景化搭建指标体系3.3.1 人的视角3.3.2 货的视角3.3.3 场的视角 指标体系是什么?如何使用OSM模型和AARRR模型搭建指标体系?如何统一流程、规范化、工具化管理指标体系?本文会对建设            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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