# 数据仓库分层4层模型简介
数据仓库（Data Warehouse）是一个用于数据分析和报告的系统。它通过将大量不同来源的数据集中在一个地方，帮助企业进行决策分析。数据仓库的结构通常可以分为4个层次模型：数据源层、数据提取层、数据集市层和数据展现层。
## 1. 数据源层
数据源层是数据仓库的第一层，它包含了来自不同来源的数据。这些数据源可以是关系型数据库、非关系型数据库、外部API或文件
原创
2024-09-20 12:43:09
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数据仓库分层架构一.分层实现数据仓库一般分为三层，自上而下分别为数据引入层（ODS，Operation Data Store）、数据公共层（CDM，Common Data Model）和数据应用层（ADS，Application Data Service）。1.ODS层存放未经过处理的原始数据至数据仓库系统，结构上与源系统保持一致，是数据仓库的数据准备区2.CDM层数据公共层CDM（Common
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2023-09-09 15:27:41
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目录一、基本介绍二、数据仓库的特点1、面向主题2、数据集成3、相对稳定4. 反映历史变化三、数仓工具1、一般工具2、大数据学习工具之Hive2.1 Hive的大数据学习优势 2.2 Hive数据仓库架构及原理四、数据仓库作用五、数仓分层1、数仓分层作用2、分层架构2.1源数据层（ODS）2.2数据仓库层（DW）2.3数据展示层（DA或APP）2.4维表层（Dimension）3、分层实例
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2023-08-17 10:22:30
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一、分层Q1:什么是分层？本质：规范化数据的处理流程。实现：每一层在Hive中就是一个数据库。Q2:为什么要分层？清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域，这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解。数据血缘追踪：简单来讲可以这样理解，我们最终给业务诚信的是一能直接使用的张业务表，但是它的来源有很多，如果有一张来源表出问题了，我们希望能够快速准确地定位到问题，并清楚它的危害范围。减少重复开发：规
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2024-01-28 01:58:34
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一、数据仓库分为几层？负责什么职责？为什么要分层？1、数据仓库分为4层： ODS层 （原始数据层） DWD层 （明细数据层） DWS层 （服务数据层）ADS层 （数据应用层）2、主要负责职责，如下：ODS层（原始数据层）：存放原始数据，直接加载原始日志、数据，数据保存原貌不做处理。DWD层（明细数据层）：结构与粒度原始表保持一致，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）DWS
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2023-10-03 13:55:35
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数仓分层 数仓分层的作用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，实现业务数据解耦。 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，能够减少极大的重复计算 ③统一数据口径：通过数据分层，提供统一的数据出口，统一对外输出的数据口径 ④复杂问题简单化：将一个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层解决特定的问题 范式理论范式概念
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2023-11-17 23:16:59
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一 背景据IDC发布的《数据时代2025》报告显示，全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB，平均每天约产生491EB数据。随着数据量的不断增长，数据存储成本成为企业IT预算的重要组成部分。例如1PB数据存储一年，全部放在高性能存储介质和全部放在低成本存储介质两者成本差距在一个量级以上。由于关键业务需高性能访问，因此不能简单的把所有数据存放在低速设备，企业
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2023-12-30 07:37:45
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（五）进阶技术 6. 维度层次 大多数维度都具有一个或多个层次。例如，日期维度就有一个四级层次：年、季度、月和日。这些级别用date_dim表里的列来表示。日期维度是一个单路径层次，因为除了年-季度-月-日这条路径外，它没有任何其它层次。本篇将
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2024-04-17 08:07:07
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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。 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。 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数据体系更有序，这就是谈到的数据分层。数据分层并不能解决所有的数据问题，但是，数据分层却可以给我们带来如下的好处： 1）清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用
数据仓库分层4层模型（DW RPT）是一种用于构建高效、可维护的数据处理架构的方法，通常包括原始数据层、集成层、应用层和表现层。然而，在执行这一模型时，我们在数据整合和展示过程中常常遇到一些问题。本文将详细解析如何处理这些问题，提高数据仓库的整体表现与稳定性。
### 问题背景
在实施数据仓库的过程中，我们常常发现数据处理的效率不高，导致最终报告生成的延时。此外，用户对于报告中的数据不一致性表
电商数仓一、数仓分层1、为什么要分层2、数据集市与数据仓库概念3、数仓命名规范（1）表命名（2）脚本命名（3）表字段类型二、数仓理论1、范式理论（1）范式概念（2）函数依赖（3）三范式区分2、关系建模与维度建模（1）关系建模（2）维度建模3、维度表和事实表（重点）（1）维度表（2）事实表（2.1）事务型事实表（2.2）周期型快照事实表（2.3）累积型快照事实表4、维度模型分类（1）模型选择5、数
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2023-12-28 06:31:47
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# 数据仓库分层4层架构实现指南
在当前数据驱动的时代，数据仓库是高效存储、分析和获取数据的重要工具。对于初学者来说，实现一个分层的数据仓库架构，尤其是4层架构，可能会显得有些复杂，但只要按照一定的流程和步骤，就能顺利实现。在本文中，我们将详细阐述数据仓库的4层架构，并逐步指导如何实现它。
## 4层架构概述
数据仓库的4层架构通常包括：
1. **数据源层**：原始数据的来源，如外部数据
原创
2024-09-11 07:22:08
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# 数据仓库分层3层模型实现指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对数据仓库分层模型感到困惑。别担心，本文将为你详细解释如何实现一个3层的数据仓库模型，帮助你快速掌握这一技能。
## 1. 数据仓库分层模型概述
数据仓库分层模型是一种组织数据的方法，它将数据分为多个层次，以支持不同的业务需求。一个典型的3层模型包括：
- **ODS层（操作数据存储层）**：存储原始数据，通常与源系统保持一致
原创
2024-07-30 10:10:17
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既然知道数仓要进行分层操作，那么如何划分层，划分为多少层就成了问题的关键。目前市面上的分层大都划分为三大层，即ODS层，DW（CDM）层，和APP（ADS）层，然后根据具体公司的业务将层进行更为细化的操作。总体来说没有最好的分层，只有更适合公司业务发展的分层。如下图所示，三大层各个功能：ODS层：主要是数据引入层也叫原始数据层，其主要功能就是将各个数据库中的数据采集到数据仓库中，基本保持和原始数据
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2023-09-03 20:50:50
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（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
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2023-11-28 06:45:30
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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）、MID（数据集市层）、APP（应用层）。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
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2023-12-13 22:47:25
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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
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2023-06-05 20:03:16
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数据仓库分层模型
## 前言
在大数据时代，数据处理和分析变得越来越重要。为了快速高效地处理和分析数据，数据仓库成为了一个非常重要的概念。数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业中各种数据的系统。为了更好地组织和管理数据，数据仓库分层模型被提出。
数据仓库分层模型是一种用于组织和管理数据仓库的架构模式。它将数据仓库划分为多个不同的层次，每个层次都具有不同的功能和用途。通过使用数据仓库分层模型，
原创
2023-09-10 06:51:58
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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
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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