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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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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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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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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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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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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问题1: 数据仓库为什要分层？为什么分层数据分层是一套让我们的数据体系更有序的行之有效的数据组织和管理方法。数据分层不是银弹，也没有绝对标准，当然也不能包治百病，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）数据结构化更清晰：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）数据血缘追踪：提供给外界使用的是一张业务表，但是这张业务表可能
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2024-05-12 17:37:59
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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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11. 数仓开发之ADS层流量主题各渠道流量统计建表语句数据装载查看数据路径分析建表语句数据装载查看数据用户主题用户变动统计建表语句数据装载查看分区查看数据用户留存率建表语句数据装载查看分区查看数据用户新增活跃统计建表语句数据装载查看分区查看数据用户行为漏斗分析建表语句数据装载查看分区查看数据新增交易用户统计建表语句数据装载查看分区查看数据商品主题最近7/30日各品牌复购率建表语句数据装载查看分
数据仓库中的数据表，往往是分层管理、分层计算的；所谓分层，具体来说，就是将大量的数据表按照一定规则和定义来进行逻辑划分；ADS层： 应用服务层DWS层：数仓汇总层DWD层：数仓明细层ODS层：操作数据（最原始的数据）层 -- 贴源层DIM层：存储维表ODS层：对应着外部数据源ETL到数仓体系之后的表！DWD层：数仓明细层；一般是对ODS层的表按主题进行加工和划分；本层中表记录的还是明细数据；DWS
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2023-08-10 20:00:07
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一、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/app ODS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
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2023-09-05 10:13:54
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一、各行业使用的分层模型不同的行业使用的分层也有所不同，但思想都差不多1.电信通讯stage层 ->bdl层 ->analysis层2.传统金融/保险ods层 ->pdm层 ->dm层3.互联网金融/电商odl层 ->bdl层 ->idl层 ->adl层二、专业术语ODL层 （Operational Data Layer）：操作数据层 保存原始数据。外
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2023-09-20 22:08:03
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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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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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### 数据仓库层问题的复盘与解决方案
在现代数据管理的环境中，数据仓库层扮演着至关重要的角色。然而，随着数据的不断增长与业务需求的变化，数据仓库层面临着各种挑战。本篇博文将详细记录如何定位与解决数据仓库层的问题，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南以及生态扩展。
#### 背景定位
在2023年的第一个季度，某大型企业的数据仓库发生了显著性能下降的问题。随着日益增加的用户请
数据开发流程规范及数据监控1 数仓链路优化1.1 CDM概述CDM：公共数据层，由DWD+DWS+ADS+DIM共同构成（1）DWD核心：公共处理逻辑收敛和下沉（2）DWS+ADS的核心：统一公共指标和公共维度，减少数据的不一致性（3）DIM核心：建立整个业务范围内的一致性维度，并确保使用；1.2 公用数据沉淀CDM层需不断根据上游的数据需求，将公用数据沉淀到CDM层，为其他的数据需求提供服务，减
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2023-11-05 21:40:58
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1.概述方法论的核心：从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可管理、可追溯、可规避重复建设。1.1 定位及价值统一、规范化的数据接入层（ODS）和数据中间层（DWD 和 DWS）提供标准化、共享的数据服务能力降低数据互通成本，释放计算、存储、人力等资源1.2 体系架构[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ruVWiiac-165071867
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2024-06-07 21:19:40
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目录1、数据仓库ETL/ELTETL层建设遇到的挑战2、数据仓库ODS层3、数据仓库CDM层4、数据仓库ADS层这是一张典型的数据仓库架构图。按自下而上的顺序，分别为数据仓库ETL（Extract-Transform-Load）、ODS（Operational Data Store）层、CDM（Common Dimensional Model）层和ADS（Application Data Stor
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2024-08-27 15:44:50
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数据分层数据运营层：ODS(Operational Data Store)ODS层，最接近源数据层，为了考虑后续数据追溯，这一层不建议做过多的数据清洗工作，最好原封不动的接入原始数据。数据仓库层：DW(Data Warehouse)数据仓库层是我们在做数据仓库时要核心设计的一层，在这里，要从ODS层提取数据建立各种数据模型，DW层又细分为DWD层，DWM层和DWS层。DWD(Data Wareho
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2024-02-08 21:52:48
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