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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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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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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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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（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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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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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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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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星形模型(Star Schema)和雪花模型(Snowflake Schema)是数据仓库中常用到的两种方式，而它们之间的对比要从四个角度来进行讨论。 1.数据优化 雪花模型使用的是规范化数据，也就是说数据在数据库内部是组织好的，以便消除冗余，因此它能够有效地减少数据量。通过引用完整性，其业务层级和维度都将存储在数据模型之中。 ▲图1 雪花模型 相比较而言，星形模型实用的是反规范化数据。在
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2024-01-12 14:58:16
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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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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
从0到1构建数据仓库思路：0.建议先和运营构建业务数据矩阵如下表，是业务数据矩阵的表示方法，其中每一列是一个业务主题，每一行是一个数据主题。业务主题：我们可以将一个业务主题理解为运营的一条业务，或者说数据仓库仓库待建设的一个数据集市。数据主题：一般来讲，我们会侧重于将数据主题理解为行为数据主题，比如说登陆、点击、下载等行为主题。如果了解了什么是业务数据矩阵，那么它的作用就很容易被理解。简单来讲：能
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2023-11-24 13:48:21
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笔者是一个痴迷于挖掘数据中的价值的学习人，希望在平日的工作学习中，挖掘数据的价值，找寻数据的秘密，笔者认为，数据的价值不仅仅只体现在企业中，个人也可以体会到数据的魅力，用技术力量探索行为密码，让大数据助跑每一个人一、概述在多维分析的商业智能解决方案中，根据事实表和维度表的关系，又可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候，就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。
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2023-10-19 09:45:53
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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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一、星型模型：是一种费正规化的结构，多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接， 不存在渐变维度，所以数据有一定的冗余。二、雪花模型当有一个或者多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展，原有的各维度表可能被扩展为小的事实表，形成一些局部的“层次”区域，这些被分解的表都连接到主维度表而不是事实表。它的优点
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2024-01-02 21:37:38
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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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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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