1、数仓构建 1. 前期业务调研，如需求调研、数据调研、技术调研2. 提炼业务模型、总线矩阵、划分主题域3. 定制规范，如命名规范、开发规范、流程规范4. 数仓架构分层以阿里巴巴OneData建设为例：一般分为操作数据层（ODS：Operational Data Store）、公共维度模型层（CDM）和应用数据层（ADS）。其中公共维度模型层包括明细数据层（DWD和
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2023-09-18 15:59:47
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前言前段时间公司给我安排了个任务，让我去测试一下阿里云DataWork下的MaxCompute的存取性能，这不，测试报告来了。MaxCompute介绍MaxCompute（ODPS）是适用于数据分析场景的企业级SaaS（Software as a Service）模式云数据仓库，以Serverless架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务，消除了传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制，最小化用户
阿里DataWorks是一种用于构建和管理数据仓库架构的工具。对于刚入行的小白来说，这可能是一个相对陌生的领域。下面是一个关于如何实现阿里DataWorks数仓架构的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建项目 |
| 步骤2 | 创建数据源 |
| 步骤3 | 创建表 |
| 步骤4 | 定义数据抽取任务 |
| 步骤5 | 定义数据处理任务 |
|
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
群里的伙伴，问到对数仓分层的理解，就写篇文章来简单介绍下。PS：之前研究过，但是没专门写过分层这块的内容01 常见的分层方式对于数据仓库的分层，市场上有不同的派系。1、阿里【ODS、DWD、DWS、ADS】链接：数仓分层 (aliyun.com)2、华为【SDI、DWI、DWR、DM】链接：基本概念_数据湖治理中心 DGC_产品介绍_华为云 (huaweicloud.com)3、其他（美团、滴滴、
文章目录基于阿里云的数据仓库架构设计产品对比离线数仓实时数仓数仓规范 基于阿里云的数据仓库架构设计产品对比阿里云产品同类产品简介RDSMySQL、PostgreSQL关系型数据库服务，是阿里提供的云数据库，有各种版本，例如MySQL版、PostgreSQL版、SQLServer版等DTSCanal、DataX、Sqoop、Flume数据传输服务，功能丰富，包括集数据迁移、数据订阅、数据实时同步的
编者按：作为阿里数据中台的核心产品，Quick BI 单一代码仓库源码已经突破了 100万行，正在向1000万行迈进。本文重点分享了单一代码仓库Monorepo选用前的思考，以及具体应用中的开发体验和经验。内容转载自「Alibaba F2E」。近年来，阿里数据中台产品发展迅速。核心产品之 Quick BI 连续 2 年成为国内唯一入选 Gartner 魔力象限的国产 BI。Quick BI 单一代
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2023-08-21 11:25:47
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一、实时数仓分层规范1.1 分层需求分析建设实时数仓的目的，主要是增加数据计算的复用性。每次新增加统计需求时，不至于从原始数据进行计算，而是从半成品继续加工而成。我们这里从 loghub、kafka 的 ods 层读取用户行为日志以及业务数据，并进行简单处理，写回到 kafka、hologres 作为 dwd 层。1.2每层的职能分层数据描述生成计算工具存储媒介ODS原始数据，日志和业务
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
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
第二章 数仓分层与规范定义 文章目录第二章 数仓分层与规范定义数仓分层与规范定义一、数仓分层二、设计规范1 公共规范1.1 数据划分及命名空间约定1.2 公共字段定义规范2 设计规范ods层dim层dwd层dws层 数仓分层与规范定义一、数仓分层现在数仓的技术选型主要有两种： 一种是自建的CDH集群，基于hive来搭建离线数仓，基于flink的搭建实时部分。 一种是基于阿里云的dataworks这
01. 架构演进 离线数据仓库到实时数据仓库，从lambda架构到kappa架构、再到混合架构。
02. 逻辑分层 数仓分层，一般按ods->dw->dm整体架构。不同的企业，不同的业务场景，有衍生出不同的分层架构模式。例如经典四层架构：ods->dwd->dws-ads，bdl->fdl->gdl->adl等。
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2021-06-02 09:12:00
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目录1、介绍1.1 数据仓库诞生原因1.2 数据仓库概述1.3 数仓的技术实现1.4 MPP&分布式架构MPP架构分布式架构MPP+分布式架构1.5 常见产品2、架构2.1 架构图ETLODSCDMADS2.2 ETL流程数据抽取数据转换数据加载ETL工具2.3 数据积存操作数据层ODS2.4 数据分析数据明细层DWD数据汇总层DWS数据应用层ADS3、建模方法3.1 基本概念3.2 R
数据仓库的发展是由最早的管理主文件的磁带文件系统发展而来的。从磁盘存储取代了磁带存储之后出现了DBMS，再之后出现了OLTP，伴随着第四代编程语言的出现和PC的跨越性升级，为了保证数据的完整性，数据仓库应运而生伴随着CIF的加入，数据仓库进入了2.0时代。数据仓库需要一整套的基础设施，其中包括：ETL、数据集市、维度模型、ODS等等，以下是居于互联网的大数据数仓模型：数据仓库2.0增加了许多重点：
一、项目整体背景1、数据仓库 作为数据的管理和运算中心； 数据存档； 各种统计、运算任务的核心平台；2、用户画像系统 含义：深入分析用户后给用户打上各种规范标签：年龄，性别，地域特征，偏好特征，价值指数，行为习惯，消费习惯… 作用：对用户进行精准营销，用于支撑精细化营运；比如，针对不同的人群发放不同的优惠券； 比如，针对不同的人群定制不同的打折规则； 比如，针对不同的人群推行不同的营销活动； 比如
今天我们来聊聊在数仓模型中举足轻重的维度建模。简单而言，数据仓库的核心目标是为展现层提供优质服务。其中包含ETL过程、数仓规范、数仓分层等建设流程，最终提供更清晰易用的展现层。维度建模的领域主要适用于数据集市层，它的最大的作用其实是为了解决数据仓库建模中的性能问题。1 数仓架构原则 在谈论维度模型前，我们先来聊聊数仓架构。数仓模型不只是考虑如何设计和实现功能，设计原则应该从访问性能、数据成本、使用
一、数仓的意义为什么要有数据仓库 说起数据仓库存在的意义就必须得说企业面临的数据问题。结构复杂
数据脏乱
理解困难
缺少历史
总结一句话就是：多源异构、脏乱差的数据现象。数据仓库的价值体现效果
诊断
预警二、数据体系数据体系构成常见技术架构 偏离线：适用于业务初期，迅速形成数仓雏形，快速交付满足业务 离线+实时：适合业务中后期，形成扩展性极强的技术架构 偏实时：适合特殊业务，例如：广告
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
数仓规划建议1、将数仓平台账号收归统一管理，防止出现同一张业务表被重复同步到数仓平台或者自己的业务流程被别人误运行。（有些业务流程是不能被重复运行的） 2、对数仓平台的表命名进行统一规范。针对ods、dw、ads 层级最好加上对应前缀，方便区分层级和分析。针对ods层，因为这个是拉取业务系统的表，我们业务系统非常多和复杂，所以我们是会加上库名_t_表名。 3、对目前的存在的表进行排查，同一张业务表
数仓概念定义数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，用于对管理决策过程的支持。（看不懂接着往后看）数仓和数据库 数据库：二维表以及表中全部字段。表与表之间存在关系（可以是多维关系），所以常见的数据库都是用来做业务数据库。而业务数据库中的数据结构是为了完成业务而设计的，数据流和业务流高度重合 -- 清晰的存储
