# Hadoop 数据库的分层架构：ADS、DWS、DWD 和 ODS
在大数据的处理和管理过程中，Hadoop 生态系统提供了一种灵活、高效的解决方案。为了有效地管理和利用数据，我们通常会将数据存储和处理分为多个层次，其中常见的有：ODS（操作数据存储）、DWD（数据仓库数据）、DWS（数据仓库服务）和 ADS（应用数据服务）。本文将逐一介绍这几个层次的概念、作用及其实现示例。
## 1.
原创
2024-08-05 07:23:28
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在大数据领域，Hadoop作为一种开源的分布式数据处理框架，广泛应用于企业的数据仓库建设。为了高效地管理和处理海量数据，Hadoop数据库通常采用分层架构。这些分层包括ODS（Operational Data Store），DWD（Data Warehouse Detail），DWS（Data Warehouse Summary）和ADS（Application Data Store）。本文将深入
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精选
2024-08-21 15:19:17
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ODS：操作数据存储ODS（Operational Data Store）,操作型数据仓库，最早的数据仓库模型,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。特点是数据模型采取了贴源设计，业务系统数据库数据结构是怎样的，ODS数据库的结构就是怎样的。所不同的是ODS数据库可以提供数据变化的历史，所以ODS数据库中每张表都会增加一个日期类型，表示数据的时点
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2024-07-22 15:39:35
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DW ：data warehouse 翻译成数据仓库 DW数据分层，由下到上为 DWD,DWB,DWS DWD：data warehouse detail 细节数据层，有的也称为 ODS层，是业务层与数据仓库的隔离层 DWB：data warehouse base 基础数据层，存储的是客观数据，一般用作中间层，可以认为是大量指标的数据层。 DWS：data warehouse service 服务
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2023-11-17 21:00:09
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1. Hadoop简介基于Java开放的，具有很好的跨平台特性Linux平台核心： 分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）顺序读写 分布式并行编程模型MapReduce其他重要组件： Hive：Hadoop上的数据仓库（架构在MapReduce之上），可以支持SQL语句 HBase：Hadoop上的非关系型的分布式数据库，随机读写——面向列的存储（实
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2023-09-22 12:42:09
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# 旅行图与动态规划
在计算机科学领域，旅行图是一种重要的数据结构，用于表示一系列的旅行点以及它们之间的距离。旅行图被广泛应用于旅行商问题（TSP）等相关领域。本文将介绍旅行图的基本概念和应用，并通过动态规划方法解决旅行商问题。
## 旅行图的定义与表示
旅行图由一组旅行点和它们之间的距离组成。在计算机中，我们可以使用矩阵或者邻接表来表示旅行图。下面是一个旅行图的示例，其中包含5个旅行点（A
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2024-01-09 23:56:08
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第1章 需求分析和实现思路
1.1 实时数仓分层
在之前介绍实时数仓概念时讨论过，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作为dwd层。1.2 每层职能
分层数据描述生成计算工具存储媒介ODS
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2024-05-29 06:13:58
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# 教程：构建数据仓库中的ODS与DWD层
在数据仓库的构建过程中，ODS（Operational Data Store）和DWD（Data Warehouse Detail）是两个至关重要的层次。ODS用来存储来自不同源系统的原始数据，而DWD则是经过初步处理后的数据，通常用于数据分析和报表。
## 数据处理流程
以下是构建ODS和DWD的基本流程：
| 步骤 | 说明
一、模型分层缓冲数据模型 BDM 源业务系统数据的快照，保存细节数据，按天分区，会保持最近一段时间数据。一般情况下，每个BDM表对应着源业务系统的一个表或者一个日志文件，数据结构与线上基本是对应的。绝大多数的数据快照是经过增量抽取策略抽过来了，对于不支持增量抽取策略或者数据量极少的表采用全量抽取的策略。基础数据模型 FDM 基础数据模型，用来保存源业务系统数据的快照，数据永久保存。对于有更新操作的
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2024-09-05 13:35:31
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数据仓库 DWS 和 DWD 的实现与优化
在现代数据分析中，数据仓库（Data Warehouse）的重要性不言而喻，尤其是 DWS（数据仓库服务）和 DWD（数据仓库开发）所面对的复杂数据结构和分析需求。因此，本文将详细描述如何解决与数据仓库 DWS 和 DWD 相关的问题，涵盖从环境预检到迁移指南的完整过程。
## 环境预检
在我们动手之前，首先要确保我们的环境是兼容的。为此，我们使用
**Title: A Beginner's Guide to Ads and DWD with Code Examples**
Introduction:
In today's digital world, advertisements (ads) play a crucial role in promoting products, services, and ideas. They allow
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2024-01-12 22:09:00
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如何实现“dwd dws as”
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现“dwd dws as”。首先，让我们来看一下整个实现过程的流程图。
```mermaid
erDiagram
Developer --> Newbie : 教授“dwd dws as”实现方法
Newbie --> Developer : 学习并完成任务
```
接下来，让我们逐步介绍每个步骤，并
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2024-01-10 03:06:53
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# 实现 Hive 数据仓库分层 DWD 的步骤指南
在现代数据分析中，数据仓库的设计至关重要。分层的数据仓库通常包括多个层次，DWD（Data Warehouse Data）层是其中之一。DWD 层存储经过清洗和结构化的事件数据，准备好供后续分析使用。本文将介绍如何建立 Hive 的 DWD 层。
## 流程概述
以下是实现 Hive 数据仓库 DWD 层的基本流程：
| 步骤 | 描述
HIve数仓新零售项目注：大家觉得博客好的话，别忘了点赞收藏呀，本人每周都会更新关于人工智能和大数据相关的内容，内容多为原创，Python Java Scala SQL 代码，CV NLP 推荐系统等，Spark Flink Kafka Hbase Hive Flume等等~写的都是纯干货，各种顶会的论文解读，一起进步。 今天继续和大家分享一下HIve数仓新零售项目 #博学谷IT学习技术支持 文章
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2023-09-15 20:48:42
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OLTP 与数据仓库--有何差异？
在 日常生活中，我们要使用大量的应用程序来生成新的数据、变更数据、删除数据，当然在大多数的情况下我们还要查阅和分析数据。就来想象一个收发 email 的简单应用程序吧。我们已经存储了地址信息，可能还存储了一些文档。我们可以决定是否存储已经发送过的邮件，但是也可能隔一段时间后将其删除，或者删除已 经发送过的所有邮件。那么我们该如何处理一段时间以前删除或者修改过的地
业务数据的变化，我们可以通过 FlinkCDC 采集到，但是 FlinkCDC 是把全部数据统一写入一个 Topic 中, 这些数据包括事实数据，也包含维度数据，这样显然不利于日后的数据处理，所以这个功能是从 Kafka 的业务数据 ODS 层读取数据，经过处理后，将维度数据保存到 HBase，将事
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2022-12-23 01:09:41
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我们前面采集的日志数据已经保存到 Kafka 中，作为日志数据的 ODS 层，
原创
2022-12-23 10:03:25
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ODS的概念：是一个面向主题的、集成的、可变的、反应当前细节的数据集合。为企业决策者提供当前细节性的数据，通过作为数据仓库的过度阶段。ODS具有以下的特点：1.数据是不断更新和易丢失的，当新的业务数据进入到ODS时，旧的数据会被新的数据覆盖或更新，一般不存储历史的数据，只反映当前实时性的信息。2.ODS系统一般存储的都是细节性的信息，很少有汇总的数据。3.ODS系统支持快读的数据更新操
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2024-01-13 21:32:08
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一、DWD层描述
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2021-12-04 16:28:45
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数据中心整体架构。数据仓库的整理架构，各个系统的元数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS中，对ODS数据进行面向主题域建模形成DW（数据仓库），DM是针对某一个业务领域建立模型，具体用户（决策层）查看DM生成的报表。数据仓库的ODS（Operational Data Store）、DW（Data Warehouse）和DM（Data Mart）概念ODS、DW、DM协作层次图DW可细分为DWDe
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2023-06-26 21:34:30
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