数仓 1.0 ,2.01.Lambda架构Lambda将数据处理流分为在线分析和离线分析两条不同的处理路径，两条路径互相独立，互不影响。离线分析处理T+1数据，使用Hive/Spark处理大数据量，不可变数据，数据一般存储在HDFS等系统上。如果遇到数据更新，需要overwrite整张表或整个分区，成本比较高。在线分析处理实时数据，使用Flink/Spark Streaming处理流式数据，分析处
转载
2024-09-04 21:27:24
117阅读
为什么要分层在实际的工作中，我们都希望自己的数据能够有顺序地流转，设计者和使用者能够清晰地知道数据的整个声明周期。优秀可靠的数仓体系，需要良好的数据分层结构。合理的分层，能够使数据体系更加清晰，使复杂问题得以简化。合理的分层概括就是：清晰的数据结构与依赖，提高开发效率，合理的数据权限。具体具有以下优点：数据结构与依赖关系：如果没有清晰的分层,可能会做出一套表依赖结构混乱，且出现循环依赖的数据体系,
转载
2023-12-20 05:24:56
85阅读
在阿里巴巴的数据体系中，我们建议将数据仓库分为三层，自下而上为：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）。数据仓库的分层和各层级用途如下图所示。数据引入层ODS（Operation Data Store）：存放未经过处理的原始数据至数据
转载
2023-10-16 06:01:41
158阅读
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
转载
2023-11-26 09:25:25
103阅读
# 数据仓库架构分层实现指南
在现代数据处理和分析中，构建一个合理的数据仓库架构是非常重要的。数据仓库架构通常分为多个层次，俗称“数仓架构分层”。本文将为您详细介绍构建数据仓库架构的流程以及每一步所需的代码示例。
## 流程概述
构建数据仓库架构主要分为以下几个步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[源数据整合] --> B[数据清洗]
B --> C[
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
转载
2023-11-02 00:05:29
207阅读
1. 数据仓库1.1. 基本概念英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。数据仓库是存数据的，企业的各种数据往里面存，主要目的是为了分析有效数据，后续会基于它产出供分析挖掘的数据，或者数据应用需要的数据，如企业的分析性报告和各类报表等。可以理解为：面向分析的存储系统。1.2.
文章目录新增用户业务指标每日新增用户明细表留存用户业务指标用户留存明细表 新增用户业务指标留存用户：指某段时间的新增用户，经过一段时间后，仍继续使用应用认为是留存用户新增会员：第一次使用应用的用户，定义为新增会员；卸载再次安装的设备，不会被算作一次新增。计算关系：先计算新增会员 => 再计算留存用户在DWD用户每日启动明细表中，新增用户数+旧的所有用户信息=新的所有用户信息，此时的计算关系
转载
2023-10-01 11:17:26
234阅读
概述数仓分层是数据仓库设计中十分重要的一个环节，优秀的分层设计能够让整个数据体系更容易理解和使用。 数据分层的作用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，这就是数据分层。数据分层的好处有。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。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，能减少极大的重复计算。③，
转载
2023-10-17 11:05:31
115阅读
（1）为什么要分层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。直观来讲就是如图这般层次清晰、依赖关系直观。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。如下图，在不知不觉的情况下，我们可能会做出一套表依赖结构混乱，甚至出现循环依赖的数据体系。 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
转载
2023-09-29 19:25:39
56阅读
## 数仓分层架构导出仓实现指南
数仓分层架构是数据工程中的一个重要概念，通过对数据进行分层，可以更好地管理、处理和分析数据。本文将带您理解如何实现“数仓分层架构 导出仓”，并详述每一个步骤与代码实例。
### 流程概述
以下是实现“数仓分层架构 导出仓”的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------
原创
2024-10-18 10:18:50
58阅读
第1章 数仓分层
1.1 为什么要分层 1）数据仓库分层 ODS层：原始数据层，存放原始数据，直接加载原始日志、数据，数据保持原貌不做处理 DWD层：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）、脱敏等，保存业务事实明细，一行信息代表一次业务行为，例如一次下单 DIM层：维度层，保存维度数据，主要是对业务事实的描述信息，例如何人、何时、何地等 DWS层
转载
2023-10-10 14:02:17
209阅读
搞数仓开发的，肯定要对数仓的结构了如指掌，好久没有复习，今天正好回顾一下 数仓分层作为最基础的数仓结构知识，通常分为离线数仓和实时数仓，一般分为贴源层（ODS）、明细层（DWD）、维度层（DIM）、轻度聚合层（DWS）、主题层（DWT）、数据中间层（DWM）和结果展示层（ADS）。下面简单介绍数仓各层的分层依据和每一层的功能。1、贴源层（ODS）: ODS层主要存储原始数据（一般都是来源
转载
2023-11-07 12:50:46
156阅读
小节一：数仓介绍小节二：离线数仓应用应用架构本小结介绍下离线数仓的一个应用架构一个简单的离线数仓架构图如下这里粗粒度的划分了异构数据源、数据传输、数据仓库、应用分析、及整体管理几层。其中源数据主要指的数仓的数据来源，有数据库数据、文件类型数据、还有接口等http传输的数据。数据库数据大多都是业务的数据，例如mysql、oracle等；文件类型大多是日志数据、离线csv等格式化数据；http传输主要
转载
2023-08-08 11:12:56
291阅读
数据仓库概念的提出都要追溯到上世纪了，我们认为在大数据元年之前的数仓可以称为传统数仓，而后随着海量数据不断增长，以及Hadoop生态不断发展，主要基于Hive/HDFS的离线数仓架构可以兴起并延续至今，近几年随着Storm/Spark（Streaming）/Flink等实时处理框架的更新迭代乃至相互取代，各厂都在着力构建自己的实时数仓，特别是近两年，随着Flink声名鹊起，实时数仓更是名声在外并且
转载
2024-06-10 10:19:25
216阅读
一.数仓为什么分层把复杂问题简单化
将复杂的任务分解成多层来完成,每层只处理一个简单的任务,方便定位问题减少重复开发
规范数据分层,通过中间层数据,能够减少极大的重复计算,增加以此计算结果的复用性隔离原始数据
不论是数据的异常还是数据的敏感性,使真实的数据与统计数据解耦开二.数据分层理论ods层也叫贴源层
针对HDFS上的用户行为数据和业务数据，我们如何规划处理？
（1）保持数据原貌不做任何修改，
转载
2023-10-12 23:23:45
608阅读
一：数据仓库(概述)所有的表设计都要参照业务总线矩阵 三： 维度建模理论之事实表
事实表通常比较“细长”，即列较少，但行较多，且行的增速快。事实表作为数据仓库维度建模的核心，紧紧围绕着业务过程来设计。其包含与该业务过程有关的维度引用（维度表外键）以及该业务过程的度量（通常是可累加的数字类型字段）。事实表主要包含维度外键和度量事务事实表，周期快照事实表，累计快照事实表
数据仓库的概念，最早是在1991年被提出，而直到最近几年的大数据趋势下，实时数据处理快速发展，使得数据仓库技术架构不断向前，出现了实时数仓，而实时数仓又分为批数据+流数据、批流一体两种架构。1、离线数仓 离线数仓，其实简单点来说，就是原来的传统数仓，数据以T+1的形式计算好放在那里，给前台的各种分析应用提供算好的数据。到了大数据时代，这种模式被称为“大数据的批处理”。 只不过原本的单
转载
2023-10-12 08:39:51
151阅读
目录1、整体架构2、数据仓库建设过程2.1 业务调研2.2 架构设计2.3 模型设计2.4 模型开发3、未来展望 1、整体架构数据源：数据主要来自Mysql、ES、DDB的业务数据，以及kafka的埋点日志数据；数据处理层：基于有数大数据平台的存储、计算能力之上建设数据仓库；查询层：查询层主要为应用提供即席查询、olap计算和存储能力，根据具体的业务需求选择presto、doris、es；应用服
转载
2023-12-12 10:53:26
95阅读
整理的大数据数据仓库的开发规范,内容非常全面详实,可作为开发规范的范本参考。本文参考了多个文章与书籍，整合而成。对大中小厂均具有参考意义。
数仓开发规范 一.数据模型架构原则 1. 数仓分层原则优秀可靠的数仓体系，往往需要清晰的数据分层结构，即要保证数据层的稳定又要屏蔽对下游的影响，并且要避免链路过长。那么问题来了，一直在讲数仓要分层
