# Lambda数仓架构科普
## 什么是Lambda数仓架构？
Lambda数仓架构是一种数据处理架构，通过将数据处理流程分解为批处理层和流处理层两部分，实现对数据的高效处理和分析。Lambda数仓架构旨在解决大数据处理中的实时性和准确性问题，使数据处理更加灵活和高效。
Lambda数仓架构的核心思想是将数据处理分为两个独立的层，分别是批处理层和流处理层。批处理层用于处理大量的历史数据，而
原创
2024-07-07 05:34:55
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目录0. 相关文章链接1. ODS层2. DIM层和DWD层2.1. 选择业务过程2.2. 声明粒度2.3. 确定维度2.4. 确定事实3. DWS层与DWT层4. ADS层5. 总结1. ODS层在ods层注意如下3点即可：保持数据原貌不做任何修改，起到备份数据的作用。数据采用压缩，减少磁盘存储空间（例如：原始数据100G，可
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2024-02-03 07:13:17
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# 实现“数仓架构 lambda kappa”教程
## 1. 整体流程
首先，我们来看一下实现“数仓架构 lambda kappa”的整体流程，可以用以下表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建数据仓库 |
| 2 | 设计数据仓库架构 |
| 3 | 实现 ETL 过程 |
| 4 | 构建数据模型 |
| 5 | 设计数据仓库查询层
原创
2024-06-30 05:53:14
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进阶成为架构师是大多数java程序员们的梦想，架构师从广义上可分为软件架构师、系统架构师，软件架构师是程序员最容易突破、最可能进阶的一条职业发展路径，我这次主要分享软件架构师的相关知识点。01—架构师的定义 架构师，是一个既需要掌控整体又要洞悉局部瓶颈，并依据具体的业务场景给出解决方案的团队领导型人物，他需要参与项目开发的全部过程，包括需求分析、架构设计、系统实现、集成、测试和部署各个阶
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2023-08-28 15:26:44
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# 数仓Lambda架构图的实现教程
作为一名经验丰富的开发者，我将指导刚入行的小白，帮助你理解并实现“数仓Lambda架构图”。在这篇文章中，我们将详细探讨整个实现流程，并通过代码示例来阐明每个步骤的含义。
## 1. Lambda架构概述
Lambda架构是一种数据处理架构，它旨在以分布式系统处理大规模的数据流。它结合了批处理和实时数据处理的特性，通常包括以下三部分：
1. 批处理层（
数据仓库架构分层1. 数据仓库架构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）、DM（数据集市层）、APP（应用层）。1）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层的数据粒度是最细的。ODS层的表通常包括两类，一个用于存储当前需要加
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2024-06-11 01:32:09
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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
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2023-10-17 19:21:39
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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
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2023-11-26 09:25:25
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# 在线数仓与离线数仓架构图实现指南
在数据驱动的架构中，数仓的设计分为在线和离线两种类型。在线数仓（OLAP）用于实时数据查询，而离线数仓（ETL）用于批处理和分析。本文将引导你逐步实现一个在线数仓和离线数仓的架构图。
## 整体流程
下面是实现在线数仓和离线数仓架构图的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
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
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2024-06-04 08:29:36
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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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数据仓库的项目的概况1. 项目适用于哪些行业？ 线上的互联网行业,例如淘宝,安居客等等2. 我准备选择一个什么样的业务公司来写这个项目？ 我准备选择一个线上的互联网公司根据公司所产生的埋点日志数据和业务数据做数仓项目3. 项目中主要开发哪些模块？分别有什么用途？ 数据仓库 用户画像 个性推荐 数仓:数据存储运算, 用户画像:根据埋点数据给用户贴标签 个性推荐:根据用户画像,精准的给用户进行精准投放
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2024-01-08 22:29:38
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文章目录1. 什么是指标体系1.1. 指标体系定义1.2. 指标体系生命周期1.3. 综合使用场景2.为什么搭建指标体系3.何搭建指标体系3.1. 科学方法选指标3.2 用分析模型搭建指标体系3.3 场景化搭建指标体系3.3.1 人的视角3.3.2 货的视角3.3.3 场的视角 指标体系是什么？如何使用OSM模型和AARRR模型搭建指标体系？如何统一流程、规范化、工具化管理指标体系？本文会对建设
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2024-07-02 21:08:19
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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
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2023-11-02 00:05:29
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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
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2023-10-15 15:53:13
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数据仓库更多代表的是一种对数据的管理和使用的方式，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。现在所谓的大数据更多的是一种数据量级的增大和工具的上的更新。 两者并无冲突，相反，而是一种更好的结合。ODS全称是Operational Data Store，操作数据存储；这一层面的数据却不等同于原始数据。在源数据装入这一层时，要进行诸如去噪（例如去掉明显偏离正常水平的银行刷卡信息）、去重（
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2023-11-27 16:47:10
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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
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2023-11-26 12:48:29
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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：
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2024-02-05 01:12:20
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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
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2023-12-12 12:46:18
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数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛，当你习惯其中一种或数种时，你会干得很出色，但是如果你因此而沾沾自喜，就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib（这太神奇了），Seaborn（这也很神奇），Pandas（基本，简单的可视化）和Bokeh，那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如，python中有许多令人惊叹的可视化库，而且通用化程度已经很高，例如下面这五个：
