从0到1搭建数仓，可以概括为6个步骤：业务探查、技术选型、规范制定、主题域划分、数仓分层、模型建设。一、业务探查梳理公司业务系统，业务关心的指标，开发过的需求。一般业务关心的数据集中在两三类数据上二、技术选型根据已有的数据，选择技术平台，及开发语言。Deloitte已经选好用CDH，这步可以不考虑三、规范制定在数仓建设阶段，我们只需要制定数仓相关的规范。 如：分层设计规范、表命名规范、字段命名规范
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2023-08-15 18:59:57
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架构图要做的事情用户行为数据采集平台搭建业务数据采集平台搭建数据仓库维度建模根据业务分析需要做的主题有多少个采用即席查询工具，随时进行指标分析，解决临时紧急需求对集群性能进行监控，发生异常需要报警元数据管理（假如某个元数据缺失，会造成后续哪些统计失败）质量监控（假如某天数据相比之前差值大于30%报警通知）权限管理（控制不同权限用户对hdfs的访问权限）技术选型数据采集传输：FLume、Kafka、
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2023-09-06 22:30:18
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1. ODS 数据准备层功能：ODS层是数据仓库准备区，为DWD层提供基础原始数据，可减少对业务系统的影响建模方式及原则：从业务系统增量抽取、保留时间由业务需求决定、可分表进行周期存储、数据不做清洗转换与业务系统数据模型保持一致、按主题逻辑划分2. DWD 数据明细层功能：为DW层提供来源明细数据，提供业务系统细节数据的长期沉淀，为未来分析类需求的扩展提供历史数据支撑建模方式及
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2024-04-16 09:00:07
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# 数仓架构：四层与五层模型解析
数据仓库（Data Warehouse）是一种用于存储和管理大量结构化数据的系统，它支持复杂的查询和分析操作。在构建数据仓库时，架构设计是至关重要的一环。本文将介绍两种常见的数据仓库架构：四层模型和五层模型，并提供代码示例和流程图。
## 四层模型
四层模型是一种常见的数据仓库架构，包括以下四个层次：
1. **源数据层（Source Data Layer
原创
2024-07-26 08:59:24
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50000字，数仓建设保姆级教程，离线和实时一网打尽(理论+实战) 上 - 腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)50000字，数仓建设保姆级教程，离线和实时一网打尽(理论+实战) 下_五分钟学大数据的技术博客_51CTO博客#yyds干货盘点#最强最全面的数仓建设规范指南_五分钟学大数据的技术博客_51CTO博客一、数仓基本概念1. 数据仓库架构我们在谈数仓之前，为了让大家有直观的
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2023-09-18 08:47:37
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电商离线数仓数仓分成哪几层?数仓为什么要分层?电商离线数仓项目中的数仓 数仓分成哪几层?1、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。 2、DWD层（明细数据层） 结构和粒度与ODS层保持一致，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），也有公司叫DWI。 3、DWS层（服务数据层） 以DWD为基础，进行轻度汇总。一般聚集到以用户当日
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2024-01-29 12:55:01
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前言数据仓库是所有产品的数据中心，公司体系下的所有产品产生的所有数据最终都流向数据仓库，可以说数据仓库不产生数据，也不消费数据，只是数据的搬运工。注意： 本文讨论的数据公共层设计理念遵循维度建模思想数据仓库的作用存储数据校准数据整合数据输出数据基于以上几点，需要将数据分层次管理，每一层分工合作，对数据进行不同程度的处理，如同工厂里的流水线一般，从而确保数据的生命性、生态性。模型层次数据模型分为三层
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2023-10-18 15:21:23
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数仓搭建（四） 文章目录数仓搭建（四）一、数仓理论1.1 表的分类1.1.1 实体表1.1.2 维度表1.1.3 事务型事实表1.1.4 周期型事实表1.2 同步策略1.2.1 实体表同步策略1.2.2 维度表同步策略1.2.3 事务型事实表同步策略1.2.4 周期型事实表同步策略1.3 范式理论1.3.1 范式概念1.3.2 函数依赖1.3.3 三范式第一范式：属性不可分割第二范式：不能存在部分
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2023-08-10 09:14:39
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# 数仓4层架构实现指南
数仓4层架构是一种常见的数据管理和分析模式，通常包括以下四个层次：数据源层、数据抽取层、数据存储层和数据呈现层。这篇文章将带你一步步实现这一架构。
## 整体流程
在实现数仓4层架构之前，我们需要了解实现的整体流程。下表总结了整个步骤：
| 步骤 | 描述 | 工具/技术 |
|------|
原创
2024-10-10 04:32:51
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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。数仓建设思路数仓主要是围绕着数据使用方与数据开发方诉求进行建设；因此在开始规划数仓建设时，需要先剖析各方需求、痛点与痒点，然后再在这些诉求设计解决方案与确定建设内容。数据使用方主要诉求是能不能快速找到、找到怎么用、有哪些数据，在使用数据时，主要存在三大类问题：找不到，不知道数据有没有、在哪里。看
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2023-11-09 05:13:58
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大数据数仓概念学术上：数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。 数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的( Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、
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2024-01-04 13:01:10
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大数据仓库理论（一）概念+架构+建模一、关于数仓的一些概念1、数仓定义Bill Inmon -- 数据仓库之父，数据仓库概念的创始人。数据仓库是一个支持管理决策的数据集合，是面向主题的、集成的、稳定的、反应历史变化的。其中，主题是一个抽象的概念，每一个主题对应一个宏观的分析领域。数据仓库是所有操作环境和外部数据源的快照集合。零、数据加载层：ETL（Extract-Transform-Load）数据
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2023-07-10 22:39:01
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数据仓库，是数据工程师的无形产品，不同于可视化、交互型产品的评价体系，数据仓库的评价自有它的独特性。本次邀请了有多年数据领域工作经验，专注数据架构、模型设计和规范执行落地的专家，从概念-平台-规范的链路来介绍：借助网易数帆旗下的全链路数据生产力平台——网易易数，严选是如何建立数据仓库和评价体系的。作者 | 乙峰，严选数仓交易域负责人数据为王的时代，数据量从最初的几十G，慢慢沉淀到几十T，
一、数仓分层思想1、为什么要分层通过分层管理来实现分步完成工作，用空间换时间，通过数据预处理提高效率，提升应用系统的用户体验（效率），简化数据清洗的过程，使每一层处理逻辑变得更简单。每一层的处理逻辑都相对简单和容易理解，这样我们比较容易保证每一个步骤的正确性；当数据发生错误的时候，往往我们只需要局部调整某个步骤即可。宏观抽象来说，数仓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。
# 数仓三层架构简介与实例
## 1. 什么是数仓三层架构
数仓三层架构是一种数据仓库架构设计模式，用于管理和组织企业数据。它将数据仓库分为三个层次：数据采集层、数据存储层和数据应用层。每个层次都有特定的功能和任务，使得数据仓库可以更好地满足企业的需求。
### 1.1 数据采集层
数据采集层是数据仓库的第一层，用于从各种数据源中收集和抽取数据。这个层次的主要任务是将来自不同数据源的数据进
原创
2024-04-10 04:48:46
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数仓的四层架构描述
在现代数据仓库建设中，四层架构以其清晰的分层设计而受到广泛关注。它通常包括数据源层、数据集市层、数据仓库层和展现层。本文将深入探讨这一架构的组成部分与实现方式，帮助你更好地理解并应用这套系统。
### 背景描述
数仓的四层架构的核心思想是将数据处理和存储的复杂性分层，便于维护和扩展。在这一架构中，四个主要层级如下：
1. 数据源层：原始数据从各类系统中获取。
2. 数据
作者： Naibaoofficial。行存IO管理框架存储结构OID(Object identifiers):对象的唯一标识。每个表存在对应数据库的文件夹中，用relfilenode标识。例如表row1，可以直接查询对应的文件test=# select pg_relation_filepath('row1');
pg_relation_filepath
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# 数仓经典三层架构的实现指南
在现代数据分析领域，数据仓库（Data Warehouse）扮演着至关重要的角色。数仓经典的三层架构主要包括：数据源层、数据仓库层和数据展现层。本文将为初学者讲解如何实现这个架构，并提供具体的步骤和代码示例，以帮助你入门数据仓库的设计与实现。
## 数仓三层架构流程概述
在实现数据仓库的三层架构时，我们需要经过以下步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称
原创
2024-10-09 03:54:04
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1 数仓搭建-DIM层1.1 商品维度表（全量）1.建表语句DROP TABLE IF EXISTS dim_sku_info;
CREATE EXTERNAL TABLE dim_sku_info (
`id` STRING COMMENT '商品id',
`price` DECIMAL(16,2) COMMENT '商品价格',
`sku_name` STRING CO
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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