一、什么是数据仓库
企业的数据处理大致分为两类：一类是操作型处理（联机事务处理 OLTP），它是针对具体业务在数据库联机的日常操作，通常对少数记录进行查询、修改。另一类是分析型处理（联机分析处理 OLAP），一般针对某些主题的历史数据进行分析，支持管理决策。前者对标数据库，后者对标数据仓库。
数据仓库是集成各类型数据的数据集合，对企业各级别的决策提供数据依据。数据仓库的数据反映的是一段相当长时间内历史数据的内容，是不同时点数据快照的集合，以及基于这些快照进行统计、整合、重组的数据。
数据仓库有以下4个特点：
1） 面向主题：数仓内的信息按主题组织（对照：业务数据库按业务功能组织）
2） 集成：数仓中的信息从各业务系统（+前后端日志、外部获取数据等）抽取加工整理汇总而成
3） 随时间变化：记录从过去某一时点到当前各个阶段的信息（而不仅仅是当前状态）
4） 相对稳定：数仓数据不可更新，数据装入后一般只进行查询操作，没有传统数据库的增删改操作。
二、数据仓库架构
三、Hive数据仓库分层
分层核心目的是 空间换时间、提高数据应用效率。不同公司分层层级有所不同，常规分层大体如下：
ODS(Operation Data Storage)操作数据存储层：存储从服务器采集的原始日志、解析后的结构化日志。最细粒度明细数据，只存储不清洗，根据业务情况压缩保存几月至几年不等。也被称为原始数据层/临时数据层/DWD(Data Warehouse Detail)细节数据层。
EDW(Enterprise Data Warehouse)企业级数据仓库层：根据不同主题/业务线对ods层数据进行清洗后存储在不同表中。保留尽可能多的维度，数据粒度和ods相同。也被称为DWB(Data Warehouse Base)基础数据层。
ADM(Aggregative Data Model)聚合数据层：面向主题对edw层数据进行不同粒度聚合，可用于常规数据分析需求。该层可去除不常用维度后按小时粒度聚合，也可关联同步到hive的业务表以获取一些特殊字段。也被称为数据集市层/DM层。
APP(Application)数据应用层：对adm层数据进行高度聚合，以满足不同场景分析需求。
