数据仓库的四个层次

  1. 复制层（SSA,system-of-records-staging-area）：SSA 直接复制源系统(比如从mysql中读取所有数据导入到hive中的同结构表中，不做处理)的数据，尽量保持业务数据的原貌；与源系统数据唯一不同的是，SSA 中的数据在源系统数据的基础上加入了时间戳的信息，形成了多个版本的历史数据信息。

  2. 原子层（SOR,system-of-record）：SOR 是基于模型开发的一套符合 3NF 范式规则的表结构，它存储了数据仓库内最细层次的数据，并按照不同的主题域对数据分类存储；比如高校数据统计服务平台根据目前部分需求将全校数据在 SOR 层中按人事、学生、教学、科研四大主题存储；SOR 是整个数据仓库的核心和基础，在设计过程中应具有足够的灵活性，以能应对添加更多的数据源、支持更多的分析需求，同时能够支持进一步的升级和更新.

3 .汇总层（SMA,summary-area）：SMA 是 SOR和DM（集市层） 的中间过渡，由于 SOR 是高度规范化数据，此要 完成一个查询需要大量的关联工作，同时DM 中的数据粒度往往要比 SOR 高很多，对要生DM 中的汇总数据需要进行大量的汇总工作，此，SMA 根据需求把 SOR 数据进行适度的反范(例如，设计宽表结构将人员信息、干部信息等多表的数据合并起来）和汇总（例如，一些常用的头汇总、机构汇总等）；从而提高数据仓库查询性能。

4.集市层/展现层（DM, data mart）：DM 保存的数据供用户直接访问的；可以将 DM 理解成最终用户接最终想要看的数据；DM 主要是各类粒度的事数据，通过提供不同粒度的数据，适应不同的数访问需求；高校数据统计服务平台 DM 中的数据