数仓数据分层简介 1. 背景 数仓是什么, 其实就是存储数据,体现历史变化的一个数据仓库. 因为互联网时代到来,基于数据量的大小,分为了传统数仓和现代数仓....传统数仓,使用传统的关系型数据库进行数据存储,因为关系型数据库本身可以使用SQL以及函数等做数据分析.所以把数据存储和数据分析功能集合为一体,加上一个可视化界面,就能从数据存储,数据分析,数据展示完整方案...企业需要也希望从这些海量数据中挖掘有效信息,如行为日志数据,业务数据,爬虫数据等等中提炼出有价值信息.但传统的关系型数据库由于本身技术限制,无法很好承担这么大数据量存储和分析的任务,现代大数据技术应运而生.而数仓就是做这些海量数据存储的地方...经典数仓分层架构 其实数仓数据分层,就跟代码分层一样.如果所有数据都放在一层,就跟代码都放在一个文件,肯定是可以运行的,但带来的问题就是阅读性差,复用性和维护性降低....数仓的分层也是一样,每一层都有自己的职责,同时都是基于下一层或者下面多层做数据处理之后的结果.
数仓维度层DWS层构建 01：项目回顾 ODS层与DWD层的功能与区别是什么？
做数据开发不能绕过数据仓库的建设，数仓是数据分析/数据挖掘的基础料仓，更是描述一个企业蓝图的智库。...如何打造出一个反映企业全局的数仓视图是“路漫漫其修远兮”的任重远道； 在数据公众号“数据指象”的上一篇推文《数仓矛盾的演进之旅》中，描述了数仓由简入繁的其中道理。今天我们接着了解数仓的名义。...数据集成性：集成是数仓最重要的特点之一，也是突出与传统数据库的特性之一；没有集成数仓就没有价值；只有将：同义不同名、同名不同义、多数据源、码值分解等等杂乱无章的数据，以集成就行统一、进行归一、进行编排形成一致性统一的的数仓...非易失性：不易丢失数据是仓的基本属性，数仓承接经年累月的数据输入，保存历史的数据细节，在时间的作用慢慢地聚沙成塔，让微小的数据也能发出耀眼的光芒。...具体数仓中粒度如何选择，后续将分享如何构建双粒度数仓 周末快乐
数据仓库的分层 基于数据仓库模型理论指导，以数据分析，统计指标为导向，为了能够记录数据的历史，便于处理业务变化，把复杂问题简单化，通过空间换时间提高数据访问效率，数据集成考虑，在数仓实际开发过程中进行分层处理...当另外一种不是做指标统计，而是明细数据处理的时候也是在这一层进行处理，如用户画像的标签经常会变，所以在这一层将用户维度表做宽表处理，达到尽可能方便DWS层使用。 4. ...数据服务层：DWS（Data WareHouse Servce） 数据汇总层或者大宽表层，按照主题如财务，客户管理等划分，或者按照业务划分，如流量、订单等，生成字段比较多的宽表，用于提供后续的业务查询...可以是从DWS层汇总数据，然后导出到MySQL、Redis等系统中供线上系统使用；也可以是基于DWS层表创建视图提供给Spark/Presto等自主分析使用。 6....从上往下看对应数据仓库分层如下： image.png 从分层开发来看： 数仓流程.png 附：阿里数据仓库分层 1.分层和作用 image.png 2.数据分层架构 分层架构.png 3.网易数据架构
一、前言数据仓库具有面向主题的特性，那么就会有主题的概念，数仓建设是遵循纵向分层开发，横向划分主题域设计，数仓分层就不在这次谈了，这次我会结合本人数仓工作实践总结的经验来聊聊数仓主题域划分，同时会引申出主题划分...这个对于数仓工程师来说是必备的能力，比如当你面临着一个新业务的开启，需要从0到1开始搭建数据仓库或者数据集市，这时候就要考虑到主题域和主题的合理划分。二、数仓建设的步骤1....数仓分层设计模型表6. 数仓公共层表迭代升级三、主题和主题域下面结合本人对搬家业务的数仓建设，进行主题域划分和主题划分实践，当然项目的大小决定着这是一个小型的数据集市 还是 企业级的数据仓库。1....数据域：面向业务分析，将业务过程或者维度进行抽象的集合，针对公共汇总层（DWS）进行数据域划分。业务过程：指企业的业务活动事件，如下单、支付、退款都是业务过程，业务过程就是一个不可拆分的行为事件。...：「数仓建设篇」数仓主题域划分 另外，公众号有海量大数据领域资料 欢迎领取。同时也欢迎大家加我微信，拉你进大数据技术交流群，一同成长。图片
1）保持数据原貌不做任何修改，起到备份数据的作用。 2）数据采用LZO压缩，减少磁盘存储空间。100G数据可以压缩到10G以内。 3）创建分区表，防止...
② 维度：维度是度量的环境，是我们观察业务的角度,如时间，地点等，用来反映业务的一类属性 。其中描述维度的是 属性，即维度属性，是查询约束条件、分组和报表标签生...
复杂问题简单化 隔离原始数据（后期统计和真实数据解耦） 数据复用性提高 数据结构更清晰 统一数据口径 A2 优缺点 优点 效率高 缺点 预计算 占空间 A3 图解 A4 实现 A4 位置 A5 相关 数仓项目
数仓分层 数据分层是数据仓库设计中一个十分重要的环节，良好的分层设计能够让整个数据体系更容易被理解和使用。本文介绍的是如何理解数据仓库中各个分层的作用。...图解数据分层 何为数仓DW Data warehouse（可简写为DW或者DWH）数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。...数仓分层中每个层的作用是什么？ …… 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，比如下面左图。...streaming或者Flink、Kafka来实时接入 消息队列：来自ActiveMQ、Kafka的数据等 数据仓库层 数据仓库层从上到下，又可以分为3个层：数据细节层DWD、数据中间层DWM、数据服务层DWS...简答来说，对通用的核心维度进行聚合操作，算出相应的统计指标 数据服务层DWS 数据服务层：Data Warehouse Service，DWS； 该层是基于DWM上的基础数据，整合汇总成分析某一个主题域的数据服务层
000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 本文的大纲 001，介绍数据分层的作用 002，分层设计的原则以及介绍一种通用的数据分层设计...Middle） 在DWD层的数据基础上，对数据做轻度的聚合操作，生成一系列的中间表提升公共指标的复用性，减少重复加工，直观来说，就是对通用的核心维度进行聚合操作，算出相应的统计指标 Ⅲ，数据服务层：DWS...在DWM层先计算出多个小的中间表，再拼接成一张DWS的大宽表。...由于宽和窄的界限不易界定，也可以去掉DWM这一层，只保留DWS层，将所有的数据放在DWS亦可 一般采用维度模型方法作为理论基础，更多的采用一些维度退化手法，将维度退化至事实表中，减少维度表与事实表的关联...类似的 需要做很多歌DWM的中间表 4，然后再DWS层，将一个人在整个网站中的行为数据放到一张表中，这就是我们的大宽表。
5、项目是如何分层的 6、数仓一般怎么做分层处理呢？ 7、数仓分层的作用是什么？ 8、项目中有做按照主题分析吗？...数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析，辅助领导做决策； 它们的主要区别体现在数仓是综合的或提炼的，数据库是细节的，数仓主要用星型模型或雪花模型；面向分析，支持决策需求；而数据库用的是实体-关系（E-R）...5、项目是如何分层的 一般分成三层 ODS DW ADS 也会有Dimen层 6、数仓一般怎么做分层处理呢？ ODS——》DWD——》DWM——》DWS 7、数仓分层的作用是什么？...14、一个企业一般构建几个数据仓库最好，并说明 最好一个， 因为企业面临的困境就是数据孤岛问题，如果数据存储太过分散就无法发挥数仓的优势。即使是两个数仓也会遇到数据同步问题，会浪费时间，降低效率。...同时对事务的支持性不行 适用的场景： 数仓的特性很大一部分是针对列的过滤，列的搜索，列的匹配，所以很多数仓结构比较适合使用列存储 列存储也比较适合做OLAP 30、什么是Hive的分区？
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一、数仓为什么要分层？ 合理的数据仓库分层一方面能够降低耦合性，提高重用性，可读性可维护性，另一方面也能提高运算的效率，影响到数据需求迭代的速度，近而影响到产品决策的及时性。...建立数据分层可以提炼公共层，避免烟囱式开发，可见一个合适且合理的数仓分层是极其重要。...在设计DWS表的时候，很多人会把所有可以聚合的维度进行cube，这样就得到了很多个派生指标，而这些派生指标放在同一张表中无疑会增加这张表的使用难度，比如在实际的取数时，往往只关心某个统计粒度的指标。...数仓建设是一个不断迭代的过程，数据建模同样是一个不断迭代的过程。同时，业务是不断变化的，建模人员对业务的理解也是变化的，这些也就注定了建模是一个迭代过程。...如何评价DWS层建设的好坏？ 由于数仓的建设是与业务息息相关的，数仓建设的方法论仅仅只是指引我们构建数仓的一个方向，在实际的落地执行过程中会存在各种各样的问题，且不可被这些理论所禁锢。
2、建模相关2.1、仓模型的好坏有评价标准吗？有哪些评价的维度？如何持续化治理？2.2 数据一致性问题3、产品相关3.1.关于用户体验的事情如何设计和落地的？...5、职业规划5.1、数仓工程师成长的脉络图，或者说知识架构图？5.2、发展之路上需要哪些核心能力，每个阶段需要专注提升哪些能力。
拉链表是一种数据模型，主要是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的，顾名思义，所谓拉链，就是记录历史。记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息。拉...
二、分层架构概览 三、详细分层设计 1.ODS (opreational data store) 2.DWD(data warehouse detail) 3.DIM（dimension） 4.DWS...(data warehouse service) 5.ADS（Application Data Service） ---- 一、分层目的 数仓分层的目的是：逐层解耦，减少重复计算，降低烟囱式开发。...2.缓慢变化维 直接覆盖原值、新增维度列（旧列、新列）、新增维度行拉链（2个时间戳 开始时间 结束时间） 4.DWS(data warehouse service) DWS层会在DWD层的数据基础上...示例： 用户运营表 用户id,浏览次数，登陆次数，购买次数，退款次数，确认收货次数
何为数仓DW Data warehouse（可简写为DW或者DWH）数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。...数仓分层中每个层的作用是什么？ …... 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，比如下面左图。...streaming或者Flink、Kafka来实时接入 消息队列：来自ActiveMQ、Kafka的数据等 数据仓库层 数据仓库层从上到下，又可以分为3个层：数据细节层DWD、数据中间层DWM、数据服务层DWS...简答来说，对通用的核心维度进行聚合操作，算出相应的统计指标 数据服务层DWS 数据服务层：Data Warehouse Service，DWS； 该层是基于DWM上的基础数据，整合汇总成分析某一个主题域的数据服务层
数据仓库的设计始于数据模型，企业的数据模型适用于操作型环境，而修改后的模型适用于数仓，其实就是业务模型—> 概念模型—>逻辑模型—>物理模型的这一过程 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人
数仓分层简介 1.数仓分层好处：复杂问题简单化；减少重复开发；隔离原始数据。...2.数仓分层具体实现 ODS(Operation Data Store)层:原始数据层，存原始数据，直接加载原始日志、数据 DWD(Data Warehouse Detail)层：明细数据层也有叫DWI...层，结构和粒度与原始表保持一致，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、行式存储转列式存储、改压缩格式) DWS(Data Warehouse Service)层：服务数据层，以DWD
1、数仓ODS层 1）保持数据原貌不做任何修改，起到备份数据的作用。 2）数据采用LZO压缩，减少磁盘存储空间。100G数据可以压缩到10G以内。
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