DWS层:应用层汇总层,主要是将DWD和DWS的明细数据在hadoop平台进行汇总,然后将产生的结果同步到DWS数据库,提供给各个应用。举个例子,从ODS层中对用户的行为做一个初步汇总,抽象出来一些通用的维度:时间、ip、id,并根据这些维度做一些统计值,比如用户每个时间段在不同登录ip购买的商品数等。这里做一层轻度的汇总会让...
1)、ODS层数据:原始数据,往往来源于业务系统产生的数据,比如RDBMS表数据、日志文件数据或爬虫获取数据及第三方购买的数据等 有时,将业务数据中维度数据,单独放到一层:DIM层(维度层),存储都是维度表的数据。 主题指标开发,按照数据仓库分层结构进行存储数据,分为典型数仓三层架构:ODS 层、DW层和APP层,更加有效的数...
如根据ods/dwd层的明细数据计算出七日复购率、周同期对比数据、毛利率等指标供分析师直接查询使用。 一般情况下,分析可以直接从dwb/dws层调取现成的指标数据进行分析,特殊情况下也可以从dwd层写复杂sql的方式计算成所需的数据。 重新落表获取 前提是dwb/dws层没有现成的数据可以直接获取,哪怕自己写代码可以从dwd层...
ods层可以有不脱敏的数据,但这样的表有权限 6、压缩,优势:减少磁盘空间 7、列式存储,parquet:提高查询效率 8、分区表: 用户行为数据 ods_start:get_json_object()函数 ods_event:使用自定义UDF、自定义UDTF,以及额外的get_json_object()进行后续解析 业务数据 用户、支付、订单表、订单详情、商品表 三、DWS层...
ODS层及DWD层构建 01:课程回顾 一站制造项目的数仓设计为几层以及每一层的功能是什么? ODS:原始数据层:存放从Oracle中同步采集的所有原始数据 DW:数据仓库层 DWD:明细数据层:存储ODS层进行ETL以后的数据 DWB:轻度汇总层:对DWD层的数据进行轻度聚合:关联和聚合 基于每个主题构建主题事务事实表 DWS:维度数据层:对...
数仓往往分为三层,ods、dw、dm,而dw层又可以根据业务细分为dwd、dws、dwa等多层 ods层 操作型数据层,存放的是从不同来源进入数仓的原始数据,ods层往往只存放少量加工的原始数据,因此这里的数据不是集成的。 dw层 数据仓库的核心,它根据数仓架构可能再次细分多层: dwd层 数据细节层。将ods层的数据统一整合后,...
1:ODS、DWD层的数据会存放在消息中间件中,如Kafka 2:从Kafka中获取到DWD层数据后,DWS、ADS计算任务会同时开始,维度通用指标结果作为DWS层数据存放到实时读写数据库系统中,如HBase、Druid、ClickHouse等,而特定系统的维度指标结果作为ADS层数据,同样存储到实时读写的数据库系统中。
ODS 层, 是最接近数据源中数据的一层, 为了考虑后续可能需要追溯数据问题,ODS层原封不动地接入原始数据。比如从监听数据库变更的Canal读取数据后放入kafka 数据明细层: DWD(Data Warehouse Detail) 该层一般保持和 ODS 层一样的数据粒度,并且提供一定的数据质量保证。DWD 层要做的就是将数据清理、整合、规范化、...
【大数据面试】【数仓项目】分层:ODS层、DWD层、DWS层、ADS层构成、操作,一、ODS层1、保持数据原貌,不做任何修改2、数据压缩:LZO压缩,减少磁盘空间3、创建的是分区表:可以防止后续的全表扫描包括用户行为:stringlinedtods_start;ods_event(商品列表、商品详情、点
Ods->DWD->DW->DM ->应用 Ods->DWD->DWB->DWS ->应用 Ods->DWD->DW->ST(ADM)->应用 上个10 年的国内实施数据仓库以及数据平台企业,有几家专业的厂商:IBM、Teradata、埃森哲、菲奈特 (被东南收购)、亚信等。这些厂商针对自己领域服务的客户,从方案特点等一系列角度出发,在实施中对 ODS 层、EDW、DM 等...