DWD层指数据明细层,通常接收数据仓库ODS层的原始数据,并进行清洗、标准化、维度退化、异常数据剔除等操作,进行统一处理,为数据分析提供支持。DWD层一般按照业务主题建模,包含多个维度和事实表,维度表可以用来描述业务数据的特征,而事实表则包含了关键数据指标(如销量、价格等)。 DWS层指数据汇总层,其主要作用是通过聚合...
3、数据仓库ADS层 03 数据仓库搭建 这是一张典型的数据仓库架构图。按自下而上的顺序,分别为数据仓库ETL(Extract-Transform-Load)层、ODS(Operational Data Store)层、CDM(Common Dimensional Model)层和ADS(Application Data Store)层。其中CDM层主要包括DWD层(Data Warehouse Detail)和DWS层(Data Warehouse Summary...
如果你说的数据集市层是一个比较泛一点的概念,那么其实 dws、dwd、app 这些合起来都算是数据集市的内容。 3、应用层(ADS)applicationData Service应用数据服务 数据应用层(ADS,Application Data Store):存放数据产品个性化的统计指标数据,报表数据。主要是提供给数据产品和数据分析使用的数据,通常根据业务需求,划分成流...
DWD 可以被 DWS 和 ADS 调用。 DWS 只能被 ADS 调用。 数据应用可以调用 DWD、DWS、ADS,但建议优先考虑使用汇总度高的数据。 ODS->DWD->DWS>ADS ODS->DWD->ADS
万字详解数仓分层设计架构 ODS-DWD-DWS-ADS 一、数仓建模的意义,为什么要对数据仓库分层? 只有数据模型将数据有序的组织和存储起来之后,大数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。 1、分层意义 1)清晰数据结构:每一个数据分层都有它的作用域,这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解。
首先，我们来深入探讨一下数据仓库的分层架构：ODS、DWD、DWS和ADS。ODS层（原始数据准备）: 这是数据仓库的基石，原始数据在此进行初步处理，包括数据抽取、清洗和存储。例如，通过日志数据源，如Kafka，接收并整理成Impala外表和Parquet格式，以适应高效的存储和查询。对于事务性强的日志表，增量存储策略能...
CDM层的核心在于公共维度模型，分为数据明细层（DWD）和数据汇总层（DWS）。DWD层接收ODS层数据，进行清洗和标准化，提供统一的数据处理，以满足后续分析需求。DWS层通过聚合与汇总DWD层数据，生成宽表，提高数据访问效率与性能，支持特定主题和不同维度的深入分析。数据仓库ADS层作为应用层，专门保存结果数据...
这是一张典型的数据仓库架构图。按自下而上的顺序,分别为数据仓库ETL(Extract-Transform-Load)层、ODS(Operational Data Store)层、CDM(Common Dimensional Model)层和ADS(Application Data Store)层。其中CDM层主要包括DWD层(Data Warehouse Detail)和DWS层(Data Warehouse Summary)两部分。
这是一张典型的数据仓库架构图。按自下而上的顺序,分别为数据仓库ETL(Extract-Transform-Load)层、ODS(Operational Data Store)层、CDM(Common Dimensional Model)层和ADS(Application Data Store)层。其中CDM层主要包括DWD层(Data Warehouse Detail)和DWS层(Data Warehouse Summary)两部分。
详解数仓分层设计架构ODS-DWD-DWS-ADS 数据仓库ETL/ELT用于完成数据接入，包括数据抽取、转换和加载。ETL处理过程中需注意非结构化数据的清洗和标准化，ELT则将转换过程移至数据仓库。数据仓库分层设计包括ODS、CDM和ADS层。ODS层用于保存原始数据，保持企业业务系统的最新操作，是数据仓库基础。CDM层包括DWD...