聚合层(DWS)是数据仓库的第三层,它对细节层数据进行聚合和汇总,以便于管理和分析。在聚合层中,数据被聚合、计算和汇总成汇总数据,这些数据可以用于生成报告、进行分析和预测。数据仓库分层中的ODS、DWD、DWS是数据仓库构建的重要概念和技术。它们有助于优化数据质量、提高数据处理效率、降低数据处理成本,并支持有效的数...
ODS层最好理解,基本上就是数据从源表拉过来,进行etl,比如mysql 映射到hive,那么到了hive里面就是ods层。 ODS 全称是 Operational Data Store,操作数据存储.“面向主题的”,数据运营层,也叫ODS层,是最接近数据源中数据的一层,数据源中的数据,经过抽取...
数据仓库分层中的ODS、DWD、DWS 1.数据仓库DW 1.1简介 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，为了进⼀步挖掘数据资源、为了决策需要⽽产⽣的，它是⼀整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。数据仓库的⽅案建设的⽬的，是为前端查询和分析作为基础...
接下来,我们要介绍的是DWD,即数据仓库底层的数据存储区。DWD是ODS的下一层,它主要负责对来自ODS的数据进行进一步的处理和整合。这个阶段的数据通常会进行一些复杂的操作,如数据清洗、转换和合并等。DWD的特点在于其高度结构化的数据组织形式,以满足数据分析和报告的需求。 最后,我们要讲解的是DWS,即数据仓库顶层的数...
数据仓库架构分层设计包括STG(数据缓冲层)、ODS(数据操作层)、DWD(数据明细层)、DWS(主题汇总层)和ADM(数据应用层)。 1、STG层 主要完成业务系统结构化数据引入到数据中台,保留业务系统原始数据,缓冲层设计主要保持和数据源的一致性,不做任何类型转换和数据加工处理,为ODS层提供基础数据服务。
DW数据分层,由下到上为DWD,DWB,DWS。 DWD:data warehouse details 细节数据层,是业务层与数据仓库的隔离层。主要对ODS数据层做一些数据清洗和规范化的操作。 数据清洗:去除空值、脏数据、超过极限范围的 DWB:data warehouse base 数据基础层,存储的是客观数据,一般用作中间层,可以认为是大量指标的数据层。 DWS...
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。 数据细节层DWD 数据细节层:data warehouse details,DWD(数据清洗/DWI)该层是业务层和数据仓库的隔离层,保持和ODS层一样的数据颗粒度;主要是对ODS数据层做一些数据的清洗和规范化的操作,比如去除空数据、脏数据、离群值等。
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。 数据细节层DWD 数据细节层:data warehouse details,DWD(数据清洗/DWI) 该层是业务层和数据仓库的隔离层,保持和ODS层一样的数据颗粒度;主要是对ODS数据层做一些数据的清洗和规范化的操作,比如去除空数据、脏数据、离群值等。
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...
数据仓库从上到下,分为ODS层、DWD层、DWS层和ADS层,另外还有一个特置的维度DIM层。 1. ODS层 贴源层,Operation Data Store,顾名思义,是将数据源中的数据经过抽取、简单的洗净、传输到本层。 数据仓库中的ODS层数据结构保持和源系统数据库表结构相同,方便数据的快速存储。有的公司ODS层数据不做任何的过滤处理...