此外,数据服务层还会提供一些数据服务和工具,例如ETL(Extract, Transform, Load)工具、OLAP(On-Line Analytical Processing)工具等。 3. 数据应用层(ADS,Application Data Service): 数据应用层是数据仓库的最顶层,主要用于支持具体的应用程序和业务场景。数据应用层的主要功能包括提供数据报表、分析报告和决策支持信息等...
比如ADS层,基本是完全为应用来设计的,很易懂,DWS层的话,相对来讲就会有一点点理解成本,然后DWD层就比较难理解了,因为它的维度可能会比较多,而且一个需求可能要多张表经过很复杂的计算才能完成。 从能力范围来讲,我们希望80%需求由20%的表来支持。直接点讲,就是大部分(80%以上)的需求,都用DWS的表来支持就...
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. 这样一来,最上层就是ADS,数据应用层,当更上层需要数据时,不需要再从最底层进行数据计算,可以复用中间层级的现有结果,可以提升数据处理速度. 同样的,因为更上层数据都是从下一层或者下面多层数据处理而来,这样就算下层...
5. ADS(Application Data Store) 5.1 ADS层的定义和作用 ADS层是数据仓库的最顶层,通常用于面向应用的数据存储。ADS层的数据经过高度加工和优化,通常是面向特定业务需求的定制化数据,支持实时查询和快速响应。 5.2 ADS层的数据加工与定制化 在ADS层,数据通常已经被高度聚合和加工,并且可以通过视图、物化视图或特定的表...
Hadoop 数据库的分层架构:ADS、DWS、DWD 和 ODS 在大数据的处理和管理过程中,Hadoop 生态系统提供了一种灵活、高效的解决方案。为了有效地管理和利用数据,我们通常会将数据存储和处理分为多个层次,其中常见的有:ODS(操作数据存储)、DWD(数据仓库数据)、DWS(数据仓库服务)和 ADS(应用数据服务)。本文将逐一介绍这几...
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 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。
ADS层叫应用服务层,一般就直接对接OLAP分析,或者业务层数据调用接口了。 这是最顶层,一般都是结果类型数据,可以直接拿去使用或者展示的数据了,也是对数据抽离分析程度最高的一层数据。 这一层是需求最明确的一层,根据业务需求来决定数据维度和结果分析。
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。
ADS层(Application Data Service Layer)是数据仓库中的最上层,它是基于DWS层数据进行二次加工和业务应用开发的层级。ADS层通常是面向特定的业务场景和业务需求进行建模和开发,提供各种业务分析、报表、可视化和决策支持等服务。 ADS层的主要任务是将DWS层的数据进行业务化加工和转换,以生成各种针对具体业务需求的洞察和分...
应用层(ADS):应用层主要是各个业务方或者部门基于DWD和DWS建立的数据集市(Data Market, DM),一般来说应用层的数据来源于DW层,而且相对于DW层,应用层只包含部门或者业务方面自己关心的明细层和汇总层的数据。该层主要是提供数据产品和数据分析使用的数据。一般就直接对接OLAP分析,或者业务层数据调用接口了数据应用层...