以下是 Delta Lake 经典的三级数据表架构。具体到美的暖通 IoT 数据场景，我们针对每一层级的数据表分别做了如下定义：Bronze 表：存储原生数据（Raw Data），数据经由 Spark Structed Streaming 从 Kafka 消费下来后 upsert 进 Delta Lake 表，该表作为唯一的真实数据表 （Single Source of Truth）Silver表：该表...
问题BronzeSilverGold 该层会发生什么情况?原始数据引入数据清理和验证维度建模和聚合 谁是目标用户?- 数据工程师 - 数据操作 - 相容性和审核团队- 数据工程师 - 数据分析师(使用银牌层获取更精细的数据集,该数据集仍保留深入分析所需的详细信息) - 数据科学家(构建模型并执行高级分析)- 业务分析师和 BI 开发人...
Silver表:该表是在对 Bronze 表的数据进行加工处理的基础上生成的中间表,在美的暖通的场景下,数据加工处理的步骤涉及到一些复杂的时序数据计算逻辑,这些逻辑都包装在了 Pandas UDF 里提供给 Spark 计算使用 Gold 表:Silver 表的数据施加 Schema 约束并做进一步清洗后的数据汇入 Gold 表,该表提供给下游的 Ad Hoc ...
1,Bronze(Raw)数据:可以后续持续生成的原始数据。由于未经过完整的构造化和品质提升,属于不应公开的数据。2,Silver(Enrich)数据:通过数据品质提升,经过构造化的可公开数据。3,Gold(Curate)数据:通过针对性加工,可直接用于后续处理的数据。 前两者由数据工程师团队负责处理,后者是数据科学家在进行AI处理前,再次进行...
模式:bronze,silver,gold; 不同的模式用于维护不同的数据库对象。 项目搭建 - 开始吧! Databricks 设置 在你的 Databricks 工作区中建立默认目录和模式架构。 如果不存在 flyway_demo 数据库,则创建 flyway_demo 数据库; 如果不存在 flyway_demo.bronze 数据库,则创建 flyway_demo.bronze 数据库; ...
首先，从不同的媒体网站，获取分析需要的人流量的数据，模拟SafeGraph月度的人流量数，将数据存储到Bronze层。然后，进行数据清洗，将每月的时间序列数据，每日访问次数，存储到Silver层，将影响快餐店人流量的数据汇总至Gold层，进行进一步校验，确定是否满足要求。接下来，对相关字段进行筛选，筛选出需要的字段，将店铺...
Silver表:该表是在对 Bronze 表的数据进行加工处理的基础上生成的中间表,在美的暖通的场景下,数据加工处理的步骤涉及到一些复杂的时序数据计算逻辑,这些逻辑都包装在了 Pandas UDF 里提供给 Spark 计算使用 Gold 表:Silver 表的数据施加 Schema 约束并做进一步清洗后的数据汇入 Gold 表,该表提供给下游的 Ad Hoc ...
Bronze表的数据保留也可以设置得长一些,以便从这些表中回溯历史数据。Bronze表中的数据经过过滤清理,就可以得到下一层的Silver表,可以使其与其他表或者维度表进行创意操作,进行数据的扩展。再往下一层,可以根据业务的需求对已经清理过滤好的数据进行聚合,得到Gold表,可以直接支持业务分析、报表等应用。
Silver表:该表是在对 Bronze 表的数据进行加工处理的基础上生成的中间表,在美的暖通的场景下,数据加工处理的步骤涉及到一些复杂的时序数据计算逻辑,这些逻辑都包装在了 Pandas UDF 里提供给 Spark 计算使用 Gold 表:Silver 表的数据施加 Schema 约束并做进一步清洗后的数据汇入 Gold 表,该表提供给下游的 Ad Hoc ...
The Medallion Architecture is a smart data organization approach used in lakehouses. It aims to enhance data structure and quality gradually by passing it through layers: Bronze, Silver, and Gold tables. Sometimes called 'multi-hop' architectures, they ensure a smooth flow of data refinement and...