DW :data warehouse 翻译成数据仓库 DW数据分层,由下到上为 DWD,DWB,DWS DWD:data warehouse detail 细节数据层,有的也称为 ODS层,是业务层与数据仓库的隔离层 DWB:data warehouse base 基础数据层,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:data warehouse service 服务数据层,基于DW...
见下图,对DWD层在进行加工的话,就是DWM层(MID层)(我们的数仓还是有很多dwm层的) 这里解释一下DWS、DWD、DIM和TMP的作用。 DWS:轻度汇总层,从ODS层中对用户的行为做一个初步的汇总,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...
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...
在数据仓库建设中,dwd、dws、ads三层架构是非常关键的部分。 而其中,哪一层建设最难呢? 相信这个问题困扰了不少数据工程师。 在今天的推文中,我们将详细探讨这个问题,并解释为什么我们认为dwd层是最难建设的。 Dwd层:数据仓库的基石 首先,我们来看看dwd层。dwd,即数据仓库详细数据层,是整个数据仓库的基础。 为什...
分别是ODS、DWD、DIM、DWS、DWT、以及ADS层。其中除了ADS层(数据应用层、报表应用层指标计算存储)不涉及建模以外。其他均涉及建模工作。 三、ODS层 1、ODS层设计要点 这层又叫“贴源层”,存储来自多个业务系统、前端埋点、爬虫获取等的一系列数据源的数据。我们主要做三件事: ...
DWS层的主要任务是对DWD层的数据进行加工、聚合、计算和汇总,以满足各种业务需求和分析场景。在DWS层,数据模型以业务应用为中心,根据业务流程和业务需求进行建模,以支持各种复杂的查询和分析操作。 与DWD层相比,DWS层的数据模型更加灵活和多样化,可以采用星型模型、雪花模型、多维模型、标签模型等多种建模方式,以满足各...
简介:【8月更文挑战第21天】dataworks里面的stg层、ods层、dwd层、dws层、是怎么分层的呢? 在数据仓库中,通常采用分层架构来组织和管理数据。这种分层架构有助于提高数据的可维护性、可扩展性和性能。以下是常见的数据仓库分层架构: 原始层(Raw Layer):原始层也称为ODS(Operational Data Store),用于存储从业务系...
注意,有的公司ODS层不会做太多数据过滤处理,会放到DWD层来处理. 有的公司会在一开始时就在ODS层做数据相对精细化的过滤.这个并没有明确规定,看每个公司自己的想法和技术规范 ODS层建立表时,如果使用hive进行处理,一般建立外部表. hive的外部表,对应的是业务表; ...
在创建dws层表时,我们需要根据需求定义好表结构。例如,创建一个名为dws_table的表,包含id、name和count三个字段: CREATETABLEdws_table(idINT,name STRING,countINT); 1. 2. 3. 4. 5. 4. 数据加工和计算 最后,我们需要使用SQL语句对dwd层的数据进行加工和计算,并将结果存储到dws层的表中。例如,对dwd_ta...
dws层是数据仓库的最终数据存储层,其中包含了经过清洗、转换和汇总后的业务数据,以供后续的数据分析和报告生成。在dws层中,通常会进行一些高级的数据建模,比如宽表设计,以适应复杂的分析需求。 3. 实例分析:从dwd层到dws层的宽表设计 假设有一个电商企业,其dwd层包含了订单表、商品表、用户表等原始数据,现需要设计...