2.5 ADS(Application Data Service)数据应用层 存放各项统计指标结果。提供 ad-hoc 查询和实时大盘服务,ad-hoc查询指通过 Flink 将主题明细宽表实时导入ck,为分析师和产品提供 ad-hoc 查询;实时大盘主要读取 wtable 中存储的DWS多维汇总指标来提供。 2.6 DWT(主题数据层,可有可无) 做了哪些事。既然可有可无,就...
2、首日计算加载思路首日加载的思路是:如下图:DWS层2021年5月1日的数据、5月2日、5月3日的各个维度的对象的汇总统计数据,需要全部汇集到DWT层2021年5月3日的数据里面。 3、每日计算加载策略每日加载的思路是:如下图:DWT层2021年5月4日的数据里面有两部分:一个是DWT层5月3日的数据,一部分是DWS层2021年5...
业界较为通行的做法将整个数仓层又划分成了 DWD、DWT、DWS、DIM、DM等很多层。然而我们却始终说不清楚这几层之间清晰的界限是什么，或者说我们能说清楚它们之间的界限，复杂的业务场景却令我们无法真正落地执行。所以数据分层这块一般来说三层是最基础的，至于DW层如何进行切分，是根据具体的业务需求和公司场景自己去...
狭义ADS层; 广义上指hadoop从DWD DWS ADS 同步到RDS的数据 数据集市(Data Mart),也叫数据市场,数据集市就是满足特定的部门或者用户的需求,按照多维的方式进行存储,包括定义维度、需要计算的指标、维度的层次等,生成面向决策分析需求的数据立方体。 从范围上来说,数据是从企业范围的数据库、数据仓库,或者是更加专业的...
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...
DWS 层、DWT 层和 ADS 层都是以需求为驱动。 DWD:data warehouse details 数据明细层。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、枚举值转换,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。
数据仓库| 1.4 ODS& DWD& DWS&DWT& ADS 数仓分层搭建导入数据 回到顶部(go to top) 1.ODS层 ① 用户行为数据日志表 创建输入支持lzo压缩、输出是text,支持Json解析解析的分区表 hive (gmall)>droptableifexistsods_log;CREATEEXTERNALTABLEods_log (`line` string)...
数据仓库1.4ODSDWDDWSDWTADS 数据仓库1.4ODSDWDDWSDWTADS 数仓分层搭建导⼊数据 1.ODS层 ①⽤户⾏为数据⽇志表 创建输⼊⽀持lzo压缩、输出是text，⽀持Json解析解析的分区表 hive (gmall)> drop table if exists ods_log;CREATE EXTERNAL TABLE ods_log (`line` string)PARTITIONED BY (`dt` ...
DWT 层 : 以 DWS 为基础,对数据进行累积汇总。一行信息代表一个主题对象的累积行为,例如一个用户从注册那天开始至今一共下了多少次单。 ADS 层 : 为各种统计报表提供数据。 仓库为什么要分层? A、把复杂问题简单化:将复杂的任务分解成多层来完成,每一层只处理简单的任务,方使定位问题。
DWS层、DWT层和ADS层都是以需求为驱动,和维度建模已经没有关系了。 一般来讲,该层的数据表会相对比较少,一张表会涵盖比较多的业务内容,由于其字段较多,因此一般也会称该层的表为宽表。 在实际计算中,如果直接从DWD或者ODS计算出宽表的统计指标,会存在计算量太大并且维度太少的问题,因此一般的做法是,在DWM层先...