一般而言,针对dwm层的设计开发是建立在,积累一定数量DM和APP相关需求后,将设计到重复的指标和维度下沉到DWM的表中,因此在数仓建立初期,可能会有直接跳过DWM来开发的情况,但是随着相似的需求不断的增加,DWM的开发势在必行,而到了这种时候,我们可以以历史需求为参考,思考那些指标和维度是业务真正需要的,从而设计相应的...
DWM（Data WareHouse Middle）数据中间层，为优化数据处理效率，基于DWD层数据进行轻度聚合，生成中间表，提升公共指标复用性，减少重复加工。设计DWM层通常需积累一定DM和APP需求后，将重复指标与维度下沉，避免无用开发，节约存储与计算资源。DWM层汇总表根据维度数量分为单一维度与多维度两种。单一维度轻度汇...
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。...
分流到了DWD层,并将数据分别出传入指定的topic 规划需要实时计算的指标,形成主题宽表,作为DWS层 2、需求梳理 DWM 层主要服务 DWS,因为部分需求从 DWD 层到DWS 层中间会有一定的计算量,这部分计算的结果很有可能被多个 DWS 层主题复用, 所以部分 DWD层后面会形成一层 DWM 主要的DWM层业务包括:访客UV(独立访客、...
如上图,由于在之前的操作我们已经把数据分拆成了事实数据和维度数据,事实数据(绿色)进入 kafka 数据流(DWD 层)中,维度数据(蓝色)进入 hbase 中长期保存。那么我们在 DWM 层中要把实时和维度数据进行整合关联在一起,形成宽表。那么这里就要处理有两种关联,事实数据和事实数据关联、事实数据和维度数据关联。
概念：轻度汇总层数据仓库中DWD层和DM层之间的一个过渡层次，是对DWD层的生产数据进行轻度综合和汇总统计...
五、DWM 层-支付宽表 1、需求分析 支付表没有到订单明细,支付金额没有细分到商品上 要把支付表的信息与订单宽表关联上,以统计各个商品的支付情况 思路:用流的方式接收订单宽表,然后用双流 join 方式进行合并,用 intervalJoin 来管理流的状态时间,保证当支付到达时订单宽表还保存在状态中。
ODS层,最接近源数据层,为了考虑后续数据追溯,这一层不建议做过多的数据清洗工作,最好原封不动的接入原始数据。 数据仓库层:DW(Data Warehouse) 数据仓库层是我们在做数据仓库时要核心设计的一层,在这里,要从ODS层提取数据建立各种数据模型,DW层又细分为DWD层,DWM层和DWS层。
103-DWM层-订单宽表 关联维度 优化2 异步IO编码步骤月光自白书 4'51" 打开网易新闻 体验效果更佳更多视频 一出场就震惊了世界!若美国B2轰炸机来袭,中国有能力对付吗? 打开APP 离家出走30年,如今回家想让儿子养老,儿子一番话大快人心! 打开APP 六旬老汉无人赡养住窝棚,老伴不准儿子尽孝,否则就将他赶出家门 ...
Flink实时数仓DWM层: 订单宽表 需求分析与思路 订单是统计分析的重要的对象,围绕订单有很多的维度统计需求,比如用户、地区、商品、品类、品牌等等。 为了之后统计计算更加方便,减少大表之间的关联,所以在实时计算过程中将围绕订单的相关数据整合成为一张订单的宽表。 那究竟哪些数据需要和订单整合在一起? 由于在之前的...