DWS层旨在为业务分析提供高效、快速的汇总数据访问。这一层是基于分析主题对象进行建模,提供了关键指标的汇总视图,支持上层应用的决策和洞察。通过构建公共粒度的汇总指标事实表,DWS层可以帮助识别趋势、模式和异常。 原始数据可以比作城市地图上每条街道和建筑的详细信息,而DWS层就像导航应用中的路况总结。它告诉你交通拥堵的区域、最
简介: 数仓学习---数仓开发之DWS层 数仓开发之DWS层(需要思考,考验一个人的能力) 设计要点: (1)DWS层的设计参考指标体系。 (2)DWS层的数据存储格式为orc列式存储+snappy压缩。 (3)DWS层表名的命名规范为dws_数据域_统计粒度_业务过程_统计周期(1d/nd/td)。 注:1d表示最近1日,nd表示最近n日,td表示历史...
CREATE EXTERNAL TABLE dws_trade_brand_order_1d(`brand_id` STRING COMMENT '品牌id',`brand_name` STRING COMMENT '品牌名称',`order_count` BIGINT COMMENT '下单次数',`order_user_count` BIGINT COMMENT '下单人数',`order_num` BIGINT COMMENT '下单件数',`order_amount` DECIMAL(16,2) COMMENT '...
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...
搭建DWS层需要遵循以下几个步骤: 第一步:确定数据源 首先需要确定用户行为数据的来源。这些数据可能来自不同的系统,如订单系统、支付系统、评论系统等。我们需要将这些数据整合在一起,以便进行统一管理和分析。 第二步:数据抽取 接下来需要进行数据抽取。抽取是指从不同的数据源中提取出用户行为数据的过程。在抽取过...
数据仓库DWS层是话单数据仓库的核心,它是一个面向主题、集成、不可更新的数据存储。DWS层的主要作用是提供干净、准确的数据,以便为业务用户提供报告和分析功能。在话单数据仓库中,DWS层包含以下组件: 数据清洗:由于原始话单数据可能存在错误、缺失、重复等问题,因此需要进行数据清洗。数据清洗过程包括数据验证、格式转换、...
实时分析:DWS层的数据可以用于实时分析,帮助企业实时监控和分析业务数据,从而及时发现和解决问题。 数据共享:DWS层的数据可以用于数据共享,帮助企业内部不同部门之间的数据共享和协同工作,提高工作效率。 DWS层的应用场景非常广泛,可以帮助企业实现数据驱动的决策,提高业务效率和竞争力。
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。 数仓架构图 01 数据仓库ETL/ELT 数据仓库ETL主要用于完成...
一、DWS层定位与价值 1. DWS角色定位 DWS(Data Warehouse Service)层是数据仓库的服务数据层,位于DWD层之上,ADS层之下。它主要承担了将明细数据进行主题聚合的职责,是数据仓库中承上启下的关键环节。 2. 业务价值 业务价值: 降低计算成本:预计算常用指标,避免重复计算 ...
但涉及到每一层该如何去建模,可能每个人都有自己的理解。数据建模,毫无疑问是数仓建设的重中之重,然后,在实际的开发过程中,会把大量的时间都投入到了需求开发,往往会忽略数据建模(尤其是DWS层的建模),长此以往,数据模型变得越来越杂乱,指标口径无法统一,造成的结果就是:虽然表很多,但是却很难取数。 数仓为什么...