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...
轻度综合层与DWD的主要区别在于二者的应用领域不同,DWD的数据来源于生产型系统,并未满意一些不可预见的需求而进行沉淀;轻度综合层则面向分析型应用进行细粒度的统计和沉淀 数据生成方式:由明细层按照一定的业务需求生成轻度汇总表。明细层需要复杂清洗的数据...
DWS和DWD的区别主要体现在数据的抽象层次和使用目的上。DWS的数据经过汇总和转换,适用于高层次的决策和分析;而DWD的数据保留了细节和完整性,适用于需要进行细致分析和追踪的场景。 DWS和DWD的联系在于它们共同构成了一个完整的数据仓库体系。DWD提供了详细的、原始的数据记录,为DWS的数据汇总和分析提供了基础。通过ETL...
● 数据规范化,因为大数据处理的数据可能来资源不同,这时候可能相同业务数据字段,数据类型,空值等都不一样,这时候需要在DWD层做抹平,否则后续处理使用时,会造成很大的困扰 ● 如后续有业务需要,需要对DWD层数据进行水平或垂直切割 DWD层的数据单纯从条数上看可能和ODS差不多,但是经过清洗过后,占用的存储空间会小很...
1、DWD层设计要点 DWD层是对用户的日志行为进行解析,以及对业务数据采用维度模型的方式重新建模(维度退化),这两部分内容需要分别处理。 2、DWD层埋点日志log处理 前端埋点的日志信息,已经写到ODS层ods_log表了,传入的参数是一个String类型字符串即一条日志信息一个String类型字符串。
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。DWS:data warehouse ...
数据仓库分层中的ODS、DWD、DWS 1.数据仓库DW 1.1简介 Data warehouse(可简写为DW或者DWH)数据仓库,是在数据库已经大量存在的情况下,为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的,它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。数据仓库的方案建设的目的,是为前端查询和分析作为基础,主要应用于OLAP(on-...
总的来说,分层概念以及ODS、DM、DWD、DWS和DIM的概念,提供了一种对数据进行有效管理和利用的层级结构。通过这种结构,数据可以更有效地支持企业的决策制定和业务发展。在理解和应用这些概念时,需要注意每个层级的特性、功能以及它们之间的联系和区别,这样才能够更好地在实际应用中利用这些概念来提升数据的价值和效率。
CDM层通常包括三个子层:维度层(DIM)、明细数据层(DWD)和汇总数据层(DWS)。 维度层(DIM):以维度作为建模驱动,基于每个维度的业务含义,通过添加维度属性、关联维度等定义计算逻辑,完成属性定义的过程并建立一致的数据分析维表。 明细数据层(DWD):以业务过程作为建模驱动,基于每个具体的业务过程特点,构建最细粒度的明...