综上所述,数据仓库分层中的ODS、DWD、DWS分别代表了数据仓库的底层、中层和顶层,它们相互关联,通过对数据的清洗、转换和加载,实现对数据的分层管理。在ODS中,关注的重点是数据的准确性和完整性;在DWD中,关注的重点是数据的细粒度和低冗余性;在DWS中,关注的重点是数据的宏观性和可操作性。通过对这些层次的监控和...
数据仓库架构分层设计包括STG(数据缓冲层)、ODS(数据操作层)、DWD(数据明细层)、DWS(主题汇总层)和ADM(数据应用层)。 1、STG层 主要完成业务系统结构化数据引入到数据中台,保留业务系统原始数据,缓冲层设计主要保持和数据源的一致性,不做任何类型转换和数据加工处理,为ODS层提供基础数据服务。 2、ODS层 对STG层数...
数据同步:将ODS层的数据同步到下一层,即DWD层,以供后续的数据处理和分析。 ODS层的数据模型通常是基于源系统中的数据模型进行设计,其主要目的是将不同的数据源中的数据整合到一个统一的数据集中,并尽量保证数据的质量和可用性。ODS层的数据通常是面向业务过程和业务事件的,包含大量的原始业务数据和事件流数据,可以...
在数据仓库分层建设中,ODS、DWD、DWS是三个基本的层次。 ODS层(操作数据存储) ODS(Operational Data Store)层是数据仓库中最贴近业务操作的一层,也是数据仓库中最基础的一层。ODS层主要负责从各种数据源(如业务系统、传感器等)中抽取、清洗、转换和加载数据。ODS层的主要功能包括: 数据抽取:从各种数据源中抽取数据...
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,比如用户每个时间段在不同登录ip购买的商品数等。这里做一层轻度的汇总会让计算更加的高效,在此基础上如果计算仅7天、30天、90天的行为的话会...
DW数据分层,由下到上为DWD,DWB,DWS。 DWD:data warehouse details 细节数据层,是业务层与数据仓库的隔离层。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、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...
DWD层指数据明细层,通常接收数据仓库ODS层的原始数据,并进行清洗、标准化、维度退化、异常数据剔除等操作,进行统一处理,为数据分析提供支持。DWD层一般按照业务主题建模,包含多个维度和事实表,维度表可以用来描述业务数据的特征,而事实表则包含了关键数据指标(如销量、价格等)。
数据运营层ODS 数据运营层:Operation Data Store 数据准备区,也称为贴源层。数据源中的数据,经过抽取、洗净、传输,也就是ETL过程之后进入本层。该层的主要功能: ODS是后面数据仓库层的准备区 为DWD层提供原始数据 减少对业务系统的影响 在源数据装入这一层时,要进行诸如去噪(例如有一条数据中人的年龄是 300 岁...
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...
DWD层指数据明细层,通常接收数据仓库ODS层的原始数据,并进行清洗、标准化、维度退化、异常数据剔除等操作,进行统一处理,为数据分析提供支持。DWD层一般按照业务主题建模,包含多个维度和事实表,维度表可以用来描述业务数据的特征,而事实表则包含了关键数据指标(如销量、价格等)。