ODS,DWD,ADS是什么意思 简介: ODS、DWD 和 ADS 是数据仓库中的常见术语,代表了不同的数据处理层次和目标: ODS(Operational Data Store):操作型数据存储层。ODS是一个面向业务操作的数据存储区域,用于保留从源系统抽取的原始数据。ODS通常用于支持实时或近实时的查询和报表需求,并提供对源系统数据的快速访问和响应。
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...
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)。 DWS层指数据汇总层,其主要作用是通过聚合...
ODS层:原始数据从业务库、埋点日志、消息队列等源系统接入ODS层。 DWD层:ODS层的数据经过清洗和初步加工后,流入DWD层。 DWS层:DWD层的数据经过进一步整合和汇总后,流入DWS层,形成主题数据。 ADS层:DWS层的数据经过分析和挖掘后,生成数据报表、数据分析模型等,存入ADS层供业务使用。 关系: ODS层是数据治理的起点...
注意,有的公司ODS层不会做太多数据过滤处理,会放到DWD层来处理. 有的公司会在一开始时就在ODS层做数据相对精细化的过滤.这个并没有明确规定,看每个公司自己的想法和技术规范 ODS层建立表时,如果使用hive进行处理,一般建立外部表. hive的外部表,对应的是业务表; hive外部表,存放数据的文件可以不是在hive的hdfs默...
Hadoop 数据库的分层架构:ADS、DWS、DWD 和 ODS 在大数据的处理和管理过程中,Hadoop 生态系统提供了一种灵活、高效的解决方案。为了有效地管理和利用数据,我们通常会将数据存储和处理分为多个层次,其中常见的有:ODS(操作数据存储)、DWD(数据仓库数据)、DWS(数据仓库服务)和 ADS(应用数据服务)。本文将逐一介绍这几...
为了高效地管理和处理海量数据,Hadoop数据库通常采用分层架构。这些分层包括ODS(Operational Data Store),DWD(Data Warehouse Detail),DWS(Data Warehouse Summary)和ADS(Application Data Store)。本文将深入探讨Hadoop分层架构的各个层次,分析其作用、实现方法及优化策略,并结合实际案例提供相应的代码示例。
分别是ODS、DWD、DIM、DWS、DWT、以及ADS层。其中除了ADS层(数据应用层、报表应用层指标计算存储)不涉及建模以外。其他均涉及建模工作。 三、ODS层 1、ODS层设计要点 这层又叫“贴源层”,存储来自多个业务系统、前端埋点、爬虫获取等的一系列数据源的数据。我们主要做三件事: ...
详解数据仓库和数据集市:ODS、DW、DWD、DWM、DWS、ADS 在数据管理和分析的领域中,数据仓库和数据集市是两个非常重要的概念。在这篇文章中,我们将详细解析数据仓库和数据集市,以及其中的关键概念,如ODS、DW、DWD、DWM、DWS和ADS。 一、数据仓库和数据集市 数据仓库(Data Warehouse):数据仓库是一个用于存储和管理企业...