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 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。 为了提高数据明...
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 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。 为了提高数据明...
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 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。 为了提高数据明...
详解数仓中的数据分层:ODS、DWD、DWM、DWS、ADS,何为数仓DWDatawarehouse(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,它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。
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ODS层的处理包括数据抽取、清洗、集成和同步，原始数据需经过去噪和去重，但避免过度清洗，保留原始数据的实时性。DWD层是数据仓库的核心，负责对原始数据进行深度处理，如标准化、去重，形成面向主题的模型，支持灵活查询和分析。DWD层的数据模型以星型或雪花型为主，保证数据质量和完整。DWS层在此基础上，...
数据分层是解决数据复杂性和混乱的关键，通常分为数据运营层（ODS）、数据仓库层（DW）、数据服务层（ADS）。ODS负责原始数据的接收和初步处理，DWD进行进一步清洗和规范化，DWM进行轻度聚合以提高效率，而DWS则是生成宽表，为分析和业务查询服务。数据集市（Data Mart）则是数据仓库的细分，满足特定部门或...
大数据平台数据脱敏方案 随着企业的数字化程度不断提高大数据平台已经成为企业处理和分析数据的核心工具之一然而在数据处理和分析过程中数据脱敏是至关重要的一环本文将介绍大数据平台数据脱敏方案的相关内容包括数据脱敏的必要性常见问题解决方案以及案例分析等方面一数据脱敏的必要性数据脱敏是指将真实数据经过处理后得到的一...
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。
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。