ADS层是数据仓库架构中最上层的一层,它是数据仓库的最终输出,能够提供针对具体业务场景和业务需求的各种分析和决策支持。ADS层通过二次加工和业务应用开发,将数据转化为有价值的信息和智能洞察,为企业的业务决策提供有力的支持。 五、DIM层 在数据仓库中,DIM(Dimension)层通常用于存储业务维度信息。维度是指一组具有...
`retention_rate`DECIMAL(16,2) COMMENT'留存率') COMMENT'用户留存率'ROWFORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATEDBY'\t'LOCATION'/warehouse/gmall/ads/ads_user_retention/'; 计算可以参考数仓(十七)从0到1简单搭建加载数仓ADS层 总结: 这样我们把数仓建模的步骤、以及数仓分层思路、ODS、DIM、DWD、DWS、DWT、ADS层的...
比如ADS层,基本是完全为应用来设计的,很易懂,DWS层的话,相对来讲就会有一点点理解成本,然后DWD层就比较难理解了,因为它的维度可能会比较多,而且一个需求可能要多张表经过很复杂的计算才能完成。 从能力范围来讲,我们希望80%需求由20%的表来支持。直接点讲,就是大部分(80%以上)的需求,都用DWS的表来支持就...
用户行为,轻度聚合对DWD 主要对ODS/DWD层数据做一些轻度的汇总。 数据应用层ADS 数据应用层:Application Data Service,ADS(APP/DAL/DF)-出报表结果 该层主要是提供给数据产品和数据分析使用的数据,一般会存放在ES、Redis、PostgreSql等系统中供线上系统使用;也可能存放在hive或者Druid中,供数据分析和数据挖掘使用,比...
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。
🔍 数据仓库通常分为三层:数据进出口贴源层(ODS,Operation Data Store)、数据公共层(CDM,Common Data Model)和数据应用层(ADS,Application Data Service)。CDM层进一步分为DWD明细层、DWS轻度汇总层和DIM维度层。📁 ODS层 ODS层将业务数据几乎无处理地同步备份到数据仓库,确保数据的完整性。它分离了业务库和分析...
目前常见的数仓分层包括:ODS、DWD、DWS、DIM和ADS。下面我来简单介绍一下每个层级的作用和特点。 ODS层:源数据接入层ODS层是源系统数据入仓的接口,也可以说是贴源层。这个层级主要负责接收上游系统的数据,一般不做任何操作,直接存储就行了。大数据方向可能会问一些存储格式、压缩格式的问题。你可以简单说一下承接了...
狭义ADS层;广义上指hadoop从DWD DWS ADS 同步到RDS的数据 数据集市(Data Mart),也叫数据市场,数据集市就是满足特定的部门或者用户的需求,按照多维的方式进行存储,包括定义维度、需要计算的指标、维度的层次等,生成面向决策分析需求的数据立方体。 从范围上来说,数据是从企业范围的数据库、数据仓库,或者是更加专业的...
DW层又细分为维度层（DIM）、明细数据层（DWD）和汇总数据层（DWS），采用维度模型方法作为理论基础， 可以定义维度模型主键与事实模型中外键关系，减少数据冗余，也提高明细数据表的易用性。在汇总数据层同样可以关联复用统计粒度中的维度，采取更多的宽表化手段构建公共指标数据层，提升公共指标的复用性，减少重复加工...
综上,DWD目标是确保数据在质量、安全性、效率和可用性方面都满足数据仓库和业务分析的需求。通过DWD层的处理,数据将被准备好供下一层(数据应用层、数据分析层等)使用。 2.3 DIM(Dimension)公共维度层 基于维度建模理论进行构建,存放维度模型中的维度表保存一致性维度信息 ...