详解数仓中的数据分层:ODS、DWD、DWM、DWS、ADS - 简书 何为数仓DW 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,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-line Analytical Processing),支持...
4.数据分析和服务:提供各种数据分析和服务,包括OLAP分析、数据挖掘、报表生成、可视化等,以支持各种业务需求和决策场景。 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...
详解数仓中的数据分层:ODS、DWD、DWM、DWS、ADS 何为数仓DW 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,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-line Analytical Processing),支持复杂的分...
数据仓库ADS层通常采用OLAP(Online Analytical Processing)技术,用于快速访问和查询数据。 数据仓库ADS层一般包括多个宽表,用于支持与企业应用有关的查询、分析、报告、控制、决策等操作。这些宽表一般可以通过BI工具或自定义应用程序查询和访问,以满足企业的各种数据需求。为了提高访问和查询速度,ADS层通常使用数据索引、缓存...
每一层的计算都会有很多临时表,专设一个DWTMP层来存储我们数据仓库的临时表 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...
每个公司的业务都可以根据自己的业务需求分层不同的层次;目前比较成熟的数据分层:数据运营层ODS、数据仓库层DW、数据服务层ADS(APP)。 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: ...
系统架构：以Hadoop、Spark等组件为中心的架构体系数据架构：顶层设计，主题域划分，分层设计，ODS-DW-ADS数据建模：维度建模，业务过程-确定粒度-维度-事实表数据管理：资产管理，元数据管理、质量管理、主数据管理、数据标准、数据安全管理辅助系统：调度系统、ETL系统、监控系统数据服务：数据门户、机器学习数据挖掘、...
数据架构:顶层设计,主题域划分,分层设计,ODS-DW-ADS 数据建模:维度建模,业务过程-确定粒度-维度-事实表 数据管理:资产管理,元数据管理、质量管理、主数据管理、数据标准、数据安全管理 辅助系统:调度系统、ETL系统、监控系统 数据服务:数据门户、机器学习数据挖掘、数据查询、分析、报表系统、可视化系统、数据交换分享下...
数据应用层ADS 数据应用层:Application Data Service,ADS; 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,比如常用的数据报表就是存在这里的。
每一层的计算都会有很多临时表,专设一个DWTMP层来存储我们数据仓库的临时表 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...