概念:轻度汇总层数据仓库中DWD层和DM层之间的一个过渡层次,是对DWD层的生产数据进行轻度综合和汇总统计(可以把复杂的清洗,处理包含,如根据PV日志生成的会话数据)。轻度综合层与DWD的主要区别在于二者的应用领域不同,DWD的数据来源于生产型系统,并未满意一些不可预见的需求而进行沉淀;轻度综合层则面向分析型应用进行细...
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...
数据仓库的DWS层(Data Warehouse Service Layer)是数据仓库架构中的一层,它是在DWD层的基础上进一步处理数据,提供更加灵活、高效、可扩展的数据查询和分析服务。 DWS层的主要任务是对DWD层的数据进行加工、聚合、计算和汇总,以满足各种业务需求和分析场景。在DWS层,数据模型以业务应用为中心,根据业务流程和业务需求进行...
CDM层通常包括数据明细层(DWD)和数据汇总层(DWS)两个部分。 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...
DWD又叫做数据明细表, 很多时候存储的都是事实表为主. 在DWD层,会有ETL,也就是extract transform load 提取转换加载处理,逻辑会比较复杂,这时候如果使用hive,一般无法满足要求,这些逻辑一般都是编写代码实现,然后使用脚本进行周期性如每天调用. 去除废弃字段,去除格式错误的信息 ...
DWS层指数据汇总层,其主要作用是通过聚合和汇总,将DWD层中的数据按照主题进行汇总,形成宽表,进而提升数据分析性能。DWS层通常包含多个宽表,每个宽表都是由多个事实表和维度表经过聚合和分组运算生成的。DWS层中的宽表可以满足特定主题和不同维度的分析需求,减少了对其他表的操作,提升数据分析性能。
CDM层是指公共维度模型层,是数据仓库中最核心和最关键的一层。主要用于提供标准化、共享的维度模型,为数据分析提供便利。CDM层通常包括数据明细层(DWD)和数据汇总层(DWS)两个部分。 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...
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,主要应用于OLAP(on-...
问答一: dws 和 dwd 的关系问:dws 和dwd 是并行而不是先后顺序?答:并行的,dw 层问:那其实对于同一个数据,这两个过程是串行的?答:dws 会做汇总,dwd 和 ods 的粒度相同,这两层之间也没有依赖的关系问:对呀,那这样 dws 里面的汇总没有经过数...
数据仓库分层中的ODS、DWD、DWS 在数据仓库领域中,分层建设是一个基本的原则。通过分层,数据仓库的构建可以更加清晰、高效,同时也可以提高数据仓库的运行效率和数据质量。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,...