ADS层(Application Data Service Layer)是数据仓库中的最上层,它是基于DWS层数据进行二次加工和业务应用开发的层级。ADS层通常是面向特定的业务场景和业务需求进行建模和开发,提供各种业务分析、报表、可视化和决策支持等服务。 数据应用层, 也有公司把这层叫做APP层、DAL(DATA ACCESS LAYER)层、DM层,DF层,叫法繁多。
DWS,俗称的数据服务层,也有叫做数据聚合层.不过按照经典数据建模理论,一般称之为前者,也就是数据服务层,为更上层的ADS层或者直接面向需求方服务. DWS建模,一般使用主题建模,维度建模等方式 主题建模,顾名思义,围绕某一个业务主体进行数据建模,将相关数据抽离提取出来. 如,将流量会话按照天,月进行聚合 将每日新用户...
3、数据仓库ADS层 03 数据仓库搭建 这是一张典型的数据仓库架构图。按自下而上的顺序,分别为数据仓库ETL(Extract-Transform-Load)层、ODS(Operational Data Store)层、CDM(Common Dimensional Model)层和ADS(Application Data Store)层。其中CDM层主要包括DWD层(Data Warehouse Detail)和DWS层(Data Warehouse Summary...
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...
二、ODS、DW、DWD、DWM、DWS和ADS 操作型数据存储(ODS):操作型数据存储是用于处理业务系统中的日常数据流,如销售、订单等。它通常是一个实时响应的系统,能够迅速响应用户的请求。操作型数据存储通常作为数据仓库的源系统之一。 事务型数据存储(DW):事务型数据存储是一种数据仓库,主要用于存储和管理企业的历史数据。
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...
数仓分层(ODS、DWD、DWS、DWT、ADS)和数仓建模 1 什么是数仓 数仓是为企业所有决策制定过程,提供所有系统数据支持的战略集合。通过对数据仓库中数据的分析,可以帮助企业改进业务流程、控制成本、提高产品质量等。数据仓库并不是数据的最终目的地,而是为数据最终的目的地做好准备。这些准备包括对数据的清洗、转义、分类...
DWD（Data Warehouse and Data Mart）：数据仓库和数据集市层。DWD是数据仓库的核心层，用于集成和整合...
DWS（Data Warehouse Summary）是汇总层，对原始数据进行聚合计算和加工，提供业务汇总分析服务，供企业决策层使用。这一层的数据更简洁、更有价值，有助于提高决策效率。ADS（ApplicationData Service）是应用数据服务层，专门用于存放个性化统计指标数据和报表数据，满足特定业务需求，提供数据产品和服务。这五...
数据仓库汇总层（DWS）则负责对原始数据进行聚合计算和加工，提供业务汇总分析服务。DWS针对企业决策层的需求，提供高度概括的数据视图，帮助决策者快速了解业务状况，做出明智决策。应用数据服务层（ADS）则用于存放个性化统计指标数据、报表数据等，旨在满足特定业务场景和用户需求，提供定制化的数据分析服务。通...