面向实际的数据需求,以DWD或者DWS层的数据为基础,组成的各种统计报表。 统计结果最终同步到RDS以供BI或应用系统查询使用。 ADS层的主要任务是将DWS层的数据进行业务化加工和转换,以生成各种针对具体业务需求的洞察和分析结果。此外,ADS层还负责提供各种业务应用和服务,包括数据可视化、报表生成、数据挖掘、预测建模、决策...
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...
应⽤层 ADS(Application Data Mart-应⽤数据集市) 数据应用层,也叫DM(数据集市)或APP层等,面试实际的数据需求,可以直接给业务人员使用,以DWD或者DWS层的数据为基础,组成各种统计报表。除此之外还有一些直接的表现形式,例如主题大宽度表集市,以及横表转纵表等。 宽表 宽表这块我的理解是,基于维度模型的扩展,采...
该层是在DWD层的数据基础上,对数据做一些轻微的聚合操作,生成一些列的中间结果表,提升公共指标的复用性,减少重复加工的工作。 简答来说,对通用的核心维度进行聚合操作,算出相应的统计指标。 数据服务层DWS 数据服务层:Data Warehouse Service,DWS(宽表-用户行为,轻度聚合) 该层是基于DWM上的基础数据,整合汇总成分析...
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。
万字详解数仓分层设计架构 ODS-DWD-DWS-ADS 一、数仓建模的意义,为什么要对数据仓库分层? 只有数据模型将数据有序的组织和存储起来之后,大数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。 1、分层意义 1)清晰数据结构:每一个数据分层都有它的作用域,这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解。
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)两部分。
数仓的分层也是一样,每一层都有自己的职责,同时都是基于下一层或者下面多层做数据处理之后的结果. 这样一来,最上层就是ADS,数据应用层,当更上层需要数据时,不需要再从最底层进行数据计算,可以复用中间层级的现有结果,可以提升数据处理速度. 同样的,因为更上层数据都是从下一层或者下面多层数据处理而来,这样就算下层...
分别是ODS、DWD、DIM、DWS、DWT、以及ADS层。其中除了ADS层(数据应用层、报表应用层指标计算存储)不涉及建模以外。其他均涉及建模工作。 三、ODS层 1、ODS层设计要点 这层又叫“贴源层”,存储来自多个业务系统、前端埋点、爬虫获取等的一系列数据源的数据。我们主要做三件事: ...
应用层(ADS):应用层主要是各个业务方或者部门基于DWD和DWS建立的数据集市(Data Market, DM),一般来说应用层的数据来源于DW层,而且相对于DW层,应用层只包含部门或者业务方面自己关心的明细层和汇总层的数据。 该层主要是提供数据产品和数据分析使用的数据。一般就直接对接OLAP分析,或者业务层数据调用接口了 ...