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...
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...
数据服务层:Data Warehouse Service,DWS; 该层是基于DWM上的基础数据,整合汇总成分析某一个主题域的数据服务层,一般是宽表,用于提供后续的业务查询,OLAP分析,数据分发等。 一般来说,该层的数据表会相对较少;一张表会涵盖比较多的业务内容,由于其字段较多,因此一般也会称该层的表为宽表。 数据应用层ADS 数据应用...
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。 01数据仓库ETL/ELT 数据仓库ETL主要用于完成数据接入的过程,...
数仓数据分层(ODS DWD DWS ADS) 数仓数据分层简介 1. 背景 数仓是什么, 其实就是存储数据,体现历史变化的一个数据仓库. 因为互联网时代到来,基于数据量的大小,分为了传统数仓和现代数仓. 传统数仓,使用传统的关系型数据库进行数据存储,因为关系型数据库本身可以使用SQL以及函数等做数据分析.所以把数据存储和数据...
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 ...
万字详解数仓分层设计架构 ODS-DWD-DWS-ADS 松子备注: 搜索一些资料中发现一篇不错的文章, 尝试对数据中台中数据分层的的原因做解析。 文章比较长,除了围绕数据模型为什么要分层这块这层知识之外,还讲了而数据仓库的ETL 知识、以及分层每一层的用法。但是从数据仓库为什么要分层的一些来龙去脉还是可以进一步深挖的。
狭义ADS层;广义上指hadoop从DWD DWSADS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,或者是更加专业的数据仓库...
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...
万字详解数仓分层设计架构 ODS-DWD-DWS-ADS 今天是小编陪伴你的第2093天 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...