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(如销量、价格等)。 DWS层指数据汇总层,其主要作用是通过聚合...
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...
如果你说的数据集市层是一个比较泛一点的概念,那么其实 dws、dwd、app 这些合起来都算是数据集市的内容。 3、应用层(ADS)applicationData Service应用数据服务 数据应用层(ADS,Application Data Store):存放数据产品个性化的统计指标数据,报表数据。主要是提供给数据产品和数据分析使用的数据,通常根据业务需求,划分成流...
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 数据应用...
首先，我们来深入探讨一下数据仓库的分层架构：ODS、DWD、DWS和ADS。ODS层（原始数据准备）: 这是数据仓库的基石，原始数据在此进行初步处理，包括数据抽取、清洗和存储。例如，通过日志数据源，如Kafka，接收并整理成Impala外表和Parquet格式，以适应高效的存储和查询。对于事务性强的日志表，增量存储策略能...
CDM层的核心在于公共维度模型，分为数据明细层（DWD）和数据汇总层（DWS）。DWD层接收ODS层数据，进行清洗和标准化，提供统一的数据处理，以满足后续分析需求。DWS层通过聚合与汇总DWD层数据，生成宽表，提高数据访问效率与性能，支持特定主题和不同维度的深入分析。数据仓库ADS层作为应用层，专门保存结果数据...
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。
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。
探索深度：揭秘数据仓库的分层架构——ODS、DWD、DWS与ADS 让我们深入解析数据仓库的结构，如同一层层剥开洋葱，揭示其内在的智慧。从底层开始，首先是数据的入口和加工枢纽：ETL层（Extract-Transform-Load）。它如同数据的高速公路，负责从各种业务系统和源头提取（Extract）、清洗与转换（Transform），然后...
数据仓库架构通常分为四个主要层次：数据仓库ETL层、ODS层、CDM层（包含DWD和DWS两部分）以及ADS层。这些层次各有其功能，帮助企业在数据管理中实现高效和准确性。数据仓库ETL与ELTETL（抽取、转换、加载）或ELT（抽取、加载、转换）是数据集成的核心步骤，前者在源系统后处理数据，后者则在仓库中进行。