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分析功能集合为一体,加上一个可视化界面,就能从数据存储,数据分析,数据展示完整方案...企业需要也希望从这些海量数据中挖掘有效信息,如行为日志数据,业务数据,爬虫数据等等中提炼出有价值信息.但传统的关系型数据库由于本身技术限制,无法很好承担这么大数据量存储和分析的任务,现代大数据技术应运而生.而数仓就是做这些海量数据存储的地方...经典数仓分层架构 其实数仓数据分层,就跟代码分层一样.如果所有数据都放在一层,就跟代码都放在一个文件,肯定是可以运行的,但带来的问题就是阅读性差,复用性和维护性降低....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.
数仓维度层DWS层构建 01：项目回顾 ODS层与DWD层的功能与区别是什么？
做数据开发不能绕过数据仓库的建设，数仓是数据分析/数据挖掘的基础料仓，更是描述一个企业蓝图的智库。...如何打造出一个反映企业全局的数仓视图是“路漫漫其修远兮”的任重远道； 在数据公众号“数据指象”的上一篇推文《数仓矛盾的演进之旅》中，描述了数仓由简入繁的其中道理。今天我们接着了解数仓的名义。...数据集成性：集成是数仓最重要的特点之一，也是突出与传统数据库的特性之一；没有集成数仓就没有价值；只有将：同义不同名、同名不同义、多数据源、码值分解等等杂乱无章的数据，以集成就行统一、进行归一、进行编排形成一致性统一的的数仓...非易失性：不易丢失数据是仓的基本属性，数仓承接经年累月的数据输入，保存历史的数据细节，在时间的作用慢慢地聚沙成塔，让微小的数据也能发出耀眼的光芒。...具体数仓中粒度如何选择，后续将分享如何构建双粒度数仓 周末快乐
数据仓库的分层 基于数据仓库模型理论指导，以数据分析，统计指标为导向，为了能够记录数据的历史，便于处理业务变化，把复杂问题简单化，通过空间换时间提高数据访问效率，数据集成考虑，在数仓实际开发过程中进行分层处理...当另外一种不是做指标统计，而是明细数据处理的时候也是在这一层进行处理，如用户画像的标签经常会变，所以在这一层将用户维度表做宽表处理，达到尽可能方便DWS层使用。 4. ...数据服务层：DWS（Data WareHouse Servce） 数据汇总层或者大宽表层，按照主题如财务，客户管理等划分，或者按照业务划分，如流量、订单等，生成字段比较多的宽表，用于提供后续的业务查询...可以是从DWS层汇总数据，然后导出到MySQL、Redis等系统中供线上系统使用；也可以是基于DWS层表创建视图提供给Spark/Presto等自主分析使用。 6....从上往下看对应数据仓库分层如下： image.png 从分层开发来看： 数仓流程.png 附：阿里数据仓库分层 1.分层和作用 image.png 2.数据分层架构 分层架构.png 3.网易数据架构
一、前言数据仓库具有面向主题的特性，那么就会有主题的概念，数仓建设是遵循纵向分层开发，横向划分主题域设计，数仓分层就不在这次谈了，这次我会结合本人数仓工作实践总结的经验来聊聊数仓主题域划分，同时会引申出主题划分...这个对于数仓工程师来说是必备的能力，比如当你面临着一个新业务的开启，需要从0到1开始搭建数据仓库或者数据集市，这时候就要考虑到主题域和主题的合理划分。二、数仓建设的步骤1....数仓分层设计模型表6. 数仓公共层表迭代升级三、主题和主题域下面结合本人对搬家业务的数仓建设，进行主题域划分和主题划分实践，当然项目的大小决定着这是一个小型的数据集市 还是 企业级的数据仓库。1....数据域：面向业务分析，将业务过程或者维度进行抽象的集合，针对公共汇总层（DWS）进行数据域划分。业务过程：指企业的业务活动事件，如下单、支付、退款都是业务过程，业务过程就是一个不可拆分的行为事件。...：「数仓建设篇」数仓主题域划分 另外，公众号有海量大数据领域资料 欢迎领取。同时也欢迎大家加我微信，拉你进大数据技术交流群，一同成长。图片
复杂问题简单化 隔离原始数据（后期统计和真实数据解耦） 数据复用性提高 数据结构更清晰 统一数据口径 A2 优缺点 优点 效率高 缺点 预计算 占空间 A3 图解 A4 实现 A4 位置 A5 相关 数仓项目
1）保持数据原貌不做任何修改，起到备份数据的作用。 2）数据采用LZO压缩，减少磁盘存储空间。100G数据可以压缩到10G以内。 3）创建分区表，防止...
000概述 数仓分层是数据仓库设计中十分重要的一个环节，优秀的分层设计能够让整个数据体系更容易理解和使用 本文的大纲 001，介绍数据分层的作用 002，分层设计的原则以及介绍一种通用的数据分层设计...Middle） 在DWD层的数据基础上，对数据做轻度的聚合操作，生成一系列的中间表提升公共指标的复用性，减少重复加工，直观来说，就是对通用的核心维度进行聚合操作，算出相应的统计指标 Ⅲ，数据服务层：DWS...在DWM层先计算出多个小的中间表，再拼接成一张DWS的大宽表。...由于宽和窄的界限不易界定，也可以去掉DWM这一层，只保留DWS层，将所有的数据放在DWS亦可 一般采用维度模型方法作为理论基础，更多的采用一些维度退化手法，将维度退化至事实表中，减少维度表与事实表的关联...类似的 需要做很多歌DWM的中间表 4，然后再DWS层，将一个人在整个网站中的行为数据放到一张表中，这就是我们的大宽表。
② 维度：维度是度量的环境，是我们观察业务的角度,如时间，地点等，用来反映业务的一类属性 。其中描述维度的是 属性，即维度属性，是查询约束条件、分组和报表标签生...
数仓分层 数据分层是数据仓库设计中一个十分重要的环节，良好的分层设计能够让整个数据体系更容易被理解和使用。本文介绍的是如何理解数据仓库中各个分层的作用。...图解数据分层 何为数仓DW 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，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。...数仓分层中每个层的作用是什么？ …… 在实际的工作中，我们都希望自己的数据能够有顺序地流转，设计者和使用者能够清晰地知道数据的整个声明周期，比如下面左图。...streaming或者Flink、Kafka来实时接入 消息队列：来自ActiveMQ、Kafka的数据等 数据仓库层 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...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； 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
数据开发/数仓工程师上手指南(七)CDM-DWS层搭建规范及流程前言进入到了CMD公共数据层的结尾最后一层-DWS层了，该层基本就是直接与业务强关联，也就是说产品提出的需求，或是报表、用户画像统计好还是数据大屏都是在这一层给处理好数据...一般我们也可以从DWS这一层，也就是需求侧结果出发来逆向推理我们需要建立的ODS和DWD层，总之DWS层需要我们仔细琢磨，需要上生产的东西一定得小心再小心。...一、理解DWS层DWS层旨在为业务分析提供高效、快速的汇总数据访问。这一层是基于分析主题对象进行建模，提供了关键指标的汇总视图，支持上层应用的决策和洞察。...通过构建公共粒度的汇总指标事实表，DWS层可以帮助识别趋势、模式和异常。原始数据可以比作城市地图上每条街道和建筑的详细信息，而DWS层就像导航应用中的路况总结。...时间维度：按月、季度、年度进行统计地域维度：按省、市进行汇总三、DWS设计流程3.1明确分析目标在设计DWS表之前，首先明确供应商画像分析的目标。
5、项目是如何分层的 6、数仓一般怎么做分层处理呢？ 7、数仓分层的作用是什么？ 8、项目中有做按照主题分析吗？...数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析，辅助领导做决策； 它们的主要区别体现在数仓是综合的或提炼的，数据库是细节的，数仓主要用星型模型或雪花模型；面向分析，支持决策需求；而数据库用的是实体-关系（E-R）...5、项目是如何分层的 一般分成三层 ODS DW ADS 也会有Dimen层 6、数仓一般怎么做分层处理呢？ ODS——》DWD——》DWM——》DWS 7、数仓分层的作用是什么？...14、一个企业一般构建几个数据仓库最好，并说明 最好一个， 因为企业面临的困境就是数据孤岛问题，如果数据存储太过分散就无法发挥数仓的优势。即使是两个数仓也会遇到数据同步问题，会浪费时间，降低效率。...同时对事务的支持性不行 适用的场景： 数仓的特性很大一部分是针对列的过滤，列的搜索，列的匹配，所以很多数仓结构比较适合使用列存储 列存储也比较适合做OLAP 30、什么是Hive的分区？
Snova为您提供简单、快速、经济高效的PB级云端数据仓库解决方案。借助于Snova，您可以在数分钟内创建拥有数百节点的企业级云端数据仓库，并高效的完成日常维护...
一、数仓为什么要分层？ 合理的数据仓库分层一方面能够降低耦合性，提高重用性，可读性可维护性，另一方面也能提高运算的效率，影响到数据需求迭代的速度，近而影响到产品决策的及时性。...建立数据分层可以提炼公共层，避免烟囱式开发，可见一个合适且合理的数仓分层是极其重要。...在设计DWS表的时候，很多人会把所有可以聚合的维度进行cube，这样就得到了很多个派生指标，而这些派生指标放在同一张表中无疑会增加这张表的使用难度，比如在实际的取数时，往往只关心某个统计粒度的指标。...数仓建设是一个不断迭代的过程，数据建模同样是一个不断迭代的过程。同时，业务是不断变化的，建模人员对业务的理解也是变化的，这些也就注定了建模是一个迭代过程。...如何评价DWS层建设的好坏？ 由于数仓的建设是与业务息息相关的，数仓建设的方法论仅仅只是指引我们构建数仓的一个方向，在实际的落地执行过程中会存在各种各样的问题，且不可被这些理论所禁锢。
2、建模相关2.1、仓模型的好坏有评价标准吗？有哪些评价的维度？如何持续化治理？2.2 数据一致性问题3、产品相关3.1.关于用户体验的事情如何设计和落地的？...5、职业规划5.1、数仓工程师成长的脉络图，或者说知识架构图？5.2、发展之路上需要哪些核心能力，每个阶段需要专注提升哪些能力。
拉链表是一种数据模型，主要是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的，顾名思义，所谓拉链，就是记录历史。记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息。拉...
数据仓库的设计始于数据模型，企业的数据模型适用于操作型环境，而修改后的模型适用于数仓，其实就是业务模型—> 概念模型—>逻辑模型—>物理模型的这一过程 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人
何为数仓DW 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，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。...数仓分层中每个层的作用是什么？ …... 在实际的工作中，我们都希望自己的数据能够有顺序地流转，设计者和使用者能够清晰地知道数据的整个声明周期，比如下面左图。...streaming或者Flink、Kafka来实时接入 消息队列：来自ActiveMQ、Kafka的数据等 数据仓库层 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...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； 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
二、分层架构概览 三、详细分层设计 1.ODS (opreational data store) 2.DWD(data warehouse detail) 3.DIM（dimension） 4.DWS...(data warehouse service) 5.ADS（Application Data Service） ---- 一、分层目的 数仓分层的目的是：逐层解耦，减少重复计算，降低烟囱式开发。...2.缓慢变化维 直接覆盖原值、新增维度列（旧列、新列）、新增维度行拉链（2个时间戳 开始时间 结束时间） 4.DWS(data warehouse service) DWS层会在DWD层的数据基础上...示例： 用户运营表 用户id,浏览次数，登陆次数，购买次数，退款次数，确认收货次数
数仓分层简介 1.数仓分层好处：复杂问题简单化；减少重复开发；隔离原始数据。...2.数仓分层具体实现 ODS(Operation Data Store)层:原始数据层，存原始数据，直接加载原始日志、数据 DWD(Data Warehouse Detail)层：明细数据层也有叫DWI...层，结构和粒度与原始表保持一致，对ODS层数据进行清洗(去除空值、脏数据、超过极限范围的数据、行式存储转列式存储、改压缩格式) DWS(Data Warehouse Service)层：服务数据层，以DWD
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
