# 数据仓库中数据分层：贴源层与规范层
数据仓库是一个重要的数据管理体系，它通过对企业各个业务系统的数据进行整合，为决策提供支持。数据仓库的设计通常采用分层架构，其中最基本的层次包括“贴源层”和“规范层”。本文将详细探讨这两层的概念、功能，以及如何在实际中实现它们，同时合并一些代码示例和图表来帮助理解。
## 一、数据仓库概述
数据仓库是用于支持管理决策的系统，常常用来整合来自多个来源的数据
如何分层结合Inmon和Kimball的集线器式和总线式的数据仓库的优点，分层为ODS【-MID】-DW-DM-OLAP/OLAM/appODS层是将OLTP数据通过ETL同步到数据仓库来作为数据仓库最基础的数据来源。在这个过程中，数据经过了一定的清洗，比如字段的统一，脏数据的去除等，但是数据的粒度是不会变化的。ODS层的数据可以只保留一定的时间。MID中间层是采用Inmon集线器架构的方式，使用
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2023-10-09 20:56:54
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# 数据仓库分层：贴源层与应用层详解
## 1. 引言
随着大数据时代的到来，数据仓库成为企业数据管理和分析的重要工具。数据仓库的结构通常分为多个层级，以便将数据高效地存储、加工和提供给用户。本文将重点介绍数据仓库的两个关键层次：贴源层和应用层，并结合具体代码示例帮助读者更好地理解这一概念。
## 2. 数据仓库的基本架构
数据仓库主要分为以下几个层级：
1. 贴源层（Raw Data
# 实现数据仓库贴源层的指南
## 一、什么是数据仓库贴源层？
数据仓库的“贴源层”是指在数据仓库中存储原始数据的阶段，通称为ODS（Operational Data Store）。这个步骤至关重要，因为后续的数据处理与分析都依赖于这部分的原始数据。通过将数据从各个数据源抽取、转换、加载到数据仓库，我们能够更好地进行分析和决策。
## 二、总体流程
以下是实现数据仓库贴源层的基本流程：
# 数据仓库贴源层
数据仓库是一个用于集成、管理和分析企业数据的系统。在数据仓库架构中，贴源层是数据仓库中的第一层，负责从各种数据源中提取数据，并将数据转化为可用于分析的格式。在这篇文章中，我们将介绍数据仓库贴源层的概念、作用以及代码示例。
## 数据仓库贴源层的概念
数据仓库贴源层是数据仓库中的第一层，负责从各种数据源中提取数据。数据源可以是企业内部的数据库、文件、API，也可以是外部数据
Ralph Kimball的dimensional modeling 为基础的结构和Inmon的以ER model为基础的结构是当前数据仓库的两种主流理论. Ralph经常在他的著作中提到一些对数据仓库的misunderstanding,很明显都是针对Inmon的理论,而Inmon的支持者们也经常指责dimensio
数据分层数据运营层：ODS(Operational Data Store)ODS层，最接近源数据层，为了考虑后续数据追溯，这一层不建议做过多的数据清洗工作，最好原封不动的接入原始数据。数据仓库层：DW(Data Warehouse)数据仓库层是我们在做数据仓库时要核心设计的一层，在这里，要从ODS层提取数据建立各种数据模型，DW层又细分为DWD层，DWM层和DWS层。DWD(Data Wareho
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2024-02-08 21:52:48
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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？ODS：原始数据层 存储格式：AVRO数据内容：基本与原始数据是一致的DWD：明细数据层 存储格式：Orc数据内容：基于与ODS层是一致的ODS层的需求是什么？自动化建库建表建表create table one_make_ods.表名
tableproperties(schema文件)+ 表名
BroadcastingBroadcasting 也叫广播机制(自动扩展也许更合适)，它是一种轻量级张量复制的手段， 在逻辑上扩展张量数据的形状，但是只要在需要时才会执行实际存储复制操作。对于大部分场景，Broadcasting 机制都能通过优化手段避免实际复制数据而完成逻辑运算，从而相对 于 tf.tile 函数，减少了大量计算代价。标量在TensorFlow 中，标量最容易理解，它就是一个简单
公司深度系列— 作者：徐紫薇 —数据中台具体做什么1.1. 数据中台是什么？恒生电子对数据中台的定义：作为全领域数据的共享能力中心，旨在提供数据采集、数据模型、数据计算、数据治理、数据资产、数据服务等全链路的一站式产品、技术、方法论的服务，构建面向数据应用的数据智能平台。数据中台位于后端的数据网关层（数据源）和前端的业务应用层中间，为快速敏捷的前端应用需求和相对缓慢的核心数据变化及复杂繁琐的数据维
1、数仓概念数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。2、数仓为何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
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2023-09-29 10:05:51
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数据中台发展至今，大体经历了4个重要阶段：数据库-数据仓库-大数据平台-数据中台。每次新的变革，都是为了解决上一阶段存在的问题。当前，走向云原生成为数据中台的必然和必须。01、云原生从何而来？云原生 是 用于指导如何在云上构建和运行应用的方法论 。 我们认为 “云原生”并不是一个新的概念。回顾云计算史，从个人端应用到企业级应用，都早已开始“上云”。起初，这些上云的“非原住民”应用，延续了私有化部署
说下自己的理解：数据仓库是分层的，通常情况下都是进行三层建模（当然也不是绝对的）。例如上次说的商品订单数据表，表字段可能有非常多个，但是我们使用的时候可能只用到UID，PayTime，CreateTime, PayMoney,等字段。这个过程需要不断的过滤。每过滤一层就需要在新的一层储存一次。类比在Hive中有个表分区的概念，把一张大表按照业务需求拆分为两张表，减少了扫描的量级。 下面说
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2023-07-29 11:57:05
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在上个系列：数据中台的前世今生中，我们介绍了随着时代发展，为解决呈指数增长的数据分析需求而出现的一系列技术和产品，从数据仓库、数据湖到大数据平台再到数据中台。而数据中台的核心，就是解决数据孤岛问题，强调数据统一管理和避免重复造轮子，是对数据服务的共享以及复用。某数据中台架构架构数据中台，就要确保全域指标业务口径一致。因此，首先就需要梳理原先口径不一致的、重复的指标，从而整合成一个统一的指标字典。这
一、Data仓库的架构 Data仓库(Data Warehouse DW)是为了便于多维分析和多角度展现而将Data按特定的模式进行存储所建立起来的关系型Datcbase，它的Data基于OLTP源Systam。Data仓库中的Data是细节的、集成的、面向主题的，以OLAPSystam的分析需求为目的。 Data仓库的架构模型包括了星型架构与雪花型架构两种模式。星型架构的中间为
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2023-11-14 10:15:22
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经典面试题 谈谈你对数仓分层的理解首先我们要明白数仓为什么要分层，分层的好处是什么？ 1.可以隔离原始数据 一般来讲源数据我们是没有权限去接触的，这涉及到隐私、保密等问题。通过分层，可以避免这类的问题，因为我们开发人员接触到的是分层后的脱敏数据。 2.可以将复杂问题简单化 通过分层，对数据经过加工处理后，可以使用更加干净的数据进行计算。 3.减少重复开发 分层后，我们可以从各个层中取相应数据进行开
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2023-12-18 14:24:51
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电商数仓一、数仓分层1、为什么要分层2、数据集市与数据仓库概念3、数仓命名规范（1）表命名（2）脚本命名（3）表字段类型二、数仓理论1、范式理论（1）范式概念（2）函数依赖（3）三范式区分2、关系建模与维度建模（1）关系建模（2）维度建模3、维度表和事实表（重点）（1）维度表（2）事实表（2.1）事务型事实表（2.2）周期型快照事实表（2.3）累积型快照事实表4、维度模型分类（1）模型选择5、数
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2023-12-28 06:31:47
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DWS层设计DWS层的定义DWS层的设计原则DWS层的建模 DWS层的定义Data Warehouse Service 层，轻度汇总层，从数据明细层层中对用户的行为做一个初步的汇总，抽象出来一些通用的维度：时间、ip、id，并根据这些维度做一些统计值，比如用户每个时间段在不同登录ip购买的商品数等。这里做一层轻度的汇总会让计算更加的高效，在此基础上如果计算仅7天、30天、90天的行为的话会快
1、数据仓库ETL 2、数据仓库分层 ODS：原始数据层 数据来源可能是通过Flume监控、Sqoop导入....... Flume可以定义拦截器，进行数据ETL。 Sqoop可以通过sql语句，进行数据ETL。 所以很多情况下ods存放的ETL之后的原始数据。 作用：在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层，保存的是原始数据或者ETL之后的
一 背景据IDC发布的《数据时代2025》报告显示，全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB，平均每天约产生491EB数据。随着数据量的不断增长，数据存储成本成为企业IT预算的重要组成部分。例如1PB数据存储一年，全部放在高性能存储介质和全部放在低成本存储介质两者成本差距在一个量级以上。由于关键业务需高性能访问，因此不能简单的把所有数据存放在低速设备，企业
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2023-12-30 07:37:45
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