- 数仓分成哪几层?
- 数仓为什么要分层?
- 电商离线数仓项目中的数仓
1、ODS层（原始数据层）:存放原始数据，直接加载原始日志、数据，数据保持原貌不做处理。
2、DWD层（明细数据层）
结构和粒度与ODS层保持一致，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），也有公司叫DWI。
3、DWS层（服务数据层）
以DWD为基础，进行轻度汇总。一般聚集到以用户当日，设备当日，商家当日，商品当日等等的粒度。
4、 ADS层（数据应用层）
数据应用层，也有公司或书把这层命名为APP层、DAL层等。
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。
1.把复杂问题简单化
将一个任务分解成多个步骤来完成,每一层只处理单一的步骤,比较简单和容易理解.
2.清晰的数据结构
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.
3.减少重复开发
规范数据分层,通过中间数据层,能够减少极大的重复计算,增加一次计算结果的复用性.
4.隔离原始数据
不论是数据的异常还是数据的敏感性,使真实数据与统计数据解耦开.
1)ODS层（原始数据层）:存放原始数据，直接加载原始日志、数据，数据保持原貌不做处理。存储两个最初始的文件:ods_start_log和ods_event_log。
(我们在导完了一层之后,要去查看是否导入成功,如果要查看数据的行数,HQL语句可以写成:
select row_number() over(),* from ods_start_log;
2)DWD层 (数据明细层) : 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,行式存储改为列式存储,改变压缩格式。
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