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数据仓库分层

2022-07-22 15:03:22  阅读:149  来源: 互联网

标签:原始数据 数据仓库 业务 分层 数据 减少


分层原因:

  1. 把复杂问题简单化,每一层只处理简单的任务,方便定位问题;
  2. 减少重复开发,规范数据分层,通过中间层数据能够减少重复计算,且增加计算结果的复用性;
  3. 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。

 

 

ods(原始数据层):数据准备区,也称为贴源层。数据仓库源头系统的数据表通常会原封不动的存储一份,以此减少对业务系统的影响,也是后续数据仓库加工数据的来源。业务DB基本上是直接同步过来,LOG主要做结构化。

 建模方式及原则

  • 从业务系统增量抽取;
  • 保留时间由业务需求决定;
  • 可分表进行周期存储;
  • 数据不做清洗转换与业务系统数据模型保持一致;
  • 按主题逻辑划分。

针对HDFS上的用户行为数据和业务数据,我们如何规划处理?

  • 保持数据原貌不做任何修改,起到备份数据的作用;
  • 数据采用压缩,减少磁盘存储空间;
  • 创建分区表,防止后续的全表扫描。

 DWD是业务层与数据仓库的隔离层,主要对ODS数据层做一些数据清洗(去除空值、脏数据、超过极限范围的数据)、规范化、维度退化、脱敏等操作。

标签:原始数据,数据仓库,业务,分层,数据,减少
来源: https://www.cnblogs.com/weijia-home/p/16505786.html

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