数据仓库分层4层模型,大数据分层架构

数据仓库分层4层模型,大数据分层架构

数据分层传统数据仓库一般分为四层模型：STG、ODS、DW、DM。 STG层主要用于批量处理，如果是基于日志信息进行实时同步，可以跳过STG层，直接进入ODS层。 所以1.2.业务数据库的层次划分（mysql、mongdb、oracle数据源）===>也叫src层ODS(operabledatalayer)DW(datawarehouselayer)DWDlayer(datadetaillayer)负责最多的数据细粒度的数据经过OD

使用数据分层减少重复开发，隔离原始数据，根据业务需求设计分层。 比较常见的是早期的四层架构（sourcelayerods、detaillayerdwd、summarylayerdws、marketlayerads）。如果是复杂的数据仓库，则采用传统的四层架构。数据仓库的四层设计是数据仓库架构的基础，分别是数据源、数据处理层、数据存储层和数据访问层。 数据源数据源是数据仓库架构的第一层，主要使用

4.数据仓库的功能5.数据仓库分层1.数据仓库分层的功能2.分层架构2.1源数据层(ODS)2.2数据仓库层(DW)2.3数据显示层(DAorAPP)2.4维度表面层(Dimension)3.分层示例4.技术应用6.真实数据仓库的可维护性：分层设计允许解决某一层的问题只在该层而不改变下一层的代码和逻辑。 大数据系统需要数据模型方法来帮助更好地组织和存储数据，以提高性能、成本、效率和

4DWlayer：数据仓库1理想数据分层的整体结构如图所示。理想数据分层分为四层：源数据层DB，包括关系型数据库、非关系型数据库、尚未从数据库采集的直接数据。 数据以文件形式存在；在操作数据仓库时，我们经常听说需要进行分层计算，包括ads、dwd、dws、ads、dim等。那么为什么要进行这样的区分呢？有什么意义呢？ 今天我们就来谈谈吧。

＞﹏＜ 该层以维度模型作为建模方法的理论基础，采用某种维度降级的方法将维度降级为事实表，减少维度表与事实表的关联性，提高数据的可用性。 3.一些不同的层次化思想（数据仓库（英文：DataWarehouse，简称DW）是用于存储、分析和报告的数据系统。数据仓库的目的是构建面向分析的集成数据环境，为企业提供决策支持。