【漫谈数据仓库】 如何优雅地设计数据分层

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这三层技术划分,相对来说比较粗粒度,上端当我们歌词 歌词 会专门细分一下。在此如果,先聊一下每一层的数据一般就有如何会会会么会流向的。这里仅仅简单介绍几次常用的工具,侧重中开源界主流。

0x01 为哪几次要分层

轻度汇总层(MID或DWB, data warehouse basis)

业务库,这里老会 会使用 Sqoop 来抽取,比如当我们歌词 歌词 每天定时抽取一次。在实时方面,能不能 考虑用 Canal 监听 Mysql 的 Binlog,实时接入即可。

问:dws 和dwd 是并行而就有先后顺序?

这里嘴笨 什么都 当我们歌词 歌词 现在大数据技术发挥作用的有有兩个主要战场。 当我们歌词 歌词 的数据主要会有有有兩个大的来源:

答:dws 会做汇总,dwd 和 ods 的粒度相同,这两层之间也太难 依赖的关系

注意: 在这层,理应就有简单的数据接入,什么都 要考虑一定的数据清洗,比如异常字段的处里、字段命名规范化、时间字段的统一等,一般哪几次很容易会被忽略,如何会让却至关重要。很糙是后期当我们歌词 歌词 做各种形态自动生成的如果,会十分有用。后续会有文章来分享。

这上端也主要分并与否生活类型:

最初在做数据仓库的如果遇到了什么都坑,可能自身资源有限,接触数据仓库的如果,感觉在互联网行业上端的数据仓库成功经验很少,网上太难找到实践性比较强的资料。而那几本经典书籍上端又过于理论,折腾起来青春恋爱物语生不如死。还好现在过去了那个坎,如何会让多花其他时间下发被委托人的思路,帮助其他的小伙伴少踩其他坑。文章的形态如下:

本文分享了笔者被委托人对数据仓库的其他理解和想法,不一定准确什么都 一定通用,如何会让能不能 作为有有兩个参考的思路。有哪几次哪几次的问題欢迎多交流。 

问答一: dws 和 dwd 的关系

原文发布时间为:2017-10-20

缓冲层(buffer)

问:我要花费明白了,是就有说 dwd 主什么都 对 ods 层做其他数据清洗和规范化的操作,dws 主什么都 对 ods 层数据做其他轻度的汇总?

有当我们歌词 歌词 问了其他哪几次的问題,有其他如果的确没讲清楚,补到这里。

当初的设计总共分了 6 层,其中加带元数据后,还有5层。下面分析一下当初的有有兩个设计思路。

答:ods 直接到 dws 就好,没必要过 dwd,我举个例子,你的浏览商品行为,我做一层轻度汇总,就直接装入 dws 了。但太难 你的资料表,要从好多表凑成一份,当我们歌词 歌词 从四五份被委托人资料表中凑出来了一份完整篇 的资料表装入 了 dwd 中。如何会让在 app 层,当我们歌词 歌词 要出一张画像表,含晒 用户资料和用户近一年的行为,当我们歌词 歌词 就直接从dwd中拿资料, 如何会让再在 dws 的基础上做一层统计,就成有有兩个app表了。当然,这就有绝对,dws 和 dwd 有太难 依赖关系主要看有太难 这些 需求。

0x04 如何更优雅其他

一、理论

问答三:app 层是干哪几次的?

0x03 举个例子

答:并行的,dw 层

如当我们歌词 歌词 老会 说的报表数据,可能说那种大宽表,一般就装入 这里。

当我们歌词 歌词 对数据进行分层的有有兩个主要意味着着什么都 希望在管理数据的如果,能对数据有有有兩个更加清晰的掌控,完整篇 来讲,主要有下面几次意味着着:

数据分层是数据仓库非常重要的有有兩个环节,它决定的不仅仅是有有兩个层次的哪几次的问題,还直接影响到血缘分析、形态自动生成、元数据管理等一系列功能的建设。如何会让适于尽早考虑。

另外,每一层的名字未必太过在意,被委托人按照喜好就好。

0x02 如何分层

二、文章形态

问:那存到 Redis、ES 中的数据与否 app层吗?

一、文章主题

二、技术实践

本文作者:佚名

2. ODS、DW → App层

答:对的,能不能 大致原先理解。

0xFF 总结

canal日志合成数据的最好的依据待研究。

当我们歌词 歌词 从理论上来做有有兩个抽象,能不能 把数据仓库分为下面有有兩个层,即:数据运营层、数据仓库层和数据产品层。

前面提到的并与否生活设计嘴笨 相对来讲可能很完整篇 了,如何会让可能层次会有其他多,如何会让在区分一张表到底该存装入 哪几次位置的如果可能还有不小的疑惑。当我们歌词 歌词 在这些 章里再设计一套数据仓库的分层,一块儿在前面的基础加带带维表和其他临时表的考虑,来我能 门的方案更优雅其他。

下发日志,线上系统会打入各种日志,哪几次日志一般以文件的形式保存,当我们歌词 歌词 能不能 选折 用 Flume 定时抽取,也能不能 用用 Spark Streaming 可能 Storm 来实时接入,当然,Kafka 也会是有有兩个关键的角色。

下图,做了其他小的改动,当我们歌词 歌词 加带了上一节的Buffer层,把数据集市层和轻度汇总层装入 同有有兩个层级上,一块儿独立出来了维表和临时表。

答:与否的,我被委托人的理解,app 层主要存放其他相对早熟的句子的句子期期的句子是什么的句子的句子是什么的表,能供业务侧使用的。哪几次表能不能 在 Hive 中,也能不能 是从 Hive 导入 Redis 可能 ES 这些 查询性能比较好的系统中。

在这里,主什么都 提供给数据产品和数据分析使用的数据,一般会存装入 ES、Mysql 等系统中供线上系统使用,也可能会发生 Hive 可能 Druid 中供数据分析和数据挖掘使用。

这里解释一下DWS、DWD、DIM和TMP的作用。

本文主要讲解数据仓库的有有兩个重要环节:如何设计数据分层!其它关于数据仓库的内容可参考如果的文章。

网上的例子什么都,就不列了,只举个笔者早期参与设计的数据分层例子。分析一下当初的想法,以及这些 设计的缺乏。上原图和内容。

数据体系中的各个表的依赖就像是电线的流向一样,当当我们歌词 歌词 希望它是规整、流向清晰、便于管理的,如下图:

主题层(DM,data market或DWS, data warehouse service)

如何会让,最终的结果大多却是依赖比较复杂、层级混乱,想梳理清楚一张表的声称途径会比较困难,如下图:

0x05 问答

问:感觉数据集市层是就有没地方放了,各个业务的数据集市表是应该在 dwd 还是在 app?

1. 数据来源层→ ODS层

问:对呀,那原先 dws 上端的汇总太难 经过数据质量和完整篇 度的处里,可能单独做了这些 质量相关的处里,为哪几次找不到 dwd 之上再做汇总呢?我的哪几次的问題嘴笨 什么都 ,dws的轻度汇总数据结果,有太难 做数据质量的处里?

问答二: ods 和 dwd 的区别

问:那嘴笨 对于同有有兩个数据,这有有兩个过程是串行的?

其它数据源会比较多样性,这和具体的业务相关,不再赘述。

应用层(App)

明细层(ODS, Operational Data Store,DWD: data warehouse detail)

答:这些 哪几次的问題不太好回答,我感觉主要什么都 明确一下数据集市层是干哪几次的,可能你的数据集市层放的什么都 其他能不能 供业务方使用的宽表表,装入 app 层就行。可能你说哪几次的数据集市层是有有兩个比较泛其他的概念,太难 嘴笨 dws、dwd、app 哪几次合起来都与否数据集市的内容。

问:还是不太明白 ods 和 dwd 层的区别,有了 ods 层后感觉 dwd 太难 哪几次用了。

本文对数据分层的讨论适合下面其他场景,超过该范围场景 or 数据仓库经验雄厚的大神就未必浪费时间看多。

答:嗯,我是原先理解的,站在有有兩个理想的角度来讲,可能 ods 层的数据就非常规整,基本能满足当我们歌词 歌词 绝大次要的需求,这当然是好的,这如果 dwd 层嘴笨 也没太大必要。 如何会让现实中接触的具体情况是 ods 层的数据太难保证质量,毕竟数据的来源多种多样,推送方也会有被委托人的推送逻辑,在这些 具体情况下,当我们歌词 歌词 就还要通过额外的一层 dwd 来屏蔽其他底层的差异。