数据仓库相关概念_tmp ods dw

• 数据中心整体架构。

数据仓库的整理架构，各个系统的元数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS中，对ODS数据进行面向主题域建模形成DW（数据仓库），DM是针对某一个业务领域建立模型，具体用户（决策层）查看DM生成的报表。

• 数据仓库的ODS（Operational Data Store）、DW（Data Warehouse）和DM（Data Mart）概念

• ODS、DW、DM协作层次图

• DW可细分为DWDetail，DWMiddle，DWServer；其他层可有DIM和TMP

1. 数据明细层 DWD（Data Warehouse Detail）：这一层主要解决一些数据质量问题和数据的完整度问题。比如用户的资料信息来自于很多不同表，而且经常出现延迟丢数据等问题，为了方便各个使用方更好的使用数据，我们可以在这一层做一个屏蔽。DWD 主要是对 ODS 层做一些数据清洗和规范化的操作，DWS主要是对 ODS 层数据做一些轻度的汇总。
2. 数据中间层 DWM（Data WareHouse Middle）：可看作中间过渡层。轻度综合层与DWD的主要区别在于二者的应用领域不同，DWD的数据来源于生产型系统，并未满意一些不可预见的需求而进行沉淀;轻度综合层则面向分析型应用进行细粒度的统计和沉淀
3. 数据服务层 / 主题层 DWS（Data WareHouse Servce）：从ODS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天的行为的话会快很多。我们希望80%的业务都能通过我们的DWS层计算，而不是ODS。

4. 维表层（Dimension）：比如国家代码和国家名、地理位置、中文名、国旗图片等信息就存在DIM层中。主要包含两部分数据：

   高基数维度数据：一般是用户资料表、商品资料表类似的资料表。数据量可能是千万级或者上亿级别。

   低基数维度数据：一般是配置表，比如枚举值对应的中文含义，或者日期维表。数据量可能是个位数或者几千几万。

5. TMP：每一层的计算都会有很多临时表，专设一个DWTMP层来存储我们数据仓库的临时表。

• 应用层（APP）：

  数据产品层(APP)，这一层是提供为数据产品使用的结果数据。

  主要是提供给数据产品和数据分析使用的数据，一般会存放在 ES、Mysql 等系统中供线上系统使用，也可能会存在 Hive 或者 Druid 中供数据分析和数据挖掘使用。

  如我们经常说的报表数据，或者说那种大宽表，一般就放在这里。

  • 概念：应用层是根据业务需要，由前面三层数据统计而出的结果，可以直接提供查询展现，或导入至Mysql中使用。

  • 数据生成方式：由明细层、轻度汇总层，数据集市层生成，一般要求数据主要来源于集市层。

  • 日志存储方式：使用impala内表，parquet文件格式。

  • 日志删除方式：长久存储。

  • 表schema：一般按天创建分区，没有时间概念的按具体业务选择分区字段。

  • 库与表命名。库名：暂定apl，另外根据业务不同，不限定一定要一个库。(其实就叫app_)就好了

  • 旧数据更新方式：直接覆盖。

• 数仓思维图

• 数据的来源

数据主要会有两个大的来源：

业务库，这里经常会使用 Sqoop 来抽取

我们业务库用的是databus来进行接收，处理kafka就好了。

在实时方面，可以考虑用 Canal 监听 Mysql 的 Binlog，实时接入即可。(有机会补一下这个canal)

埋点日志，线上系统会打入各种日志，这些日志一般以文件的形式保存，我们可以选择用 Flume 定时抽取，也可以用用 Spark Streaming 或者 Storm 来实时接入，当然，Kafka 也会是一个关键的角色。

还有使用filebeat收集日志，打到kafka，然后处理日志

注意： 在这层，理应不是简单的数据接入，而是要考虑一定的数据清洗，比如异常字段的处理、字段命名规范化、时间字段的统一等，一般这些很容易会被忽略，但是却至关重要。特别是后期我们做各种特征自动生成的时候，会十分有用。

• 不同层级数据传递方式

1. 每日定时任务型：比如我们典型的日计算任务，每天凌晨算前一天的数据，早上起来看报表。 这种任务经常使用 Hive、Spark 或者生撸 MR 程序来计算，最终结果写入 Hive、Hbase、Mysql、Es 或者 Redis 中。
2. 实时数据：这部分主要是各种实时的系统使用，比如我们的实时推荐、实时用户画像，一般我们会用 Spark Streaming、Storm 或者 Flink 来计算，最后会落入 Es、Hbase 或者 Redis 中。

附：一文读懂什么是大数据中的ETL。

大数据处理过程之核心技术ETL详解（作者：钱塘数据）

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