Hive数仓dwd和dws的区别与联系_数仓dwd与dws有什么区别

DW(Datamart)是数据仓库中的一部分，包括DWD(DW Detail), DWS(DW Summary), DM(DW Middle)。其中DWD和DWS是DW的两个主要层次。

Hive数仓中的DWD和DWS分别代表数据仓库中的数据加工层和数据汇聚层。

DWD是DW Detail的简称，是数据仓库中的明细层，主要负责数据的抽取、清洗、转换和加载等工作，目的是将源系统中的数据格式统一为数据仓库中的统一模式。DWD层的数据是经过ETL（Extract-Transform-Load）过程处理、去除冗余、增加维度等数据加工处理后，业务过程的详细数据。DWD层主要面向业务运营人员、数据分析师等，提供对操作型数据的支持，使得数据分析和报表生成等工作更加方便快捷。

DWS是DW Summary的简称，是数据仓库中的汇总层，主要负责对DWD层中的数据进一步汇总和计算，形成多维数据分析模型，便于用户进行决策分析。DWS层的数据具有高度的综合性、分析性和决策性，是面向业务决策人员的数据分析基础。

它们的区别在于：DWD层数据面向操作型，主要关注业务过程的详细数据，数据挖掘等分析技术也主要用于DWD层；DWS层数据面向分析型，主要关注目标数据的提取、计算和分析过程，数据挖掘技术主要用于DWS层。

它们的联系在于：DWD层和DWS层都是数据仓库中的重要层次，DWD层提供完整、准确的明细数据，DWS层依据业务需求，提供分析型的汇总信息。数据仓库的建设离不开DWD和DWS的联动，只有DWD和DWS相互配合，协同工作，才能构建出更加完善、可靠的数据仓库体系。