Hive数仓分层设计思路_hive 怎么做数仓分层

Hive数仓通常采用分层式架构设计，以支持不同层次的数据处理和分析需求，具体设计方法如下：

1.原始数据层：将所有原始数据导入到此层，数据不作任何处理，一般存储在HDFS或其他分布式文件系统中。

2.清洗数据层：对原始数据进行基本的清洗和预处理，如去除重复数据、填充缺失值、转换数据类型等，生成清洗后的数据文件。

3.集成数据层：将不同数据源的数据整合到一个数据仓库中，包括清洗数据层、外部数据源、应用程序数据源等，生成集成后的数据文件。

4.标准化数据层：对集成数据进行标准化和规范化，使得数据能够被更多的应用程序和用户使用，例如：将日期格式统一、将数据值统一转换为中文。

5.数据标签层：对数据进行标签化，即将数据按照业务属性、数据源、时间等维度进行分类和标记，方便数据查询和分析。

6.数据计算层：对标签化的数据进行分析、计算和聚合，生成数据分析报告、数据可视化图表等，支持决策分析和业务监控。

7.数据应用层：将数据计算层的结果输出到具体应用中，例如：BI工具、数据API、实时监控平台等。

具体的分层结构还需要根据实际业务需求和数据特征进行精细的设计和实现。