54、实时数据仓库DWD层之整合流量域表构建补充讲解

youfanedu 2023-01-13 03:17:12

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本文详细介绍了如何从零开始搭建一个完整的数据仓库系统，包括环境准备、集群安装、数据生成、ETL导入、各层数据接入（ODS、DWD、DWS、ADS）、Azkaban自动化调度以及常见问题解决方法。内容涵盖了Hadoop、MySQL、Hive、Sqoop、Presto、Azkaban等组件的安装与配置，并提供了详细的脚本和镜像下载链接。通过逐步操作指南，读者可以完成一个完整的数据仓库项目实战，适合数据仓库初学者和希望提升实战能力的开发者。

本文详细解析了大数据离线项目中维度与指标的概念及其分类，重点介绍了电商业务中的销售、会员、商城和供应链四大需求场景。维度作为度量的环境，包括地理、时间等属性；指标则分为原子指标、派生指标和衍生指标三类，用于量化评估数据价值。文章还深入探讨了核销主题的数仓建设，包括Ads、Dws、Dwm和Dwd各层的设计与实现，展示了如何通过数仓层级完整呈现业务需求，为大数据开发提供了实用的指导思路。

尚硅谷大数据新能源数仓项目

在当今数字化时代，企业积累了大量的数据。为了更好地管理和利用这些数据，数据仓库应运而生。数据仓库分层设计是构建数据仓库的重要方法，它可以将不同类型、不同用途的数据进行合理划分，提高数据的可用性和管理效率。本文的目的就是详细介绍数据仓库分层设计中 ODS、DWD、DWS、ADS 各层的设计规范和实践方法，范围涵盖了各层的概念解释、设计原则、代码实现以及实际应用场景。本文首先介绍数据仓库分层设计的核心概念，包括各层的定义和作用；然后阐述各层之间的关系；

是最接近数据源中数据的一层，此层存放未经过处理的原始数据至数据仓库系统，结构上与源系统保持一致，是数据仓库的数据准备区。主要完成基础数据引入到数仓的职责，和数据源系统进行解耦合，同时记录基础数据的历史变化。处理原则：根据源业务系统表的情况以增量或全量方式抽取数据；ODS层以流水表和快照表为主，按日期对数据进行分区保存，不使用拉链表；ODS层的数据不做清洗和转换，数据的表结构和数据粒度与原业务系统保持一致。

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