数据仓库
一. 各种名词解释
1.1 ODS是什么？
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ODS层最好理解，基本上就是数据从源表拉过来，进行etl，比如mysql 映射到hive，那么到了hive里面就是ods层。
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ODS 全称是 Operational Data Store，操作数据存储.“面向主题的”，数据运营层，也叫ODS层，是最接近数据源中数据的一层，数据源中的数据，经过抽取、洗净、传输，也就说传说中的 ETL 之后，装入本层。本层的数据，总体上大多是按照源头业务系统的分类方式而分类的。但是，这一层面的数据却不等同于原始数据。在源数据装入这一层时，要进行诸如去噪(例如有一条数据中人的年龄是 300 岁，这种属于异常数据，就需要提前做一些处理)、去重(例如在个人资料表中，同一 ID 却有两条重复数据，在接入的时候需要做一步去重)、字段命名规范等一系列操作。
1.2 数据仓库层DW？
数据仓库层(DW)，是数据仓库的主体.在这里，从 ODS 层中获得的数据按照主题建立各种数据模型。这一层和维度建模会有比较深的联系。 细分：
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数据明细层：DWD（Data Warehouse Detail）
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数据中间层：DWM（Data WareHouse Middle）
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数据服务层：DWS（Data WareHouse Servce）
1.2.1 DWD明细层?
明细层(ODS, Operational Data Store,DWD: data warehouse detail)
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概念：是数据仓库的细节数据层，是对STAGE层数据进行沉淀，减少了抽取的复杂性，同时ODS/DWD的信息模型组织主要遵循企业业务事务处理的形式，将各个专业数据进行集中，明细层跟stage层的粒度一致，属于分析的公共资源
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数据生成方式：部分数据直接来自kafka，部分数据为接口层数据与历史数据合成。
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这个stage层不是很清晰
1.2.2 DWM 轻度汇总层(MID或DWB, data warehouse basis)
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概念：轻度汇总层数据仓库中DWD层和DM层之间的一个过渡层次，是对DWD层的生产数据进行轻度综合和汇总统计(可以把复杂的清洗，处理包含，如根据PV日志生成的会话数据)。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
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数据生成方式：由明细层按照一定的业务需求生成轻度汇总表。明细层需要复杂清洗的数据和需要MR处理的数据也经过处理后接入到轻度汇总层。
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日志存储方式：内表，parquet文件格式。
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日志删除方式：长久存储。
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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。
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库与表命名。库名：dwb,表名：初步考虑格式为：dwb日期业务表名,待定。
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旧数据更新方式：直接覆盖
1.2.3 DWS 主题层(DM，data market或DWS, data warehouse service)
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概念：又称数据集市或宽表。按照业务划分，如流量、订单、用户等，生成字段比较多的宽表，用于提供后续的业务查询，OLAP分析，数据分发等。
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数据生成方式：由轻度汇总层和明细层数据计算生成。
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日志存储方式：使用impala内表，parquet文件格式。
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日志删除方式：长久存储。
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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。
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库与表命名。库名：dm,表名：初步考虑格式为：dm日期业务表名,待定。
旧数据更新方式：直接覆盖
1.3 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。
应用层(App)
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。
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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。
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日志存储方式：使用impala内表，parquet文件格式。
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日志删除方式：长久存储。
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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。
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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
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旧数据更新方式：直接覆盖。
1.4 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。
1.5 ODS、DW → App层
这里面也主要分两种类型：
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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。
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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。
1.6 维表层DIM？
维表层（Dimension）
最后补充一个维表层，维表层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。
1.7 层级的简单分层图
见下图，对DWD层在进行加工的话，就是DWM层（MID层）(我们的数仓还是有很多dwm层的) 图片这里解释一下DWS、DWD、DIM和TMP的作用。
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DWS：轻度汇总层，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。
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DWD：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。（汇总多个表）
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DIM：这一层比较单纯，举个例子就明白，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。
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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。
二. 问题
2.1 DWS 与 DWD？
问答一： dws 和 dwd 的关系问：dws 和dwd 是并行而不是先后顺序?答：并行的，dw 层问：那其实对于同一个数据，这两个过程是串行的?答：dws 会做汇总，dwd 和 ods 的粒度相同，这两层之间也没有依赖的关系问：对呀，那这样 dws 里面的汇总没有经过数据质量和完整度的处理，或者单独做了这种质量相关的处理，为什么不在 dwd 之上再做汇总呢?我的疑问其实就是，dws的轻度汇总数据结果，有没有做数据质量的处理?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，就直接放在 dws 了。但是你的资料表，要从好多表凑成一份，我们从四五份个人资料表中凑出来了一份完整的资料表放在了 dwd 中。然后在 app 层，我们要出一张画像表，包含用户资料和用户近一年的行为，我们就直接从dwd中拿资料， 然后再在 dws 的基础上做一层统计，就成一个app表了。当然，这不是绝对，dws 和 dwd 有没有依赖关系主要看有没有这种需求。
2.2 ODS与DWD区别？
问：还是不太明白 ods 和 dwd 层的区别，有了 ods 层后感觉 dwd 没有什么用了。答：嗯，我是这样理解的，站在一个理想的角度来讲，如果 ods 层的数据就非常规整，基本能满足我们绝大部分的需求，这当然是好的，这时候 dwd 层其实也没太大必要。 但是现实中接触的情况是 ods 层的数据很难保证质量，毕竟数据的来源多种多样，推送方也会有自己的推送逻辑，在这种情况下，我们就需要通过额外的一层 dwd 来屏蔽一些底层的差异。问：我大概明白了，是不是说 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?答：对的，可以大致这样理解。
2.3 app层干什么的？
问答三：app 层是干什么的?问：感觉数据集市层是不是没地方放了，各个业务的数据集市表是应该在 dwd 还是在 app?答：这个问题不太好回答，我感觉主要就是明确一下数据集市层是干什么的，如果你的数据集市层放的就是一些可以供业务方使用的宽表表，放在 app 层就行。如果你说的数据集市层是一个比较泛一点的概念，那么其实 dws、dwd、app 这些合起来都算是数据集市的内容。问：那存到 Redis、ES 中的数据算是 app层吗?答：算是的，我个人的理解，app 层主要存放一些相对成熟的表，能供业务侧使用的。这些表可以在 Hive 中，也可以是从 Hive 导入 Redis 或者 ES 这种查询性能比较好的系统中。
三. 总结
另一个博主的图蛮好：
图片图片主题（Subject）是在较高层次上将企业信息系统中的数据进行综合、归类和分析利用的一个抽象概念，每一个主题基本对应一个宏观的分析领域。在逻辑意义上，它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。例如“销售分析”就是一个分析领域，因此这个数据仓库应用的主题就是“销售分析”。 会对应各种主题