何為數(shù)倉DW
Data warehouse（可簡寫為DW或者DWH）數(shù)據(jù)倉庫般甲，是在數(shù)據(jù)庫已經(jīng)大量存在的情況下，它是一整套包括了etl鹅颊、調(diào)度敷存、建模在內(nèi)的完整的理論體系。
數(shù)據(jù)倉庫的方案建設(shè)的目的堪伍，是為前端查詢和分析作為基礎(chǔ)锚烦，主要應(yīng)用于OLAP（on-line Analytical Processing），支持復(fù)雜的分析操作帝雇，側(cè)重決策支持涮俄，并且提供直觀易懂的查詢結(jié)果。目前行業(yè)比較流行的有：AWS Redshift尸闸，Greenplum彻亲，Hive等孕锄。
數(shù)據(jù)倉庫并不是數(shù)據(jù)的最終目的地，而是為數(shù)據(jù)最終的目的地做好準(zhǔn)備苞尝，這些準(zhǔn)備包含：清洗硫惕、轉(zhuǎn)義、分類野来、重組、合并踪旷、拆分曼氛、統(tǒng)計等
為何要分層
數(shù)據(jù)倉庫中涉及到的問題：
- 為什么要做數(shù)據(jù)倉庫？
- 為什么要做數(shù)據(jù)質(zhì)量管理令野？
- 為什么要做元數(shù)據(jù)管理舀患？
- 數(shù)倉分層中每個層的作用是什么？
- …...
在實(shí)際的工作中气破，我們都希望自己的數(shù)據(jù)能夠有順序地流轉(zhuǎn)聊浅，設(shè)計者和使用者能夠清晰地知道數(shù)據(jù)的整個聲明周期，比如下面左圖现使。
但是低匙，實(shí)際情況下，我們所面臨的數(shù)據(jù)狀況很有可能是復(fù)雜性高碳锈、且層級混亂的顽冶，我們可能會做出一套表依賴結(jié)構(gòu)混亂，且出現(xiàn)循環(huán)依賴的數(shù)據(jù)體系售碳，比如下面的右圖强重。
為了解決我們可能面臨的問題，需要一套行之有效的數(shù)據(jù)組織贸人、管理和處理方法间景，來讓我們的數(shù)據(jù)體系更加有序，這就是數(shù)據(jù)分層艺智。數(shù)據(jù)分層的好處：
- 清晰數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：讓每個數(shù)據(jù)層都有自己的作用和職責(zé)倘要，在使用和維護(hù)的時候能夠更方便和理解
- 復(fù)雜問題簡化：將一個復(fù)雜的任務(wù)拆解成多個步驟來分步驟完成，每個層只解決特定的問題
- 統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑：通過數(shù)據(jù)分層力惯，提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)出口碗誉，統(tǒng)一輸出口徑
- 減少重復(fù)開發(fā)：規(guī)范數(shù)據(jù)分層，開發(fā)通用的中間層父晶，可以極大地減少重復(fù)計算的工作
數(shù)據(jù)分層
每個公司的業(yè)務(wù)都可以根據(jù)自己的業(yè)務(wù)需求分層不同的層次哮缺；目前比較流行的數(shù)據(jù)分層：數(shù)據(jù)運(yùn)營層、數(shù)據(jù)倉庫層甲喝、數(shù)據(jù)服務(wù)層尝苇。
數(shù)據(jù)運(yùn)營層ODS
數(shù)據(jù)運(yùn)營層：Operation Data Store 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)，也稱為貼源層。數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)糠溜，經(jīng)過抽取淳玩、洗凈、傳輸非竿，也就是ETL過程之后進(jìn)入本層蜕着。該層的主要功能：
- ODS是后面數(shù)據(jù)倉庫層的準(zhǔn)備區(qū)
- 為DWD層提供原始數(shù)據(jù)
- 減少對業(yè)務(wù)系統(tǒng)的影響
為了考慮后續(xù)可能需要追溯數(shù)據(jù)問題，因此對于這一層就不建議做過多的數(shù)據(jù)清洗工作红柱，原封不動地接入原始數(shù)據(jù)即可
這層的數(shù)據(jù)是后續(xù)數(shù)據(jù)倉庫加工數(shù)據(jù)的來源承匣。數(shù)據(jù)來源的方式：
- 業(yè)務(wù)庫：sqoop定時抽取數(shù)據(jù)；實(shí)時方面考慮使用canal監(jiān)聽mysql的binlog日志锤悄，實(shí)時接入即可
- 埋點(diǎn)日志：日志一般是以文件的形式保存零聚，可以選擇使用flume來定時同步袍暴；可以使用spark streaming或者Flink、Kafka來實(shí)時接入
- 消息隊(duì)列：來自ActiveMQ隶症、Kafka的數(shù)據(jù)等
數(shù)據(jù)倉庫層
數(shù)據(jù)倉庫層從上到下政模，又可以分為3個層：數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)層DWD、數(shù)據(jù)中間層DWM蚂会、數(shù)據(jù)服務(wù)層DWS览徒。
數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)層DWD
數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)層：data warehouse details，DWD
該層是業(yè)務(wù)層和數(shù)據(jù)倉庫的隔離層颂龙，保持和ODS層一樣的數(shù)據(jù)顆粒度习蓬；主要是對ODS數(shù)據(jù)層做一些數(shù)據(jù)的清洗和規(guī)范化的操作，比如去除空數(shù)據(jù)措嵌、臟數(shù)據(jù)躲叼、離群值等。
為了提高數(shù)據(jù)明細(xì)層的易用性企巢，該層通常會才采用一些維度退化方法枫慷，將維度退化至事實(shí)表中，減少事實(shí)表和維表的關(guān)聯(lián)浪规。
數(shù)據(jù)中間層DWM
數(shù)據(jù)中間層：Data Warehouse Middle或听，DWM；
該層是在DWD層的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上笋婿，對數(shù)據(jù)做一些輕微的聚合操作誉裆，生成一些列的中間結(jié)果表，提升公共指標(biāo)的復(fù)用性缸濒，減少重復(fù)加工的工作足丢。
簡答來說粱腻，對通用的核心維度進(jìn)行聚合操作，算出相應(yīng)的統(tǒng)計指標(biāo)
數(shù)據(jù)服務(wù)層DWS
數(shù)據(jù)服務(wù)層：Data Warehouse Service斩跌，DWS绍些；
該層是基于DWM上的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，整合匯總成分析某一個主題域的數(shù)據(jù)服務(wù)層耀鸦，一般是寬表柬批，用于提供后續(xù)的業(yè)務(wù)查詢，OLAP分析袖订，數(shù)據(jù)分發(fā)等萝快。
一般來說，該層的數(shù)據(jù)表會相對較少著角；一張表會涵蓋比較多的業(yè)務(wù)內(nèi)容，由于其字段較多旋恼，因此一般也會稱該層的表為寬表吏口。
數(shù)據(jù)應(yīng)用層ADS
數(shù)據(jù)應(yīng)用層：Application Data Service，ADS冰更；
該層主要是提供給數(shù)據(jù)產(chǎn)品和數(shù)據(jù)分析使用的數(shù)據(jù)产徊，一般會存放在ES、Redis蜀细、PostgreSql等系統(tǒng)中供線上系統(tǒng)使用舟铜；也可能存放在hive或者Druid中，供數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘使用奠衔，比如常用的數(shù)據(jù)報表就是存在這里的谆刨。
事實(shí)表 Fact Table
事實(shí)表是指存儲有事實(shí)記錄的表，比如系統(tǒng)日志归斤、銷售記錄等痊夭。事實(shí)表的記錄在不斷地增長，比如電商的商品訂單表脏里，就是類似的情況她我，所以事實(shí)表的體積通常是遠(yuǎn)大于其他表。
維表層Dimension
維度表（Dimension Table）或維表迫横，有時也稱查找表（Lookup Table）番舆，是與事實(shí)表相對應(yīng)的一種表；它保存了維度的屬性值矾踱，可以跟事實(shí)表做關(guān)聯(lián)恨狈，相當(dāng)于將事實(shí)表上經(jīng)常重復(fù)出現(xiàn)的屬性抽取、規(guī)范出來用一張表進(jìn)行管理呛讲。維度表主要是包含兩個部分：
高基數(shù)維度數(shù)據(jù)：一般是用戶資料表拴事、商品資料表類似的資料表沃斤，數(shù)據(jù)量可能是千萬級或者上億級別
低基數(shù)維度數(shù)據(jù)：一般是配置表，比如枚舉字段對應(yīng)的中文含義刃宵，或者日期維表等衡瓶；數(shù)據(jù)量可能就是個位數(shù)或者幾千幾萬。
