大数据的数仓平台设计思路是什么-创新互联

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下图为数仓整体的技术架构:

大数据的数仓平台设计思路是什么

一个优秀可靠的数仓,一定要结构、分层清晰,而不是越多的分层和主题越好,保障清晰的状态下,能够快速找到数据的位置。主题域的划分,完全可按照公司内部的业务线和结构去划分。

图中BDL层,作为缓冲数据层,其实就是贴数据层,和源数据表相同的表。直接用源库(传统关系型业务库)抽取数据,只存每天最新的数据快照(主要是增量数据)

BAK层是BDL层抽数,保存的是全历史业务数据,起备份和查错的作用。

FDL层是基础数据层,是基于主题、数仓模型开发的基础数据表。这里主要用到了范式建模法和维度建模法(即星型模型)包含最细粒度的数据,故称基础数据层,通俗的理解,这才是整个数仓的最核心的基础数据层,因为BAK层和BDL层的数据表结构跟业务库的数据是完全一致的,而FDL层的数据才是开始进行真正意义上的第一次清洗,不要的字段去除,不规范的字段命名去除,统一数据,规范标准化的一个过程。

GDL层是通用数据层,就是宽表层。也是基于主题、数仓模型开发的宽表。可能会牺牲第三范式,将相关的各维度或属性整合到一张表里。这种表的特点就是字段较多,数据量较大,但它能帮助消除重复查询。由于这种表会被各种需求用到,故称通用数据层。

ADL层是汇总数据层,是基于主题、数仓模型开发的汇总数据表。这里只用到维度建模法(即星型模型)。指标库可以放到这一层。

APP层是开放给用户,用户可以在此层自己开发数据,提数。给用户的脱敏数据也可以放到这一层。我们开发的数据产品所需数据也可以在这一层做。

还有两层比较特殊: 
一个是TMP(临时层),说白了就是存储中间结果表,有些业务场景比较复杂,需要拆表,多次计算,要用到一些中间结果集表,因此这层也是辅助层。

DIM层是维表层,各种时间维,省市区维度都可以存放,根据公司的业务形态去划分,ADL层可以跟DIM层的多维度关联,做各种报表,手到擒来。

以下是数据仓库数据流架构图: 
大数据的数仓平台设计思路是什么

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