数据仓库分层架构
数据分层每个企业根据自己的业务需求可以分成不同的层次，但是最基础的分层思想，理论上数据分为三个层，数据运营层、数据仓库层和数据服务层。基于这个基础分层之上添加新的层次，来满足不同的业务需求。
数据运营层（ODS）
Operate data store，操作数据存储，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。
例如：MySQL里面的一张表可以通过sqoop之间抽取到ODS层
ODS层数据的来源方式：
-
业务库
- 经常会使用sqoop来抽取，比如我们每天定时抽取一次。在实时方面，可以考虑用canal监听mysql的binlog，实时接入即可。
-
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Flink来实时接入，当然，kafka也会是一个关键的角色。
-
消息队列
数据仓库层（DW）：
Data warehouse，数据仓库层。在这里，从ODS层中获得的数据按照主题建立各种数据模型。例如以研究人的旅游消费为主题的数据集中，便可以结合航空公司的登机出行信息，以及银联系统的刷卡记录，进行结合分析，产生数据集。在这里，我们需要了解四个概念：维（dimension）、事实（Fact）、指标（Index）和粒度（ Granularity）。
同时，我们上面学习的：星型模型、雪花模型、星座模型等设计模型，就是在DW层做实现的。
应用层（ADS）：
该层主要是提供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。
例如：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。
对于部分公司来说，根据其业务不同，DW成可以进行相应的细化，如：DWD，数据细节层等，具体根据业务需求。
三大层是基础架构，其中DW层是干活的层，针对这一层可以基于公司业务进行对应的细化。
比如，在前面学习的宽表，部分企业也会采用宽表的设计方式，将DW细化为两层或者更多层：
- 最下面一层是针对不同业务种类的各种宽表，每一个表都尽可能将所有维度都汇集到一起
- 上面一层可以是针对宽表进行业务开发生成的中间结果，这个层级比较对应普通的DW层的概念。
- 或者根据业务，可以设计更高的层级出来。
总结
三层架构，是最基础和最常见的业务架构，其主体思想是：原始 -> 处理 -> 利用 的三大阶段。
基于这个基础，企业可以根据自身业务对这三个层级进行相应的划分，无论对哪个层级都能进行细化，具体如何细化，就看业务需求了。
但大多数都不会偏离： 原始 -> 处理 -> 利用 这个主题思想的。
|