大数据入门(一)—— 数据仓库(数仓)基本概念

前言:

最近做需求的时候,涉及到了数仓相关的知识。
简单介绍下数仓的一些基本概念。
以及,了解下大数据开发的一些基本流程。

一、什么是数仓?

数据仓库 ,由数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon)于1990年提出的。
1991年,他写了一本书,叫《Building the Data Warehouse》(建立数据仓库),书中提出的:数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、不可修改的(Non-Volatile)、与时间相关的(Time Variant)的数据集合,专门用于支持管理决策(Decision Making Support)。

简单来说,有了大数据的支撑,会让我们更加容易的做出正确的产品决策。
因此,对于一个产品的长期发展来说,需要基于大数据的分析,甚至A/B实验(用户行为、业务数据等等),来判断产品需求的效果以及业务痛点。

1.1 简介

数据仓库(Data warehouse,简称DWDWH),是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储,出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业,提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。(来源:百度百科

1.2 数仓特点

面向主题

  • 数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。
  • 主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面,一个主题通过与多个操作型信息系统相关。

集成的:

  • 需要对源数据进行加工与融合,统一与综合
  • 在加工的过程中必须消除源数据的不一致性,以保证数据仓库内的信息时关于整个企业的一致的全局信息。(关联关系)

不可修改的:

  • DW中的数据并不是最新的,而是来源于其他数据源
  • 数据仓库主要是为决策分析提供数据,涉及的操作主要是数据的查询

时间相关的:

  • 处于决策的需要数据仓库中的数据都需要标明时间属性

1.3 数仓与数据库的对比?

  • 数据库:一般用于在线处理业务、存储数据。
  • DW:专门为数据分析设计的,涉及读取大量数据以了解数据之间的关系和趋势。(往往是离线的,类似定时任务)
特性 数据仓库 数据库
职责 大数据分析 业务事务处理
数据源 从多个来源收集或标准化数据 往往从单个来源(某个事务系统)产生数据
数据标准化 非标准化schema,例如星型Schema或雪花型schema 高度标准化的静态schema
数据存储 使用 “列存储” 进行了优化,可实现轻松访问和高速查询列性能 往往采用 “行存储”,对在单行型物理块中执行高吞吐量写入操作进行了优化。
数据访问 为最小化I/O并最大化数据吞吐量进行了优化 大量小型读取操作

二、数据分层处理

每个企业/业务,可以根据自己的场景将数据分层加工处理。
正常情况下,一般会分为三层:

  • 数据运营层(ODS
  • 数据仓库层(DW
  • 数据应用层(ADS

我们的业务数据会经过 ODS -> DW -> ADS,最终加工成我们所要分析的大数据。
接下来,我们分别介绍一下每一层具体的作用。

2.1 数据运营层(ODS)

ODS:Operation Data Store 数据准备区,也称为贴源层。
数据仓库源头系统的数据表通常会原封不动的存储一份,这称为ODS层,是后续数据仓库加工数据的来源。

ODS层数据的来源方式:

  1. 业务数据库
    经常会使用sqoop来抽取,例如每天定时抽取一次。
    实时方面,可以考虑监听mysql的binlog,实时接入即可。

  2. 消息队列
    即来自Kafka、RocketMQ、ActiveMQ 等等的数据。

  3. 埋点日志
    日志一般以文件的形式保存,可以选择用flume定时同步
    可以用spark streaming或者Flink来实时接入,kafka也OK

2.2 数据仓库层(DW)

DW 层一般又分为三小层,分别是 DWDDWBDWS

DWD(数据细节层)

DWD:data warehouse details 细节数据层,是业务层与数据仓库的隔离层。
主要对ODS数据层做一些数据清洗和规范化的操作。

在这层往往会去除空值、业务脏数据、超过极限范围的数据

DWB(数据基础层)

DWB:data warehouse base 数据基础层,存储的是客观数据,一般用作中间层,可以认为是大量指标的数据层。

DWS(数据服务层)

DWS:data warehouse service 数据服务层,基于DWB上的基础数据,整合汇总成分析某一个主题域的服务数据层,一般是宽表。用于提供后续的业务查询,OLAP分析,数据分发等。
用户行为,轻度聚合
主要对ODS/DWD层数据做一些轻度的汇总。

2.3 数据应用层(ADS)

ADS:applicationData Service应用数据服务,该层主要是提供数据产品和数据分析使用的数据,一般会存储在ES、mysql等系统中供线上系统使用。
我们通过说的报表数据,或者说那种大宽表,一般就放在这里

参考与致谢:
《企业数据仓库技术架构》
《数据仓库分层中的ODS、DWD、DWS》
《Apache Flink 简介》

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 159,290评论 4 363
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 67,399评论 1 294
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 109,021评论 0 243
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 44,034评论 0 207
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,412评论 3 287
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,651评论 1 219
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,902评论 2 313
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,605评论 0 199
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,339评论 1 246
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,586评论 2 246
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 32,076评论 1 261
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,400评论 2 253
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 33,060评论 3 236
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,083评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,851评论 0 195
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,685评论 2 274
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,595评论 2 270

推荐阅读更多精彩内容