数据仓库ods层是啥意思_一文读懂大数据仓库建设

从传统数仓到大数据平台，MPP数据集市，Hadoop集群，还有混合架构数仓，一直在不断演进，但是万变不离其宗，大框架和方法论终归是那一套。所以本文就来分享数仓建设的方法论，文中针对的例子是大数据环境下的数据仓库建设，从目前互联网行业数据的采集，存储，同步以及任务调度与监控方面阐述了相关技术，还专门针对数据仓库的维度建模技术做了详细的介绍。88471c9a817fa8df81746c848ac58b43.png先从大数据数据仓库建设的整体架构说起。 下图是数据仓库的逻辑分层架构：

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想看懂数据仓库的逻辑分层架构，必须先弄懂以下4大概念。 数据源 ：数据来源，互联网公司的数据来源随着公司的规模扩张而呈递增趋势，同时自不同的业务源，比如埋点采集，客户上报，API等。 ODS层 ：数据仓库源头系统的数据表通常会原封不动地存储一份，这称为ODS层, ODS层也经常会被称为准备区。这一层做的工作是贴源，而这些数据和源系统的数据是同构，一般对这些数据分为全量更新和增量更新࿰
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