扫盲系列(3):数据仓库架构详解
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发布时间：2024-10-06 14:24
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时间：2024-10-25 06:19
数据仓库架构详解，主要分为四个层次：数据仓库ETL/ELT层、ODS层、CDM层和ADS层。
1. 数据仓库ETL/ELT层
数据仓库ETL层负责从业务系统或其他数据源提取数据，并进行清洗、转换与加载。此过程包括数据抽取、转换与加载三个步骤，以实现数据从源头到目的地的流动。
在数据仓库ELT模式中，数据在抽取后直接加载至目标系统，随后进行转换。与ETL不同，ELT借助数据仓库的数据计算与分布式处理能力，在仓库内完成数据转换与处理。
ETL面临的挑战在于数据清洗与转换，尤其是处理非结构化或半结构化数据时，由于格式多样与标准化难度高，操作时间可能较长。FineDataLink等ETL工具支持多种格式集成与统一处理，大幅降低工作量，提高效率与准确性。
2. 数据仓库分层
- 数据仓库ODS层
ODS层作为数据仓库的关键部分，主要用于保存原始数据。此层反映企业业务系统内的最新操作，为后续处理提供基础。通过数据仓库ETL工具与ODS同步，确保源数据与数据仓库间的实时一致性。
FineDataLink具备数据同步功能，支持跨数据库数据传输，并通过Binlog、LogMiner与CDC日志解析，实现增量数据实时同步。
- 数据仓库CDM层
CDM层作为标准化模型层，支持数据分析的便利性。它包括DWD层与DWS层两部分。
DWD层负责数据明细处理与统一，对ODS层数据进行清洗、标准化及维度退化，为分析提供支持。DWD层通过业务主题建模，包含多个维度与事实表。
DWS层汇集DWD数据，通过聚合与汇总生成宽表，优化分析性能。该层包含多个宽表，用于满足特定分析需求，减少跨表操作，提高性能。
- 数据仓库ADS层
ADS层作为应用层，保存分析结果，供外部系统查询与应用。使用OLAP技术快速访问与查询数据，包括多个宽表支撑查询、分析、报告、决策等操作。
为更灵活管理，ADS层可独立为数据集市层，专门为特定业务需求建模，针对性满足特定领域的分析需求。
总结，数据仓库架构通过高效的数据抽取、转换与加载，实现数据的统一管理与分析应用。从ODS层数据积累，到CDM层标准化处理，最后至ADS层提供分析结果，形成完整的数据处理与分析流程。通过工具与技术优化，数据仓库成为企业决策支持的强大基础。
