数据仓库有哪五层架构（数据仓库5层架构）

大家好，关于数据仓库有哪五层架构很多朋友都还不太明白，不知道是什么意思，那么今天我就来为大家分享一下关于数据仓库5层架构的相关知识，文章篇幅可能较长，还望大家耐心阅读，希望本篇文章对各位有所帮助！

1数据仓库分层架构深度讲解

Application Data 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。

现在大部分元数据产品都是符合CWM标准的，只能管理数据仓库相关的元数据，不支持业务、架构等元数据的采集，以位于CWM下一层的MOF为基础，能有效解决扩展性的问题，通过此种方式，普元用元数据管理了新一代平台The Platform中整个微服务架构，实现了服务、数据以及运维过程的统一管理。第二，提升采集能力。

达内的JAVA大数据培训课程具备的三大独特优势：JAVAEE深度开发。达内Java大数据课程不仅要让学生掌握如何使用框架开发系统，而且要深入框架内部源代码，这样的做法为学生后续在企业通往架构师的道路做了很好的铺垫，学生可以更加自信的进入企业工作。互联网架构。

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

2数据仓库的四种类型为

四种类型如下：数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型。两层架构、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库。

数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW。

数据源：数据仓库的数据来自多个数据源，这些数据源可能是关系型数据库、非关系型数据库、API、平面文件等。这些数据可能是结构化的，也可能是半结构化的或非结构化的。例如，一个电商公司的数据仓库可能从其交易数据库、用户行为日志、市场调研文档等多个来源获取数据。

3详解数仓分层设计架构ODS-DWD-DWS-ADS

数据仓库架构通常分为四个主要层次：数据仓库ETL层、ODS层、CDM层（包含DWD和DWS两部分）以及ADS层。这些层次各有其功能，帮助企业在数据管理中实现高效和准确性。数据仓库ETL与ELTETL（抽取、转换、加载）或ELT（抽取、加载、转换）是数据集成的核心步骤，前者在源系统后处理数据，后者则在仓库中进行。

首先，我们来深入探讨一下数据仓库的分层架构：ODS、DWD、DWS和ADS。ODS层（原始数据准备）： 这是数据仓库的基石，原始数据在此进行初步处理，包括数据抽取、清洗和存储。例如，通过日志数据源，如Kafka，接收并整理成Impala外表和Parquet格式，以适应高效的存储和查询。

进入更深层次的CDM层，即公共维度模型层，它由DWD（数据明细层）和DWS（数据汇总层）组成。DWD是数据的精细化处理，对原始数据进行清洗、标准化，形成一致的维度和事实模型。而DWS则通过汇总和聚合，生成宽表，优化数据分析性能，满足不同分析需求。最后的ADS层，即应用数据层，是数据仓库的最终目的地。

4数据仓库分层DW分别是什么缩写?

数据仓库（Data Warehouse）的缩写DW，实际上代表了数据分层的不同层次。首先，DWD，即Data Warehouse Detail，也被称为ODS层，它位于最底层，是业务数据与数据仓库之间的过渡层，主要存储详细和原始的业务数据。

DW ：data warehouse 翻译成数据仓库 DW数据分层，由下到上为 DWD，DWB，DWS DWD：data warehouse detail 细节数据层，有的也称为 ODS层，是业务层与数据仓库的隔离层 DWB：data warehouse base 基础数据层，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。

DW（B/S）数据汇总层；DM数据集市层；ST数据应用层。数据仓库，英文名称为DataWarehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，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。

5大数据平台架构有哪些?

1、Lambda架构 大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。Lambda的数据通道分为两条分支：实时流和离线。优点：既有实时又有离线，对于数据分析场景涵盖的非常到位。缺点：离线层和实时流虽然面临的场景不相同，但是其内部处理的逻辑却是相同，因此有大量荣誉和重复的模块存在。

2、数据同享层：表明在数据仓库与事务体系间提供数据同享服务。Web Service和Web API，代表的是一种数据间的衔接方法，还有一些其他衔接方法，能够依照自己的情况来确定。数据剖析层：剖析函数就相对比较容易理解了，便是各种数学函数，比方K均值剖析、聚类、RMF模型等等。

3、在构建大数据平台时，需结合大数据生态圈中的组件及其功能特性来实现数据存储与计算。大数据平台的架构由五层组成：数据源层、数据采集层、大数据平台层、数据仓库层和应用层。数据源层提供各种业务数据，如用户订单、交易信息、系统日志等。

6金四五层架构是指渠道层

1、您想问的是金四五层架构指的是什么吗？这种架构是指银行的渠道层、渠道整合层、核心帐务层、管理层和决策层。渠道层：指银行的业务系统，对每笔业务的数据进行传输进入第二层。渠道整合层：包涵基础系统，业务处理系统，外联系统，对每一笔业务进行记录。

2、管理层：科技专职管理部门负责建立应用架构、基础架构、数据架构、资源配置的统筹与决策机制，保证应用架构、基础架构、数据架构与业务架构一致，保证信息化资源配置符合业务发展需要。

3、一）企业版知识库为开放式五层架构，分别为应用层、处理层、存储层、采集层、数据源层，通过五层架构实现能力水平扩展。随着企业发展，企业知识的内容与应用必将不断增加，系统技术架构上应能保障便捷的可扩展性，实现硬件扩容无中断、即插即用。

4、表现层（presentation）：用户界面，负责视觉和用户互动 业务层（business）：实现业务逻辑 持久层（persistence）：提供数据，SQL 语句就放在这一层 数据库（database） ：保存数据 有的软件在逻辑层和持久层之间，加了一个服务层（service），提供不同业务逻辑需要的一些通用接口。

好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。