1，數(shù)據(jù)倉庫的四個層次體系結(jié)構(gòu)有哪些2，數(shù)據(jù)倉庫分層架構(gòu)深度講解3，數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)如何分別實(shí)現(xiàn)什么功能4，工行數(shù)據(jù)倉庫體系架構(gòu)有哪些組成5，哪種數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)最成功6，數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)結(jié)構(gòu)有哪些1，數(shù)據(jù)倉庫的四個層次體系結(jié)構(gòu)有哪些
我是來看評論的分別是數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)的存儲與管理、聯(lián)機(jī)分析處理服務(wù)器、前端工具。
2，數(shù)據(jù)倉庫分層架構(gòu)深度講解
分層的主要原因是在管理數(shù)據(jù)的時候，能對數(shù)據(jù)有一個更加清晰的掌控，詳細(xì)來講，主要有下面幾個原因： 清晰數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)： 每一個數(shù)據(jù)分層都有它的作用域，這樣我們在使用表的時候能更方便地定位和理解。 方便數(shù)據(jù)血緣追蹤： 簡單來說，我們最終給業(yè)務(wù)呈現(xiàn)的是一個能直接使用業(yè)務(wù)表，但是它的來源有很多，如果有一張來源表出問題了，我們希望能夠快速準(zhǔn)確地定位到問題，并清楚它的危害范圍。 減少重復(fù)開發(fā)： 規(guī)范數(shù)據(jù)分層，開發(fā)一些通用的中間層數(shù)據(jù)，能夠減少極大的重復(fù)計(jì)算。 把復(fù)雜問題簡單化： 將一個復(fù)雜的任務(wù)分解成多個步驟來完成，每一層只處理單一的步驟 ，比較簡單和容易理解。而且便于維護(hù)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，當(dāng)數(shù)據(jù)出現(xiàn)問題之后，可以不用修復(fù)所有的數(shù)據(jù)，只需要從有問題的步驟開始修復(fù)。 屏蔽原始數(shù)據(jù)的異常: 屏蔽業(yè)務(wù)的影響，不必改一次業(yè)務(wù)就需要重新接入數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分層每個企業(yè)根據(jù)自己的業(yè)務(wù)需求可以分成不同的層次，但是最基礎(chǔ)的分層思想，理論上 數(shù)據(jù)分為三個層 ， 數(shù)據(jù)運(yùn)營層 、 數(shù)據(jù)倉庫層 和 數(shù)據(jù)服務(wù)層 ?；谶@個基礎(chǔ)分層之上添加新的層次，來滿足不同的業(yè)務(wù)需求。 數(shù)據(jù)運(yùn)營層(ods) operate data store（操作數(shù)據(jù)-存儲），是最接近數(shù)據(jù)源中數(shù)據(jù)的一層，數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)，經(jīng)過抽取、洗凈、傳輸，也就說傳說中的etl之后，裝入ods層 。本層的數(shù)據(jù)，總體上大多是按照源頭業(yè)務(wù)系統(tǒng)的分類方式而分類的。例如：mysql里面的一張表可以通過sqoop之間抽取到ods層ods層數(shù)據(jù)的來源方式： 數(shù)據(jù)倉庫層（dw） data warehouse（數(shù)據(jù)倉庫） 。在這里， 從ods層中獲得的數(shù)據(jù)按照主題建立各種數(shù)據(jù)模型 。例如 以研究人的旅游消費(fèi)為主題的數(shù)據(jù)集中 ，便可以結(jié)合航空公司的登機(jī)出行信息，以及銀聯(lián)系統(tǒng)的刷卡記錄，進(jìn)行結(jié)合分析，產(chǎn)生數(shù)據(jù)集。在這里，我們需要了解四個概念：維（dimension）、事實(shí)（fact）、指標(biāo)（index）和粒度（ granularity）。 數(shù)據(jù)服務(wù)層/應(yīng)用層（ads）： application data service(應(yīng)用數(shù)據(jù)服務(wù))。該層主要是提供數(shù)據(jù)產(chǎn)品和數(shù)據(jù)分析使用 的數(shù)據(jù)，一般會存放在es、mysql等系統(tǒng)中供線上系統(tǒng)使用，也可能會存在hive或者druid中供數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘使用。例如：我們經(jīng)常說的報表數(shù)據(jù)，或者說那種大寬表，一般就放在這里。 ods 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備層 功能： ods層是數(shù)據(jù)倉庫準(zhǔn)備區(qū)，為dwd層提供基礎(chǔ)原始數(shù)據(jù)，可減少對業(yè)務(wù)系統(tǒng)的影響 建模方式及原則： 從業(yè)務(wù)系統(tǒng)增量抽取 、保留時間由業(yè)務(wù)需求決定、 可分表進(jìn)行周期存儲、數(shù)據(jù)不做清洗轉(zhuǎn)換與業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)模型保持一致 、按主題邏輯劃分 dwd 數(shù)據(jù)明細(xì)層 功能： 為dw層提供來源明細(xì)數(shù)據(jù)，提供業(yè)務(wù)系統(tǒng)細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)的長期沉淀 ，為未來分析類需求的擴(kuò)展提供歷史數(shù)據(jù)支撐 建模方式及原則： 數(shù)據(jù)模型 與ods層一致，不做清洗轉(zhuǎn)換處理 、為支持?jǐn)?shù)據(jù)重跑 可額外增加數(shù)據(jù) 業(yè)務(wù)日期字段、可按年月日進(jìn)行分表、用增量ods層數(shù)據(jù)和前一天dwd相關(guān)表進(jìn)行merge處理 dw(b/s) 數(shù)據(jù)匯總層 功能： 為dw、st層提供細(xì)粒度數(shù)據(jù)，細(xì)化成dwb和dws； dwb是根據(jù)dwd明細(xì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換 ，如維度轉(zhuǎn)代理鍵、身份證清洗、會員注冊來源清晰、字段合并、空值處理、臟數(shù)據(jù)處理、ip清晰轉(zhuǎn)換、賬號余額清洗、資金來源清洗等； dws是根據(jù)dwb層數(shù)據(jù)按各個維度id進(jìn)行高粒度匯總聚合 ，如按交易來源，交易類型進(jìn)行匯合 建模方式及原則： 聚合、匯總增加派生事實(shí)； 關(guān)聯(lián)其它主題的事實(shí)表，dw層可能會跨主題域； dwb保持低粒度匯總加工數(shù)據(jù)，dws保持高粒度匯總數(shù)據(jù)； 數(shù)據(jù)模型可能采用反范式設(shè)計(jì)，合并信息等。 data market (數(shù)據(jù)集市)層 功能： 可以是一些寬表，是根據(jù)dw層數(shù)據(jù)按照各種維度或多種維度組合把需要查詢的一些事實(shí)字段進(jìn)行匯總統(tǒng)計(jì)并作為單獨(dú)的列進(jìn)行存儲 ； 滿足一些特定查詢、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用 應(yīng)用集市數(shù)據(jù)存儲 建模方式及原則： 盡量減少數(shù)據(jù)訪問時計(jì)算 (優(yōu)化檢索) 維度建模，星型模型； 分表存儲 st 數(shù)據(jù)應(yīng)用層（ads層） 功能： st層面向用戶應(yīng)用和分析需求 ，包括前端報表、分析圖表、kpi、儀表盤、olap、專題等分析， 面向最終結(jié)果用戶 適合做olap、報表模型，如rolap,molap 根據(jù)dw層經(jīng)過聚合匯總統(tǒng)計(jì)后的粗粒度事實(shí)表 建模方式及原則： 本篇文章主要講解數(shù)倉項(xiàng)目中為什么分層，比如 我們在完成一個需要的需求的時候也許只需要一個復(fù)雜的sql語句就可以完成。但一個復(fù)雜的sql語句方便后面維護(hù)嗎？當(dāng)出現(xiàn)了問題方便追蹤嗎？ 這時候就體現(xiàn)出分層的好處。順便給大家分享阿里的數(shù)倉模型是什么樣的。信自己，努力和汗水總會能得到回報的。我是大數(shù)據(jù)老哥，我們下期見~~~
3，數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)如何分別實(shí)現(xiàn)什么功能
表示層dal數(shù)據(jù)訪問層:主要看你的數(shù)據(jù)層里面有沒有包含邏輯處理，實(shí)際上他的各個函數(shù)主要完成對各個對數(shù)據(jù)的操作。bll業(yè)務(wù)邏輯層:主要負(fù)責(zé)對數(shù)據(jù)層的操作。也就是說把一些數(shù)據(jù)層的操作進(jìn)行組合。ui表示層:主要對用戶的請求接受，以及數(shù)據(jù)的返回，為客戶端提供應(yīng)用程序的訪問，比如界面等。
4，工行數(shù)據(jù)倉庫體系架構(gòu)有哪些組成
商業(yè)智能和數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)的課程內(nèi)容包括：1bi（商業(yè)智能）和數(shù)據(jù)倉庫2數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)，模型建設(shè)3數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)方法論（methodology）4olap5數(shù)據(jù)質(zhì)量管理6etl7數(shù)據(jù)挖掘8相關(guān)概念(ods,元數(shù)據(jù)等)9工具演示希望對你由幫助來源：商業(yè)智能和數(shù)據(jù)倉庫愛好者提供。。。。商業(yè)智能和云計(jì)算。。。。陪訓(xùn)。。。。有這個基礎(chǔ)課不明白啊 = =！
5，哪種數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)最成功
”的爭論一直沒有休止，這個問題同時也是企業(yè)在建立dw時需要決策的關(guān)鍵問題。bill inmon的集線器架構(gòu)/企業(yè)信息工廠架構(gòu)（hub and spoke / cif – corporate information factory）與ralph kimball的數(shù)據(jù)集市/數(shù)據(jù)倉庫總線架構(gòu)（data mart bus architecture/data warehouse bus architecture）則是dw架構(gòu)的爭論焦點(diǎn)。但是，這些爭論一直無法形成統(tǒng)一的結(jié)論。到底哪種dw架構(gòu)最好，不同的bi/dw從業(yè)者在不同的項(xiàng)目中，面對不同企業(yè)的不同情況時，往往持有不同的說法。2005 年，thilini ariyachandra 與hugh watson針對dw架構(gòu)做了一個深入的調(diào)查，調(diào)查題目為“哪種數(shù)據(jù)倉庫最成功？”，受訪者由454位曾在各種不同規(guī)模的企業(yè)（絕大多數(shù)是美國企業(yè)）中參與了dw規(guī)劃與實(shí)施的人員組成，受訪者根據(jù)dw應(yīng)用實(shí)際情況及經(jīng)驗(yàn)體會做出回答。為了合理設(shè)計(jì)調(diào)查問卷，在調(diào)查問卷中合理設(shè)置調(diào)查對象（參與調(diào)查的dw架構(gòu)）和評判標(biāo)準(zhǔn)（影響dw架構(gòu)選擇的因素及判斷dw架構(gòu)成功的因素等）等內(nèi)容，watson和ariyachandra邀請了20位專家組成專家組設(shè)計(jì)調(diào)查問卷及判斷標(biāo)準(zhǔn)等，這20位專家包括了dw領(lǐng)域的兩位先驅(qū)——赫赫有名的bill inmon和ralph kimball。因此我們可以認(rèn)為這份調(diào)查的結(jié)果是權(quán)威可信的。爭論一直沒有休止，這個問題同時也是企業(yè)在建立dw時需要決策的關(guān)鍵問題。bill inmon的集線器架構(gòu)/企業(yè)信息工廠架構(gòu)（hub and spoke / cif – corporate information factory）與ralph kimball的數(shù)據(jù)集市/數(shù)據(jù)倉庫總線架構(gòu)（data mart bus architecture/data warehouse bus architecture）則是dw架構(gòu)的爭論焦點(diǎn)。但是，這些爭論一直無法形成統(tǒng)一的結(jié)論。到底哪種dw架構(gòu)最好，不同的bi/dw從業(yè)者在不同的項(xiàng)目中，面對不同企業(yè)的不同情況時，往往持有不同的說法。2005 年，thilini ariyachandra 與hugh watson針對dw架構(gòu)做了一個深入的調(diào)查，調(diào)查題目為“哪種數(shù)據(jù)倉庫最成功？