一. 数仓及其维度
1. 什么是数仓？
数据仓库，简称数仓,（ Data Warehouse ）。从逻辑上理解，数据库和数仓没有区别，都是通过数据库软件实现存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大。
数仓主要是为企业制定决策，提供数据支持的。当业务简单，可以用数据库来存储，分析，制表。但当数据量几何式增长，需要跨机器整合时，数仓就是非常必要的了。
2. 数仓的特点
（1）集成性
数仓中存储的数据来源于多个数据源，原始数据在不同数据源中的存储方式各不相同。要整合成为最终的数据集合，需要从数据源经过一系列抽取、清洗、转换的过程。
（2）稳定性
数仓中保存的数据是历史记录，不允许被修改。用户只能通过分析工具进行查询和分析。
（3）动态性
数仓的数据会随时间变化而定期更新，这里的定期更新不是指修改数据，一般是将业务系统发生变化的数据定期同步到数仓，和稳定性不冲突。不可更新是针对应用而言，即用户分析处理时不更新数据
（4）主题性
传统数据库对应的业务不同，数仓需要根据需求，将不同数据源的数据进行整合，即数据一般都围绕某一业务主题进行建模。例如“贷款”主题、“存款”主题等。
（5）扩展性
之所以有的大型数据仓库系统架构设计复杂，是因为考虑到了未来3-5年的扩展性，这样的话，未来不用太快花钱去重建数据仓库系统，就能很稳定运行。主要体现在数据建模的合理性，数据仓库方案中多出一些中间层，使海量数据流有足够的缓冲，不至于数据量大很多，就运行不起来了。
3. 数仓的数据哪里来？
（1）业务数据
就是各行业在处理事务过程中产生的数据。比如用户在电商网站中登录、下单、支付等过程中，需要和网站后台数据库进行增删改查交互，产生的数据就是业务数据。业务数据通常存储在MySQL、Oracle等数据库中。
（2）用户行为数据
用户在使用产品过程中，通过埋点收集与客户端产品交互过程中产生的数据，并发往日志服务器进行保存。比如页面浏览、点击、停留、评论、点赞、收藏等。用户行为数据通常存储在日志文件中。
（3）爬虫数据
通常事通过技术手段获取其他公司网站的数据。不建议同学们这样去做。
4. 什么是数仓的维度，为何要分层（分层的作用？）
一个好的维度，决定着数仓的生死。数仓分层有利于：
（1）减少重复开发，在数据开发的过程中可以产生中间层，将公共逻辑下沉，减少重复计算；
（2）清晰数据结构，每个分层分工明确，方便开发人员理解；
（3）方便定位问题，通过分层了解数据血缘关系，在出问题的时候通过回溯定位问题；
（4）简单化复杂问题，和分治法思想类似，分而治之，将复杂的问题简单化，还能解耦
5. 数仓的维度建模和关系型建模的区别？
数仓的关系型建模严格遵守三范式理论（第一范式：属性不可分割，第二范式：不能有部分函数型依赖，第三范式：不能有传递性函数依赖），数据冗余度低，但在大数据的场景下，查询效率低。
维度模型相对清晰、简洁。以数据分析作为出发点，不遵循三范式，故数据存在一定的冗余。维度模型面向业务，将业务用事实表和维度表呈现出来，表结构简单，故查询简单，查询效率较高。
二. 典型维度建模
1. 一般分几层？
不同的企业不同的业务类型服务不同的用户，没有定论说分3、4层还是5层，只有最合适的分层。一般的数仓包含：离线数仓、准实时、实时数仓；我们这里是采用T+1离线数仓，分为五层架构。
2. 典型分层及其大致介绍(简单理解和总结)
1.ODS(Operation Data Store)
原始数据，此层保存最原始数据，并且备份，备份时可以压缩。
2.DWD(Data Warehouse Detail)
数据清洗，脱敏，维度退化。
3.DWS(Data Warehouse Summary)
DWS层就是关于各个主题的加工和使用，是宽表聚合值。
4.DWT(Data Warehouse Topic)
和DWS同，不过DWS层单位是日，而DWT是对截止到当日、或者近7日、近30日的汇总。
5.ADS(Application Data Store)
ADS层是面向业务定制的应用数据层。
三. 每层具体介绍
1.ODS
ODS主要完成：
（1）保持数据原貌不做任何修改，保留历史数据，储存起到备份数据作用；
（2）数据一般采用lzo、Snappy、parquet等压缩格式；
（3）创建分区表，防止后续的全表扫描，减少集群资源访问数仓的压力，一般按天存储在数仓中。
数据来源：
（1）前端埋点日志信息
由Kafka和flume采集到HDFS上；前端埋点日志以JSON格式形式存在，又分为两部分：
启动日志和事件日志。
（2）业务系统数据
由mysql数据库数据通过sqoop这种数据同步工具，采集到HDFS上；
2.DWD
DWD层是对事实表的处理，代表的是业务的最小粒度层。任何数据的记录都可以从这一层获取，为后续的DWS和DWT层做准备。还有对日志行为进行解析，以及对业务数据采用维度模型的方式重新建模（维度退化）。
DWD主要完成：
1. 数据清洗
（1）空值去除
（2）过滤核心字段无意义的数据，比如订单表中订单 id 为 null，支付表中支付 id 为空
（3）将用户行为宽表和业务表进行数据一致性处理
清洗的手段包括Sql、mr、rdd、kettle、Python等等。清洗掉数据不能太多也不能很少。合理范围：1 万条数据清洗掉 1 条。
2. 脱敏
对手机号、身份证号等敏感数据脱敏
3. 维度退化
对业务数据传过来的表进行维度退化和降维。（商品一级二级三级、省市县、年月日）
4. 压缩
LZO，列式存储 parquet
3.DWS
DWS层就是关于各个主题的加工和使用，这层是宽表聚合值，是各个事实表的聚合值。这里做轻度的汇总会让以后的计算更加的高效，如：统计各个主题对象计算7天、30天、90天的行为， 应对特殊需求（例如，购买行为，统计商品复购率）会快很多不必走ODS层反复拿数据做加工。
这层会把每个用户单日的行为聚合起来组成一张多列宽表，以便之后关联用户维度信息后进行，不同角度的统计分析。
涉及的主题包括：访客主题、用户主题、商品主题、优惠券主题、活动主题、地区主题等，更详细可参考【6】.
4.DWT
这层涉及的主题和DWS层一样包括：访客主题、用户主题、商品主题、优惠券主题、活动主题、地区主题等。只不过DWS层的粒度是对当日用户汇总信息，而DWT层是对截止到当日、或者近7日、近30日等的汇总信息。
以用户主题这个来举列：
*DWS层：用户主题层是记录某一个用户在某一天的汇总行为。
*DWT层：用户主题层是记录某一个用户截止在当日的汇总行为。
5.ADS
ADS层数据是专门给业务使用的数据层，这层是面向业务定制的应用数据层。
ADS主要完成：
（1）提供为数据产品使用的结果数据、指标等。
（2）提供给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。如报表数据，或者说那种大宽表。
这个项目中ADS层也是包含有多个主题：设备主题、会员主题、商品主题、营销主题、地区主题、访客主题、用户主题、订单主题、优惠券主题、活动主题等等。每个主题都包含多个指标的计算。
参考来源：
【1】CSDN：大数据的奇妙冒险，通俗易懂：什么是数仓。
【2】b站：尚硅谷：数仓4.0。尚硅谷的个人空间_哔哩哔哩_bilibili
【3】知乎：张飞的猪，数据仓库(1)什么是数据仓库，数仓有什么特点。
【4】墨天轮：畅谈Fintech，数仓（十八）数仓建模以及分层总结。
【5】CSDN：billows9297，数仓分层（ODS、DWD、DWS、DWT、ADS）和数仓建模
billows9297文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-402242.html
【6】博客园：Kris12，数据仓库1.4文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-402242.html
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