步态大数据中心建设公司-大数据中心建设公司-中科汇成公司

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    2020-12-13

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大数据中心建设应该遵循哪些基本原则?

---模型与扩展模型分离——建立---模型与扩展模型体系,---模型包括的字段支持常用的---业务,扩展模型包括的字段支持个性化或少量应用的需要,不能让扩展模型的字段过度侵入---模型,运动大数据中心建设公司,以免破坏---模型的架构简洁性与可维护性。

致性——具有相同含义的字段在不同表中的命名必须相同,必须使用规范定义中的名称。





大数据中心建设——模型设计

模型设计指导理论:

模型层次:把表数据模型分为三层:操作数据层(ods)、公共维度模型层(cdm)和应用数据层(ads),其中公共维度模型层包括明细数据层(dwd)和汇总数据层(dws)。

操作数据层(ods):把操作系统数据几乎无处理地存放在数据仓库系统中。

同步:结构化数据增量或全量同步。

结构化:非结构化(日志)结构化处理并存储。

累积历史、清洗:根据数据业务需求及稽核和审计要求保存历史数据、清洗数据。




大数据中心建设——应用数据层(ads)

存放数据产品个性化的统计指标数据,根据cdm层与ods层加工生成。

个性化指标加工:不公用性、复杂性(指数型、比值型、---型指标)。

基于应用的数据组装:大宽表集市、横表转纵表、趋势指标串。

阿里巴巴通过构建全域的公共层数据,大数据中心建设公司,---地控制了数据规模的增长趋势,同时在整体的数据研发效率、成本节约、性能改进方面都有---的效果。

数据调用服务优先使用公共维度模型层(cdm)数据,运动大数据中心建设公司,当公共层没有数据时,需评估是否需要创建公共层数据,步态大数据中心建设公司,当不需要建设公用的公共层时,方可直接使用操作数据层(ods)数据。应用数据层(ads)作为产品特有的个性化数据一般不对外提供数据服务,但是ads作为被服务方也需要遵守这个约定。




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