数据仓库分层的作用

数据结构化更清晰：

对于不同层级的数据，他们作用域不相同，每一个数据分层都有它的作用域，这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解。

数据血缘追踪：

提供给外界使用的是一张业务表，但是这张业务表可能来源很多张表。如果有一张来源表出问题了，我们可以快速准确的定位到问题，并清楚每张表的作用范围。

减少重复开发：

数据分层规范化，开发一些通用的中间层数据，能够减少重复计算，提高单张业务表的使用率。

简化复杂的问题：

把一个复杂的业务分成多个步骤实现，每一层只处理单一的步骤，比较简单和容易理解。而且便于维护数据的准确性，当数据出现问题之后，可以不用修复所有的数据，只需要从有问题的步骤开始修复。有点类似Spark RDD的容错机制。

减少业务的影响：

业务可能会经常变化，这样做就不必改一次业务就需要重新接入数据。

数据仓库分层的介绍

 

ods层：保留数据的原始性

ODS层保存所有操作数据，不对原始数据做任何处理。在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离，源系统数据结构的变化不影响其他数据分层。减轻业务系统被反复抽取的压力，由ODS统一进行抽取和分发。

fds层：对数据进行解析过滤映射等操作

对于数据进行简单的过滤操作（null值），对数据进行中的json类型进行解析，某些情况对接多个数据源的时候，不同字段名的含义是相同的，要对字段进行映射，还有对日期格式转换。

dim层：公共维表层

存放一些维度数据，如用户的信息，商品的信息，但对于不同的维度信息有不同的实现方式（

缓慢变化维通过拉链表实现，全量同步实现）

dwd层：对数据进行维度模型建设

对于fds层拿到的数据，是业务数据，需要遵循三范式，但对于数据仓库来说，重要的是对数据进行分析，所以我们要将业务数据与多个维度进行关联，得到一个多维度的明细数据。

dws层：对数据进行初步的汇总

对dwd层拿到的数据，进行初步的聚合，做一些多维度多指标的大宽表。

ads层：直接做数据服务的层

对接于业务需求的层级，直接对外提供服务。

数据集市
狭义ADS层； 广义上指hadoop从DWD DWS ADS 同步到RDS的数据

数据集市（Data Mart），也叫数据市场，数据集市就是满足特定的部门或者用户的需求，按照多维的方式进行存储，包括定义维度、需要计算的指标、维度的层次等，生成面向决策分析需求的数据立方体。

从范围上来说，数据是从企业范围的数据库、数据仓库，或者是更加专业的数据仓库中抽取出来的。数据中心的重点就在于它迎合了专业用户群体的特殊需求，在分析、内容、表现，以及易用方面。数据中心的用户希望数据是由他们熟悉的术语表现的。