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数据仓库简介：有些人不理解数据仓库，认为数据仓库就是获取数据，只要会使用hadoop、spark等大数据工具就懂数据仓库，这样的认识太片面。如果要从海量数据中总结出一个报表或者是多个报表，大数据工程师足以；如果在有限的资源动态的数据情况下，向前可历史追溯，向后对不断增加的报表实现兼容，这就需要一套科学的数据管理方法。数据仓库是一门数据管理的科学，数据仓库的核心就是计算、存储和维护之间的博弈。
标准的数据仓库分层：sd（源数据层），ods（中间存储层），dw（多维数据层），dm（数据集市层），app（应用层）
源数据层：源数据一般具有多来源、多类型特征，可能使用多种数据库，甚至是非结构化数据，是数据仓库中数据最复杂的一层，需要工程师对多种数据库多种数据类型都有一定了解。
中间存储层：中间层数据和源数据基本保持一致，保存着最细粒度的数据。中间层可以说是数据仓库最重要的一层，是所有后期分析的数据基础。中间存储层一般存放所有的明细数据，具有数据量大，查询计算较慢的特点。
多维数据层：多维数据层是经过清洗的，有价值的数据。多维数据层是在存储层的基础上清洗脏数据、删选有价值数据，并且对存储层的事实维度表进行事实维度分离。与中间存储层相比，多维数据层与存储层有着相同的数据粒度，但是具有更小的数据量、更快的查询速度。
数据集市层：它是面向主题轻度汇总的数据，在某主题的最细粒度数据，能满足该主题所有需求。数据集市是按照某一主题汇总，既可以由多维数据层汇总，也可是其他集市表进一步汇总，通常是星状、雪花状数据和网状模型。数据集市层主题明确，极大减少使用方理解及使用成本
应用层：这一层就是大家看到的各种报表，一般都是在数据集市基础上按照各种特定维度汇总的结果。应用层是面向用户的，数据具有极快的响应速度。
数据仓库架构分层
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原文地址：https://www.cnblogs.com/ddwarehouse/p/9385283.html
