1.为什么要设计数据分层？
* 数据建设刚起步，大部分的数据经过粗暴的数据接入后就直接对接业务。
* 数据建设发展到一定阶段，发现数据的使用杂乱无章，各种业务都是从原始数据直接计算而得。
* 各种重复计算，严重浪费了计算资源，需要优化性能。
2.我们对数据进行分层的一个主要原因就是希望在管理数据的时候，能对数据有一个更加清晰的掌控，详细来讲，主要有下面几个原因：
* 清晰数据结构：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：简单来讲可以这样理解，我们最终给业务呈现的是一能直接使用的张业务表，但是它的来源有很多，如果有一张来源表出问题了，我们希望能够快速准确地定位到问题，并清楚它的危害范围。
* 减少重复开发：规范数据分层，开发一些通用的中间层数据，能够减少极大的重复计算。
* 复杂问题简化：将一个复杂的任务分解成多个步骤来完成，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。
* 屏蔽异常数据：定位、记录原始数据的异常、屏蔽业务的影响，不必每改一次业务重新接入一次数据，浪费资源。
3.数据体系中的各个表的依赖就像是电线的流向一样，我们都希望它是规整、流向清晰、便于管理的，如下图：
数据仓库数据流
但是，最终的结果大多却是依赖复杂、层级混乱，想梳理清楚一张表的声称途径会比较困难，如下图：
杂乱的数据流
4.怎样分层
一、理论
我们从理论上来做一个抽象，可以把数据仓库分为下面三个层，即：数据运营层、数据仓库层和数据产品层。
1. ODS 全称是 Operational Data Store，操作数据存储
“面向主题的”，数据运营层，也叫ODS层，是最接近数据源中数据的一层，数据源中的数据，经过抽取、洗净、传输，也就说传说中的 ETL 之后，装入本层。本层的数据，总体上大多是按照源头业务系统的分类方式而分类的。
但是，这一层面的数据却不等同于原始数据。在源数据装入这一层时，要进行诸如去噪（例如有一条数据中人的年龄是 300 岁，这种属于异常数据，就需要提前做一些处理）、去重（例如在个人资料表中，同一 ID 却有两条重复数据，在接入的时候需要做一步去重）、字段命名规范等一系列操作。
2. 数据仓库层(DW)，是数据仓库的主体
在这里，从 ODS 层中获得的数据按照主题建立各种数据模型。这一层和维度建模会有比较深的联系。
3. 数据产品层（APP），这一层是提供为数据产品使用的结果数据
在这里，主要是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。
比如我们经常说的报表数据，或者说那种大宽表，一般就放在这里。
二、技术实践
这三层技术划分，相对来说比较粗粒度，后面我们会专门细分一下。在此之前，先聊一下每一层的数据一般都是怎么流向的。这里仅仅简单介绍几个常用的工具，侧重中开源界主流。
1. 数据来源层--> ODS层
这里其实就是我们现在大数据技术发挥作用的一个主要战场。 我们的数据主要会有两个大的来源：
a - 业务库，这里经常会使用 Sqoop 来抽取，比如我们每天定时抽取一次。在实时方面，可以考虑用 Canal 监听 Mysql 的 Binlog，实时接入即可。
b - 埋点日志，线上系统会打入各种日志，这些日志一般以文件的形式保存，我们可以选择用 Flume 定时抽取，也可以用用 Spark Streaming 或者 Storm 来实时接入，
当然，Kafka 也会是一个关键的角色。其它数据源会比较多样性，这和具体的业务相关，不再赘述。
注意：在这层，理应不是简单的数据接入，而是要考虑一定的数据清洗，比如异常字段的处理、字段命名规范化、时间字段的统一等，
一般这些很容易会被忽略，但是却至关重要。特别是后期我们做各种特征自动生成的时候，会十分有用。后续会有文章来分享。
2. ODS、DW --> App层
这里面也主要分两种类型：
* 每日定时任务型：比如我们典型的日计算任务，每天凌晨算前一天的数据，早上起来看报表。 这种任务经常使用 Hive、Spark 或者生撸 MR 程序来计算，最终结果写入 Hive、Hbase、Mysql、Es 或者 Redis 中。
* 实时数据：这部分主要是各种实时的系统使用，比如我们的实时推荐、实时用户画像，一般我们会用 Spark Streaming、Storm 或者 Flink 来计算，最后会落入 Es、Hbase 或者 Redis 中。
三、简单例子介绍：
下面共5层：这里可以选择性的不加缓冲层、轻度汇总层
---- 缓冲层(buffer)
-*- 概念：又称为接口层（stage），用于存储每天的增量数据和变更数据，如Canal接收的业务变更日志。
-*- 数据生成方式：直接从kafka接收源数据，需要业务表每天生成update,delete,inseret数据，只生成insert数据的业务表，数据直接入明细层
-*- 讨论方案：只把canal日志直接入缓冲层，如果其它有拉链数据的业务，也入缓冲层。
-*- 日志存储方式：使用impala外表，parquet文件格式，方便需要MR处理的数据读取。
-*- 日志删除方式：长久存储，可只存储最近几天的数据。讨论方案：直接长久存储
-*- 表schema：一般按天创建分区
-*- 库与表命名。库名：buffer,
-*- 表名：初步考虑格式为：buffer_日期_业务表名,待定。
---- 明细层（ODS/DWD, Operational Data Store, DWD: data warehouse detail）
-*- 概念：是数据仓库的细节数据层，是对STAGE层数据进行沉淀，减少了抽取的复杂性，同时ODS/DWD的信息模型组织主要遵循企业业务事务处理的形式，将各个专业数据进行集中，明细层跟stage层的粒度一致，属于分析的公共资源
-*- 数据生成方式：部分数据直接来自kafka，部分数据为接口层数据与历史数据合成。
-*- 讨论方案：canal数据的合成方式为：每天把明细层的前天全量数据和昨天新数据合成一个新的数据表，覆盖旧表。同时使用历史镜像，按周/按月/按年 存储一个历史镜像到新表。
-*- 日志存储方式：直接数据使用impala外表，parquet文件格式，canal合成数据为二次生成数据，建议使用内表，下面几层都是从impala生成的数据，建议都用内表+静态/动态分区。
-*- 日志删除方式：长久存储。
-*- 表schema：一般按天创建分区，没有时间概念的按具体业务选择分区字段。
-*- 库与表命名。库名：ods,表名：初步考虑格式为ods_日期_业务表名,待定。
-*- 旧数据更新方式：直接覆盖
---- 轻度汇总层(MID/DWB, data warehouse basis)
-*- 概念：轻度汇总层数据仓库中DWD层和DM层之间的一个过渡层次，是对DWD层的生产数据进行轻度综合和汇总统计（可以把复杂的清洗，处理包含，如根据PV日志生成的会话数据）。
轻度综合层与DWD的主要区别在于二者的应用领域不同，DWD的数据来源于生产型系统，并未满意一些不可预见的需求而进行沉淀；轻度综合层则面向分析型应用进行细粒度的统计和沉淀
-*- 数据生成方式：由明细层按照一定的业务需求生成轻度汇总表。明细层需要复杂清洗的数据和需要MR处理的数据也经过处理后接入到轻度汇总层。
-*- 日志存储方式：内表，parquet文件格式。
-*- 日志删除方式：长久存储。
-*- 表schema：一般按天创建分区，没有时间概念的按具体业务选择分区字段。
-*- 库与表命名。库名：dwb,表名：初步考虑格式为：dwb_日期_业务表名,待定。
-*- 旧数据更新方式：直接覆盖
---- 主题层（DM/DW，data market或DWS, data warehouse service）
-*- 概念：又称数据集市或宽表。按照业务划分，如流量、订单、用户等，生成字段比较多的宽表，用于提供后续的业务查询，OLAP分析，数据分发等。
-*- 数据生成方式：由轻度汇总层和明细层数据计算生成。
-*- 日志存储方式：使用impala内表，parquet文件格式。
-*- 日志删除方式：长久存储。
-*- 表schema：一般按天创建分区，没有时间概念的按具体业务选择分区字段。
-*- 库与表命名。库名：dm,表名：初步考虑格式为：dm_日期_业务表名,待定。
-*- 旧数据更新方式：直接覆盖
---- 应用层(App)
-*- 概念：应用层是根据业务需要，由前面三层数据统计而出的结果，可以直接提供查询展现，或导入至Mysql中使用。
-*- 数据生成方式：由明细层、轻度汇总层，数据集市层生成，一般要求数据主要来源于集市层。
-*- 日志存储方式：使用impala内表，parquet文件格式。
-*- 日志删除方式：长久存储。
-*- 表schema：一般按天创建分区，没有时间概念的按具体业务选择分区字段。
-*- 库与表命名。库名：暂定apl，另外根据业务不同，不限定一定要一个库。
-*- 旧数据更新方式：直接覆盖。
四、优化方案：
前面提到的一种设计其实相对来讲已经很详细了，但是可能层次会有一点多，而且在区分一张表到底该存放在什么位置的时候可能还有不小的疑惑。
我们在这一章里再设计一套数据仓库的分层，同时在前面的基础上加上维表和一些临时表的考虑，来让我们的方案更优雅一些。
下图，做了一些小的改动，我们去掉了上一节的Buffer层，把数据集市层和轻度汇总层放在同一个层级上，同时独立出来了维表和临时表。
这里解释一下DWS、DWD、DIM和TMP的作用。
* DWS：轻度汇总层，从ODS层中对用户的行为做一个初步的汇总，抽象出来一些通用的维度：时间、ip、id，并根据这些维度做一些统计值，比如用户每个时间段在不同登录ip购买的商品数等。
这里做一层轻度的汇总会让计算更加的高效，在此基础上如果计算仅7天、30天、90天的行为的话会快很多。我们希望80%的业务都能通过我们的DWS层计算，而不是ODS。
* DWD：这一层主要解决一些数据质量问题和数据的完整度问题。比如用户的资料信息来自于很多不同表，而且经常出现延迟丢数据等问题，为了方便各个使用方更好的使用数据，我们可以在这一层做一个屏蔽。
* DIM：这一层比较单纯，举个例子就明白，比如国家代码和国家名、地理位置、中文名、国旗图片等信息就存在DIM层中。
* TMP：每一层的计算都会有很多临时表，专设一个DWTMP层来存储我们数据仓库的临时表。
原文：https://blog.csdn.net/u012965373/article/details/81903095