通用的企业级数据仓（Data Warehouse）通常采用 “四层架构”（也有分为三层或五层的变体，但核心逻辑一致）。这种分层设计的目的是为了解耦、减少重复计算、保证数据口径一致性以及便于数据追溯。 以下是业界最通用的分层架构详解： --- 1. ODS 层 (Operational Data Store) —— 源数据层/贴源层 定义：这是数据进入数仓的第一层，数据结构与业务系统（如 MySQL 业务库、埋点日志）基本保持一致。 主要工作： 同步：将业务数据库的数据（全量或增量）和日志数据同步到数仓（如 Hive/HDFS/S3）。 备份：起到数据备份的作用，防止业务库数据丢失。 分区：通常按日期（Day）进行分区存储。 特点： “原汁原味”：不做清洗，或者只做最基础的格式转换（如 JSON 解析）。 数据量大：保留历史所有数据。 表命名示例： (df代表日全量), (inc代表增量) 2. DW 层 (Data Warehouse) —— 数仓层（核心层） 这一层是数仓的核心，通常会进一步细分为 DWD 和 DWS（有时中间还会加一个 DWM 层）。 2.1 DIM 层 (D...
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