数仓分层
https://blog.csdn.net/BeiisBei/article/details/105723188#_19
https://www.saoniuhuo.com/article/detail-72.html
https://www.dianjilingqu.com/20890.html
https://www.i4k.xyz/article/wjt199866/115184169#ODS__100
1.为什么要分层
1.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。
2.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张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。
3.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。
4.把复杂问题简单化：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。
5.屏蔽原始数据的异常：屏蔽业务的影响，不必改一次业务就需要重新接入数据。
2.分层结构
2.1 ODS层
作用
https://blog.csdn.net/xuebo_911/article/details/8156016#
起到备份数据的作用
构建
1 直接加载原始日志、数据，保持原貌不做处理
2.2 DIM层
dim存放维度表，dwd存放事实表
作用
维度表可以看作是用户来分析数据的窗口，维度表中包含事实数据表中事实记录的特性，有些特性提供描述性信息，有些特性指定如何汇总事实数据表数据，以便为分析者提供有用的信息，维度表包含帮助汇总数据的特性的层次结构。
构建
https://help.aliyun.com/document_detail/137615.html
1 构建维度表，主要是对业务事实的描述信息，例如何人，何时，何地等
2.3 DWD层
作用
保存业务事实明细，一行信息代表一次业务行为，例如一次下单。
构建
1 对ODS层数据进行清洗（去除空值，脏数据，超过极限范围的数据、脱敏等）
2 构建事实表
https://help.aliyun.com/document_detail/114457.html
2.4 DWS
作用
避免重复计算
1）问题引出
两个需求，统计每个省份订单的个数、统计每个省份订单的总金额，都是将省份表和订单表进行join，group by省份，然后计算。同样数据被计算了两次，实际上类似的场景还会更多。
2） 那怎么设计能避免重复计算呢？
针对上述场景，可以设计一张地区宽表，其主键为地区ID，字段包含为：下单次数、下单金额、支付次数、支付金额等。上述所有指标都统一进行计算，并将结果保存在该宽表中，这样就能有效避免数据的重复计算。
构建
https://help.aliyun.com/document_detail/126913.html
0 分主题
1 构建宽表
2 以DWD为基础，按天进行轻度汇总。DWS层存放的所有主题对象当天的汇总行为，例如每个地区当天的下单次数，下单金额等
2.5 DWT
和DWS区别
DWS按天进行轻度汇总，DWT累积汇总
作用
避免重复计算
构建
0 分主题
1 构建宽表
2 以DWS为基础，对数据进行累积汇总。DWT层存放的是所有主题对象的累积行为，例如每个地区最近７天（１５天、３０天、６０天）的下单次数、下单金额等
2.6 ADS层
作用
为各种统计报表提供数据
构建
1 由于这层的数据量不大，所有没有分区，列式存储，压缩
3.构建过程
借助hive，主要就是写SQL，核心步骤就是：
1.建表
2.分区规划
按什么分区，比如说按天，按月
注意数据同步策略，全量，增量等
3.数据装载
注意首日，每日
联系业务和不同层的要求
4.全流程调度
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