Hive數(shù)據(jù)分層有哪些優(yōu)點？具體每一層含義是什么？

為什么要分層?
作為一名數(shù)據(jù)的規(guī)劃者，我們肯定希望自己的數(shù)據(jù)能夠有秩序地流轉(zhuǎn)，數(shù)據(jù)的整個生命周期能夠清晰明確被設計者和使用者感知到。直觀來講就是如圖這般層次清晰、依賴關系直觀。

因此，我們需要一套行之有效的數(shù)據(jù)組織和管理方法來讓我們的數(shù)據(jù)體系更有序，這就是談到的數(shù)據(jù)分層。數(shù)據(jù)分層并不能解決所有的數(shù)據(jù)問題，但是，數(shù)據(jù)分層卻可以給我們帶來如下的好處：
1）清晰數(shù)據(jù)結(jié)構：每一個數(shù)據(jù)分層都有它的作用域和職責，在使用表的時候能更方便地定位和理解；
2）減少重復開發(fā)：規(guī)范數(shù)據(jù)分層，開發(fā)一些通用的中間層數(shù)據(jù)，能夠減少極大的重復計算；
3）統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑：通過數(shù)據(jù)分層，提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)出口，統(tǒng)一對外輸出的數(shù)據(jù)口徑；
4）復雜問題簡單化：將一個復雜的任務分解成多個步驟來完成，每一層解決特定的問題。

為了滿足前面提到好處，通常將數(shù)據(jù)模型分為三層：數(shù)據(jù)運營層（ ODS ）、數(shù)據(jù)倉庫層（DW）和數(shù)據(jù)應用層（APP）。簡單來講，我們可以理解為：ODS層存放的是接入的原始數(shù)據(jù)，DW層是存放我們要重點設計的數(shù)據(jù)倉庫中間層數(shù)據(jù)，APP是面向業(yè)務定制的應用數(shù)據(jù)。下面詳細介紹這三層的設計。

數(shù)據(jù)模型的分層

1）源數(shù)據(jù)層（ODS）
此層數(shù)據(jù)無任何更改，直接沿用外圍系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構和數(shù)據(jù)，不對外開放；為臨時存儲層，是接口數(shù)據(jù)的臨時存儲區(qū)域，為后一步的數(shù)據(jù)處理做準備。

2）數(shù)據(jù)倉庫層（DW）
也稱為細節(jié)層，DW 層的數(shù)據(jù)應該是一致的、準確的、干凈的數(shù)據(jù)，即對源系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行了清洗（去除了雜質(zhì)）后的數(shù)據(jù)。

此層可以細分為三層：
明細層DWD（Data Warehouse Detail）：存儲明細數(shù)據(jù)，此數(shù)據(jù)是最細粒度的事實數(shù)據(jù)。該層一般保持和ODS層一樣的數(shù)據(jù)粒度，并且提供一定的數(shù)據(jù)質(zhì)量保證。同時，為了提高數(shù)據(jù)明細層的易用性，該層會采用一些維度退化手法，將維度退化至事實表中，減少事實表和維表的關聯(lián)。

中間層DWM（Data WareHouse Middle）：存儲中間數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)統(tǒng)計需要創(chuàng)建的中間表數(shù)據(jù)，此數(shù)據(jù)一般是對多個維度的聚合數(shù)據(jù)，此層數(shù)據(jù)通常來源于DWD層的數(shù)據(jù)。

業(yè)務層DWS（Data WareHouse Service）：存儲寬表數(shù)據(jù)，此層數(shù)據(jù)是針對某個業(yè)務領域的聚合數(shù)據(jù)，業(yè)務層的數(shù)據(jù)通常來源與此層，為什么叫寬表，主要是為了業(yè)務層的需要在這一層將業(yè)務相關的所有數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯集起來進行存儲，方便業(yè)務層獲取。此層數(shù)據(jù)通常來源與DWD和DWM層的數(shù)據(jù)。

在實際計算中，如果直接從DWD或者ODS計算出寬表的統(tǒng)計指標，會存在計算量太大并且維度太少的問題，因此一般的做法是，在DWM層先計算出多個小的中間表，然后再拼接成一張DWS的寬表。由于寬和窄的界限不易界定，也可以去掉DWM這一層，只留DWS層，將所有的數(shù)據(jù)在放在DWS亦可。

3）數(shù)據(jù)應用層（DA 或 APP）
前端應用直接讀取的數(shù)據(jù)源；根據(jù)報表、專題分析的需求而計算生成的數(shù)據(jù)。

4）維表層（Dimension）
最后補充一個維表層，維表層主要包含兩部分數(shù)據(jù)：
A）高基數(shù)維度數(shù)據(jù)：一般是用戶資料表、商品資料表類似的資料表。數(shù)據(jù)量可能是千萬級或者上億級別。
B）低基數(shù)維度數(shù)據(jù)：一般是配置表，比如枚舉值對應的中文含義，或者日期維表。數(shù)據(jù)量可能是個位數(shù)或者幾千幾萬。

（3）問題擴展
數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)架構

上圖系統(tǒng)各部分的執(zhí)行流程是：
1）確定分析所依賴的源數(shù)據(jù)。
2）通過ETL將源數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)倉庫。
3）數(shù)據(jù)按照數(shù)據(jù)倉庫提供的主題結(jié)構進行存儲。
4）根據(jù)各部門的業(yè)務分析要求創(chuàng)建數(shù)據(jù)集市（數(shù)據(jù)倉庫的子集）。
5）決策分析、報表等應用系統(tǒng)從數(shù)據(jù)倉庫查詢數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)。
6）用戶通過應用系統(tǒng)查詢分析結(jié)果、報表。

（4）結(jié)合項目中使用

電商網(wǎng)站的數(shù)據(jù)體系設計
這里針對用戶訪問日志這一部分數(shù)據(jù)進行舉例說明:
在ODS層中，由于各端的開發(fā)團隊不同或者各種其它問題，用戶的訪問日志被分成了好幾張表上報到了我們的ODS層。
為了方便大家的使用，我們在DWD層做了一張用戶訪問行為天表，在這里，我們將PC網(wǎng)頁、H5、小程序和原生APP訪問日志匯聚到一張表里面，統(tǒng)一字段名，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，這樣就有了一張可供大家方便使用的明細表了。
在DWM層，我們會從DWD層中選取業(yè)務關注的核心維度來做聚合操作，比如只保留人、商品、設備和頁面區(qū)域維度。類似的，我們這樣做很多個DWM的中間表。
然后在DWS層，我們將一個人在整個網(wǎng)站中的行為數(shù)據(jù)放到一張表中，這就是我們的寬表了，有了這張表，就可以快速滿足大部分的通用型業(yè)務需求了。
最后，在APP應用層，根據(jù)需求從DWS層的一張或者多張表取出數(shù)據(jù)拼接成一張應用表即可。