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（一）写在前面的话
数据仓库中，我们常听到要做分层计算，包括ads、dwd、dws、ads、dim，那为什么要这么区分，有什么意义？今天就来好好讲述一下。
（二）传统意义上的数据分成
在2012年前后，早期的大数据平台是以Hadoop为核心，数据开发也是以MapReduce为主，Hive等sql类开发极少应用。因此当数据从多个源头采集上来之后，格式化便成为了原始数据。原始数据经过MR的开发之后，生成了各个报表数据，然后统一导入到Mysql或者Oracle平台之后，便可以直接看到报表。在数据量相对有限并且看数据的人较少的情况下，这种方式是非常高效并且实用的。开发结构图如下：
但是情况很快有了变化，别的部门在看到Hadoop的性能之后，放弃了原有编写的数据库存储过程，转而将逻辑应用了进来，这时候平台就不可以避免的膨胀了，各种逻辑杂糅使得逻辑变得模糊不清，这时候我们就需要做功能上的耦合了。这时候的平台长这个样子：
随后，你看着公司的规模一路飙升，数据团队也从几个人快速增长到了十几个人，架构也发生了更多的变化，这个时候你就意识到了，我们可能要有一套系统的理论来组织数据仓库了。
（三）标准分层图
笔者在进行季度汇报时使用过的一张图：
（四）各层涵义
ODS：通常而言，原始数据的种类是非常丰富的，我们可能从几十个业务方把数据拉回来，然后格式化放倒HDFS上。但很多时候，情况并不这么简单，虽然有很多的损坏数据、脏数据等是不需要统计的，但是我们需要来看为什么会产生脏数据，这时候原始数据就会提供很好的样板。再有些时候，针对一些流量作弊的数据，如果按照统一规则，很容易就给过滤掉了，然后运营就问过来为什么对方提供的数据与我们的差异这么多大，这时候同样需要去看原始日志。因而，ODS的意义，在于保存最完整的数据现场，便于一些特殊场景下的问题排查使用。
DWD：如果采集的数据没有问题了，我们这里就需要做数据的预处理了。通常情况下，预处理指将数据变成半格式化或者是格式化数据，例如存在HDFS上的标准格式，我们就用字符串的格式来统一存储。还有时候因为场景要求，需要直接转成Parquent等列存格式，也需要在这里做转换。但预处理并不是简单的转换格式，还需要处理一些脏数据，例如字段缺失、格式错误、乱码、空值，等等，在这一层处理好之后，后续的计算便不需要再担心各种各样的异常情况，对于开发效率的提升有着极大的帮助。有些时候还要发挥一些特定作用，因为业务的意外导致各种各样的错误数据进来，也是时有发生的。比如客户消费了，金额总得是正的吧，但如果业务那边产生了一些错误，需要将金额设置成负值，虽然业务那边好处理了，但数据这里就头疼了。所以还需要经常打一些补丁，来处理金额负值这种异常情况。还有各式各样的反作弊要求，也是需要在DWD进行处理的。所以看起来DWD像是多余的一层，但当业务场景足够复杂之后，它所发挥的作用还是很大的。这里数据预处理主要采用MR来进行，基本上遇不到数据倾斜等问题。
DWS：当所有的数据都存好了，处理完脏数据之后，下一步我们就需要考虑如何处理和组织统计逻辑了。数据仓库之所以叫数据仓库，正是因为DWS层的重要。数据模型有很多，如：范式模型、维度模型、Data Vault等，但最常用的还是星型模型。通常我们会根据主题来进行表数据的统计，这里还有一个常用的说法，叫“中间层”。例如我们数据层次自上往下分别是：用户、广告投放计划、计划详情，用户本身有行业、主体公司等属性，广告投放计划包括了单元、创意等属性，计划详情包括了投放类型、投放地域等属性。那么我们在这个DWS层，就需要针对所有可能的维度，包括用户、行业、主体公司、广告投放计划、单元、创意、计划详情、投放类型、投放地域做统计，每个类型都尽可能的冗余维度信息，例如用户维度的统计要把行业、主体公司等维度冗余进来，放到一张表里。这么做虽然特别违反三范式的原则，也违反很多模型，但是冗余尽可能多的信息，对于提高下游计算的速度、减少运算数据量、简化业务逻辑、合并计算单元等具有特别大的好处。当然困难也是显而易见的，计算速度慢、数据倾斜等问题也都基本上集中在这个DWS层上。可以说，这里设计好了，整个数据仓库的设计就成功了一半。
ADS：当需求足够多时，我们要提供的报表就不是几十张的概念了，而是成百上千张，这么多的表怎么保证数据的一致性呢？怎么保证需求响应的速度呢？基本上都是ADS层需要面临的问题。在前一个层次DWS中，我们把所有的主题都尽可能多的冗余了维度信息，因此这里需要尽量从单一中间层表中进行数据统计，中间层的数据一致性，就代表了最终业务数据的一致性。响应速度同理，在某些不得不关联的业务场景下，因为中间层的存在，使得数据量减少了很多，需求响应速度也就提升了很多。
DIM：维度信息，这里涉及到了元数据等概念，后续会进行详细介绍。
（五）面对的挑战
在数据分层理论中，尽管理解不是什么难事，但在实际应用中的技术挑战是非常大的。这里简单列几个：
1. 关联范围广：在很多时候，有些数据是需要跨多个业务线的，每个业务线的数据都很大，这时候不仅是计算逻辑复杂无比，一个SQL几百行，而且对于数据倾斜的问题挑战更大，Hive运算的时间也非常长。这种情况下需要适当考虑在运算节点中加入一些MR的运算过程，以提高计算速度，单纯的优化Hive SQL并不是一个好主意。
2. 血缘关系乱：尽管DWS是统计中间层的数据，但由于业务的变化多种多样，一个中间层需要关联几张甚至十几张表，每张表都有自身的业务逻辑，关联很多，这就导致了一张完整的中间表上游特别多，发现某个数据异常时非常难以追溯问题。这时候你需要额外的技术支持：元数据平台，通过分析这张表的上游关联关系，来进行问题的定位。元数据的问题等到后续再统一讲解。
3. 产出时间长：某些DWS表动辄需要几个小时的计算时间，对于数据的准时产出影响很大。同时如果需要做小时级的报表统计，那么太过于复杂的中间层设计就显得很累赘。建议这个过程有产品经理的介入，以梳理需求的重要性和优先级，如果非必要统计，尽量的就不要做中间层，开放一些sql查询的权限也是可以的，这里做好数据安全管理即可。
4. 重构难度大：分层理论尽管听上去容易理解，但真的需要到这个理论时，你所搭建的数据平台势必已经非常大了，而需要适应这套理论，原有的统计逻辑大多数都要重写，这里花上几个月的时间都是很常见的，并且很可能需要双平台同时进行数据计算，以渡过重构的不稳定期。这个阶段的挑战就是如何解释投入产出比，要有充分的的信心，详情这项工作完成后，节省的开发时间至少是一个数量级的。原来1天的开发工作，因为有了数据分层，1小时甚至几分钟，都是可以开发完的。
（六）扩展阅读：命名规则
我们在做Hive表时，如果表特别多，非常容易混乱，因此有需要进行命名方式的统一，以降低维护的复杂度。这时候，分层理论就有用了，例如一张每天统计的行业报表，是中间层，来自于A业务线，用于统计B的业务信息，表可以这样起名：DWS_A_B_DAY，看起来就清晰多了。当然可以设置的更复杂，基本的规则都是利用分层的思想，起个DWS_A_B_C_D_E_DAY也是可以的，不要怕名字长，就怕看不明白。
（七）写在最后的话
数据仓库的难度在于，你几乎不可能一开始就设计好，因为业务模式的多种多样，还有规模扩张带来的复杂性问题，是没谁能够预料到的。所以作为数据开发人，一开始就要有这个觉悟：我所写的代码，在不久的将来就要被重构。要记住的时，看得懂，比写的简单，更重要，或许今天省了功夫，但以后要补偿回来的，而且大概率是在下一个开发来接盘之前。
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