hive数仓的常见分层

Hive数仓的常见分层包括:

1. 原始层: 原始数据的存储层, 通常是不经过处理的数据。

2. 数据清洗层: 对原始数据进行清洗, 去除无用的数据和纠正错误数据。

3. 元数据层: 存储数据的元数据, 如表结构, 数据格式等。

4. 维度层: 存储维度数据, 如时间, 地理位置等。

5. 业务层: 存储与业务相关的数据, 如销售额, 订单数等。

6. 聚合层: 对原始数据进行聚合处理, 如统计平均值, 求和等。

7. 结果层: 存储分析结果, 可以方便业务人员使用。

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根据“大数据环境准备、一键启动大数据环境 DW面临的挑战、数仓分层架构与优势、DW/BI数据开发项目流程”写出学习收获

通过学习“大数据环境准备、一键启动大数据环境、DW面临的挑战、数仓分层架构与优势、DW/BI数据开发项目流程”，我获得了以下几点收获：

1. 大数据环境准备：了解了在构建大数据环境之前需要考虑的因素，如硬件需求、软件安装和配置、网络设置等。同时，还学习到了一些常见的大数据技术栈，如Hadoop、Spark、Hive等，以及它们在大数据处理中的作用。

2. 一键启动大数据环境：学习了如何使用一键启动工具来快速部署和配置大数据环境，节省了手动安装和配置的时间和精力。这对于快速搭建开发、测试和生产环境非常有帮助。

3. DW面临的挑战：了解了数据仓库（DW）面临的一些挑战，如数据质量、数据一致性、数据集成等。同时，还学习到了如何通过合适的架构和技术来应对这些挑战，以确保数据仓库的稳定和可靠性。

4. 数仓分层架构与优势：学习了数仓分层架构的设计原则和优势。通过将数据仓库划分为多个层次，如原始数据层、数据集成层、数据存储层和数据展示层，可以实现数据的分层管理和灵活使用，提高数据的可用性和可维护性。

5. DW/BI数据开发项目流程：了解了DW/BI数据开发项目的生命周期和常用的开发流程，如需求分析、数据建模、ETL开发、数据质量控制、报表开发和部署等。这些流程和方法可以帮助团队高效地完成数据开发项目，并保证项目的质量和进度。

总的来说，通过学习以上内容，我对大数据环境准备、数据仓库架构和开发流程有了更深入的了解，并且掌握了一些实际应用的技能和方法。这些知识将对我未来的工作和学习有很大的帮助。