一个中型公司在实际生产中使用flink做电商数仓分为 ods，dwd，dws ，ads 每层的数据大概多少数据量

一个中型公司在实际生产中使用Flink做电商数仓，按照传统的数据仓库架构，可以将数据处理分为ODS、DWD、DWS、ADS四个层次。这些层次的数据量会因为公司业务规模和数据存储周期等因素而有所不同。

ODS层：ODS层是原始数据层，主要用于存储源系统中的数据，包括电商平台中用户行为数据、商品数据、订单数据、支付数据、物流数据等等。ODS层的数据量通常比较大，可能会达到数十亿或者数百亿级别。

DWD层：DWD层是数据加工层，主要用于对ODS层的数据进行清洗、转换和统一，以便后续的处理使用。DWD层的数据量相对于ODS层会有所减少，但仍然相对较大，可能会达到数十亿或者数百亿级别。

DWS层：DWS层是数据存储层，主要用于存储经过加工处理的数据，以便后续的分析和计算使用。DWS层的数据量相对于DWD层会有所减少，但仍然相对较大，可能会达到数十亿或者数百亿级别。

ADS层：ADS层是数据应用层，主要用于生成各种报表、图表和统计结果，以便业务人员进行分析和决策。ADS层的数据量比较小，通常是在DWS层的基础上进行聚合和汇总生成的。

总的来说，中型公司在实际生产中使用Flink做电商数仓，每个层次的数据量会相对较大，可能会达到数十亿或者数百亿级别。因此，在设计和实现数据处理流程时需要考虑数据的规模和处理效率，以保证数据处理的准确性和效率。

相关问题

尚硅谷企业级电商数据仓库

### 尚硅谷企业级电商数据仓库实现方案

#### 架构概述
尚硅谷的企业级电商数据仓库架构设计遵循现代数据仓库的最佳实践，旨在解决传统实时计算中存在的复用性和开发成本问题。该架构通过分层的方式提高了数据的可重用性并降低了维护难度[^2]。

#### 层次结构详解

##### ODS (Operational Data Store) 层
ODS层负责存储来自不同源头的原始数据，包括但不限于日志文件以及各类业务操作记录。此层次的数据保持原貌不变，主要用于后续更深层次的数据清洗和转换工作准备。

##### DWD (Data Warehouse Detail) 层
在DWD阶段，依据具体的数据实体（如订单、用户行为等）来进行初步分类整理。这一步骤有助于更好地理解各个业务逻辑单元之间的关系，并为更高阶的应用打下坚实基础。

##### DIM (Dimension Table) 层
维度表包含了描述性的属性信息，例如时间戳、地理位置或是产品类别等。这些辅助字段能够帮助分析人员更加直观地解释事实型数据的意义所在。

##### DWM (Data Warehouse Middle) 层
在此过程中会对某些特定的对象做额外处理——比如统计唯一访客数量或者识别用户的退出模式；同时也可能涉及与其他维度表格连接创建更为复杂的视图即所谓的“宽表”，尽管它们仍然是细节级别的记录。

##### DWS (Data Warehouse Summary) 层
到了汇总层面，则会针对不同的主题域实施一定程度上的聚合运算，从而构建起具有代表性的综合指标体系。这类高度概括化的报表非常适合用于高层管理决策支持系统之中。

##### ADS (Application Delivery System) 层
最终，在应用交付系统里边，根据前端展示的需求选取适当的时间范围内的统计数据加以呈现给终端使用者查看。这里通常会选择高性能数据库引擎像ClickHouse来承担快速查询的任务负荷。

-- 示例SQL语句：从DWS层提取销售总额按日期汇总
SELECT sale_date, SUM(total_sales_amount) AS total_sales
FROM dws_sales_summary
GROUP BY sale_date;

#### 关键技术组件
为了确保整个平台稳定高效运行，采用了多种先进技术手段：

- **Apache Flink**: 负责实现实时ETL流程中的增量更新机制；
- **Kafka Connectors**: 提供可靠的消息队列服务保障消息传递的一致性和顺序性；
- **Hive/Spark SQL**: 支持大规模离线批处理作业执行复杂查询任务；
- **Elasticsearch & Kibana**: 方便运维团队监控集群健康状况的同时也便于开发者调试程序错误日志。

#### 订单模块的重要性
值得注意的是，在上述整体框架内特别强调了订单管理系统的作用因为它不仅是电商业务的核心组成部分之一而且还是连接其他三个主要流动(信息流、资金流、物流)的关键节点[^3]。

flink实时数据库

Flink实时数据仓库是一个使用Flink计算框架和消息队列存储框架构建的实时数据处理系统。它包含了不同的分层，如ODS、DIM、DWD、DWS和ADS，每个分层都有不同的使用场景和工具选择。ODS层使用Kafka作为消息队列，可以实时读取和写入数据；DIM层使用HBase作为永久存储，根据主键查询维表数据；DWD层使用Kafka进行数据读取和分组累加处理；DWS层使用ClickHouse进行数据重新分组和累加处理；ADS层则是通过接口模块查询ClickHouse的SQL语句来读取最终结果数据展示。