大数据与传统数仓分层的区别

大数据与传统数仓在分层上存在一些区别。

传统数仓通常采用经典的三层架构，包括操作层（ODS）、集成层（DWH）和应用层（OLAP）。在这种架构下，数据从操作系统抽取到ODS层，再经过清洗、集成和变换等处理，加载到DWH层，最后通过OLAP工具提供给业务应用。

而大数据分层架构通常包括原始数据层、数据处理层和数据应用层。

1. 原始数据层：大数据架构中的原始数据层类似于传统数仓中的操作层（ODS），用于存储从各种数据源获取的原始数据。这些数据可以是结构化数据、半结构化数据或非结构化数据，例如日志文件、传感器数据等。

2. 数据处理层：大数据架构中的数据处理层负责对原始数据进行处理和转换。这一层通常包括数据提取、转换和加载（ETL）过程，以及数据存储和处理的技术，如Hadoop、Spark、Hive等。数据处理层的目标是实现数据的清洗、聚合、计算和建模等操作，以便为数据应用层提供准备好的数据。

3. 数据应用层：大数据架构中的数据应用层类似于传统数仓中的应用层（OLAP）。这一层主要用于数据分析、数据挖掘和业务智能等应用。数据应用层可以使用各种工具和技术，如机器学习、数据可视化和实时分析等，来探索和发现数据中的模式、趋势和洞察，并为业务决策提供支持。

总的来说，大数据架构与传统数仓在分层上的区别主要在于原始数据层和数据处理层的引入。大数据架构更加灵活和可扩展，可以处理各种类型和规模的数据，而传统数仓则更适用于结构化数据和传统的数据处理方式。