flink ods层到dwd层

Flink ODS层到DWD层是数据处理中的一个重要环节，其主要作用是将原始的数据进行清洗、处理、加工和整合，生成用于业务分析和决策的数据，以支持企业的业务活动和发展。具体来说，ODS层是指数据来源层，包含各个业务系统产生的原始数据，这些数据的质量参差不齐，需要进行数据清洗、去重、合并等处理，以满足后续业务需求。而DWD层则是数据仓库明细层，主要用于存储处理后的数据，保证数据的完整性、准确性和一致性，并将其按照业务维度进行分类、聚合和汇总，形成可供分析的数据集合。同时，DWD层还需要对数据进行质量检测和异常处理，以保证数据的可靠性和安全性。在实施过程中，需要根据业务需求和数据特点进行合理的设计和实现，选择合适的工具和技术进行开发和维护，以提高数据处理和分析的效率和精度。总之，Flink ODS层到DWD层是企业数据处理和分析流程中不可或缺的一环，也是数据治理和质量保障的重要保障。

相关问题

ods的数据到dwd层

ods的数据到dwd层的处理包括ETL过滤空值数据和实现动态分流功能。首先，需要对从Flink-CDC采集到的业务数据进行简单的过滤，将空值数据筛选掉。这样可以确保数据的准确性和完整性。其次，需要实现动态分流功能，将数据按照一定的规则进行分流，以便后续的处理和分析。具体的实现可以通过配置表来确定字段和规则，使用Flink-CDC处理配置表，将配置信息加载到程序中。然后，可以使用Phoenix作为维度数据的存储选择，处理广播数据和主流数据，并将数据写入HBase和Kafka中。这样就完成了ods层业务数据到dwd层的处理。\[1\]\[2\]\[3\]
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- *1* *2* *3* [Flink实时数仓项目—ODS层业务数据到DWD层](https://blog.csdn.net/yunweijie_cn/article/details/124123626)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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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。