Hive数据仓库分层架构

Hive数据仓库通常采用分层架构来管理数据，这种架构包括三个层次：原始数据层、数据加工层和数据展示层。

1. 原始数据层：这一层位于数据仓库的最底层，通常包括各种原始数据源，例如数据库、日志文件、文本文件等等。这些数据通常是以原始格式保存的，包括结构化、半结构化和非结构化数据。在这一层，数据被采集、清洗和整合，然后被传输到数据加工层。

2. 数据加工层：这一层位于数据仓库的中间层，通常包括数据处理和数据集成功能，例如ETL工具的使用。在这一层，数据被处理、转换、聚合和过滤，以满足特定的业务需求。这一层的目的是创建一个统一的数据模型，以便在数据展示层中使用。

3. 数据展示层：这一层位于数据仓库的最高层，通常包括各种数据分析工具，例如BI工具，报表工具等等。在这一层，数据被用于分析、查询和报告，以支持决策制定。这一层的目的是提供易于使用的界面，以帮助用户理解和使用数据。

以上就是Hive数据仓库分层架构的三个层次，每个层次都有不同的功能和目的，并且彼此独立，但又互相关联。