数仓的基本架构里面DWS层是干啥的

DWS（Data Warehouse Service）层是数仓架构中的一层，主要作用是为数据分析和查询提供快速的响应和高效的存储。DWS层通常会使用列式存储的方式来存储数据，以提高查询效率和压缩存储空间。此外，DWS层还会对数据进行多维度聚合，以支持更加复杂的分析查询需求。DWS层还可以实现数据的安全性和隔离性，保证不同用户或角色只能访问到其具有权限的数据。总之，DWS层是数仓架构中非常重要的一层，它提供了高效的数据存储和查询功能，支持复杂的分析需求，并且保证了数据的安全性和隔离性。

相关问题

数仓的基本架构里面DWD层是干啥的

### 回答1：
DWD（Data Warehouse Detail）层是数据仓库中的一个重要层级，主要用于存储数据仓库中的明细数据。DWD层的数据来源通常是来自于数据源系统，与数据源系统的数据模型保持一致，不做任何业务逻辑的处理。在DWD层中，数据以原子粒度存储，即每个数据记录对应一个具体的事实或事件。

DWD层的主要功能是将数据仓库中的原始数据进行抽取、清洗、转换和加载，保证数据的准确性和完整性，同时为后续的数据处理提供基础数据。DWD层还可以作为数据仓库中各层之间的过渡层，方便数据在不同层级之间的传递和转换。

### 回答2：
DWD层是数仓（Data Warehouse）基本架构中的一部分，它是数据仓库中的数据明细层，全称为数据明细层（Detail Data Warehouse）。DWD层的主要功能是存储原始、完整、精细的源数据，即数据仓库的原子数据。

DWD层的设计原则是将所有的源数据按照原汇报系统中的数据结构进行存储，不对数据进行任何业务规则转换和聚合计算。因此，DWD层保留了源系统中的所有业务细节和原始数据。

DWD层的重要性在于为数据仓库的后续处理层（如DWS、DDS等）提供了可靠的数据基础。在DWD层，数据质量和精确性得到了高度保证，同时保留了源系统中的所有业务细节，使得后续处理和分析可以进行更高层次的数据探索和深入分析。

通过DWD层，可以实现以下数据处理操作和功能：
1. 数据集成和清洗：将来自各个源系统的数据进行整合和清洗，确保数据准确性和完整性。
2. 数据存储：将原始数据按照适当的存储结构进行存储，提供高性能的数据访问。
3. 数据加工：对原始数据进行简单的加工操作，如数据类型转换、字段拆分等。
4. 数据备份和恢复：保障数据安全性，提供数据恢复功能，防止数据丢失或损坏。
5. 数据血缘追踪：记录数据来源和变动历史，方便数据溯源和追踪。

总之，DWD层在数仓架构中扮演着重要角色，通过存储原始、完整的业务数据，为后续数据处理和分析提供了坚实的基础，同时保证了数据的质量和准确性。

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。