大数据数仓建设：从问题到规范

"该文档是关于基于Hive搭建的大数据数据仓库的规范和实践，主要针对想成为数仓架构师或开发人员的读者。文档详细介绍了数据仓库的建设背景、存在的问题以及相应的改进措施，提供了具体的数仓分层、命名规范和日常开发规范。" 在大数据领域，数据仓库是用于存储、管理和分析大量结构化数据的系统。在基于Hive的数据仓库环境中，文件主要讨论了以下几个关键知识点： 1. 数据仓库体系建设： - 背景：面对报表和仓库表数量过多的情况，需要通过建立数据体系进行规范，以便于管理和识别。数据体系的建设包括为每个表定义明确的业务含义和身份，实现业务的清晰区分。 2. 存在的问题： - 层级不规范，不符合行业标准。 - 宽表字段不完整。 - 主题表缺失，如电商日志数据。 - 字段和表名命名不规范，导致复用性和理解性降低。 - 主题划分不清晰，缺乏业务建模概念。 3. 改进措施： - 对标行业标准，采用ODS（数据贴源层）、DWD（仓库基础层）、DWS（业务线汇总层）、ADS（数据应用层）的分层结构。 - 合理冗余字段以提高查询效率和数据完整性。 - 补充和拆分主题，确保数据全面性。 - 实施严格的字段命名规范，统一业务名称和数据类型。 - 设定表名规范，包含层次、业务线、数据主题、存储策略和计算周期等信息。 - 规范化的指标系统建设，提升数据分析能力。 - 划分多个主题，如用户设备、流量/日志、会员、订单等，并设计主题间的宽表和窄表。 4. 当前成果： - 文档已经涵盖了数据表的设计、规范以及部分已经实施的改进方案，为读者提供了一个实际项目的参考。 通过这份文档，读者可以了解到如何在Hive环境下构建和优化数据仓库，以及如何制定和遵循相关的开发规范，这对于想要从事大数据数仓工作的人来说是非常宝贵的资源。同时，它也强调了数据仓库的组织结构、命名规则和业务一致性的重要性，这些都是构建高效、易用的数据仓库的关键要素。