一、數據倉庫體系架構
公司藉助的第三方數據平臺，在此平臺之上建設數據倉庫。因為第三方平臺集成了很多東西，所以省去了不少功夫。
數據倉庫的體系架構，無外乎就是數據源、數據採集方式、計算存儲系統、數據應用層，這幾個方面。
1、數據源：
內部數據：如交易數據、會員數據，日誌數據，由公司業務系統產生的數據。
外部數據：網際網路數據和第三方服務商數據等。網際網路數據就是我們使用爬蟲爬取的網際網路數據，而第三方數據，一般多指公司合作方產生的數據。
2、採集方式
離線採集，包括全量同步和增量同步。實時採集，顧名思義就是採用實時的策略採集數據，如我們想統計實時的交易數據。當產生一筆訂單存入業務庫時，我們可以通過Binlog等多種方式感知數據的變化，把新產生的數據同步的kafka其他消息隊列，實時的消費使用數據。
第三方採集，跟公司商務合作的其他公司，他們暴露接口給我們，我們通過接口取數據，當然這只是其中一種方式，不同公司取數據的策略是不一樣的。
數據倉庫的體系架構圖
3、存儲計算
通過集群的分布式計算能力和分布式文件系統，來計算和存儲數據。我們使用的阿里雲服務，把業務數據存儲到hive中，然後劃分為不同的層級，來規劃整合數據。藉助分布式文件系統可以存儲大數據量的數據，包括久遠之前的歷史數據。
4、數據應用
使用HQL、Mapreduce、SparkSql、UDF函數等多種處理方式，對各種業務數據進行處理，形成一定規範模式的數據。把這些建模成型的數據提供給外界使用。如BI應用、挖掘分析、算法模型、可視化大屏系統。
當然最重要的是對數據的管理，數據就是我們的資產，只有管理的有條不紊，使用起來才能得手應心。我們可以建立數據地圖、數據規範、數據質量系統，配置完整的任務調度(如Oozie)。
當然運維方面是必不可少的，如果一個任務失敗了，我們需要第一時間知道，這時就需要告警系統。另外還可以設置角色權限，整個系統有一個最高權限，還有開發權限，訪問權限等等，這個需要根據公司需求來做。
二、數據倉庫分層
數據倉庫分層
1、數據倉庫分層模式作用
1.1、數據結構化更清晰：對於不同層級的數據，他們作用域不相同，每一個數據分層都有它的作用域，這樣我們在使用表的時候能更方便地定位和理解。
1.2、數據血緣追蹤：提供給外界使用的是一張業務表，但是這張業務表可能來源很多張表。如果有一張來源表出問題了，我們可以快速準確的定位到問題，並清楚每張表的作用範圍。
1.3、減少重複開發：數據分層規範化，開發一些通用的中間層數據，能夠減少重複計算，提高單張業務表的使用率。
1.4、簡化複雜的問題：把一個複雜的業務分成多個步驟實現，每一層只處理單一的步驟，比較簡單和容易理解。而且便於維護數據的準確性，當數據出現問題之後，可以不用修復所有的數據，只需要從有問題的步驟開始修復。有點類似Spark RDD的容錯機制。
1.5、減少業務的影響：業務可能會經常變化，這樣做就不必改一次業務就需要重新接入數據。
2、數據倉庫分層介紹
2.1、ODS原始數據層
ODS層保存所有操作數據，不對原始數據做任何處理。在業務系統和數據倉庫之間形成一個隔離，源系統數據結構的變化不影響其他數據分層。減輕業務系統被反覆抽取的壓力，由ODS統一進行抽取和分發。記住ODS層數據要保留數據的原始性。
處理原則：
根據源業務系統表的情況以增量或全量方式抽取數據；
ODS層以流水錶和快照表為主，按日期對數據進行分區保存，不使用拉鍊表；
ODS層的數據不做清洗和轉換，數據的表結構和數據粒度與原業務系統保持一致。
2.2、DWD數據明細層
DWD層的數據是經由ODS層數據經過清洗、轉換後的明細數據，滿足對標準化數據需求。如對NULL值處理，對數據字典解析，對日期格式轉換，欄位合併、髒數據處理等。
處理原則：
數據結構與ODS層一致，但可以對表結構進行裁剪和匯總等操作；
對數據做清洗、轉換；
DWD層的數據不一定要永久保存，具體保存周期視業務情況而定。
2.3、DWS數據匯總層
DWS層數據 按主題對數據進行抽象、歸類，提供業務系統細節數據的長期沉澱。這一層是一些匯總後的寬表，是根據DWD層數據按照各種維度或多種維度組合，把需要查詢的一些事實欄位進行匯總統計。可以滿足一些特定查詢、數據挖掘應用，面向業務層面，根據需求進行匯總。
處理原則：
面向全局、數據整合；
存放最全的歷史數據，業務發生變化時易於擴展，適應複雜的實際業務情況；
儘量減少數據訪問時的計算量，優化表的關聯。維度建模，星形模型；
事實拉寬，度量預先計算， 基本都是快照表。反規範化，有數據冗餘。
2.4、AWS數據明細層
ADS應用層是根據業務需要，由DWD、DWS數據統計而出的結果，可以直接提供查詢展現，或導入至Oracle等關係型資料庫中使用。這一層的數據會面向特定的業務部門，不同的業務部門使用不同的數據，支持數據挖掘。
處理原則：
形式各式，主要按不同的業務需求來處理；
保持數據量小，定時刷新數據；
數據同步到不同的關係型資料庫或hbase等其他資料庫中。
提供最終數據，來滿足業務人員、數據分析人員的數據需求。