架构-数据仓库指引-OS
2020-08-06 11:50:54 13 举报数仓一般架构
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维度和事实的区分方法： - 事实和维度通过颜色区分？- 通过后缀？- 是否通过
购物车操作
用户维度
事件
数据仓库逻辑架构
数据仓库
业务流程
渠道(维度)
渠道
搜索
DWT/DWA
商品(维度)
其他用户当日汇总
用户宽表
订单主题
DWD
用户(维度)
……
DWA 汇总
字节跳动API
商品维度
各类事件汇总？
订单
用户行为（粒度：eventid)
Kafka
APP属性？
国家(维度)
终端宽表（整合PC&APP操作系统？）
购物车操作？订单等如何划分？
国家维度
ODS
ODS表太多，建议不画
流量
订单（事实）
运营活动
数据流示意
Review
订单（粒度：订单ID）
点击
用户宽表维度
产品每日汇总（粒度 产品+ date)
消费（如订单金额？
用户事件
交易
交易情况
国家
用户行为主题
产品宽表
逻辑架构
DWT主题宽表
？
字节跳动数据上报
曝光率情况
字节跳动对接程序
运营参谋
coupon
渠道维度
1. 从宽表读取需要上报的当天数据2. 数据转换与处理
每张宽表里边的字段
公共维度宽表
如何划分流程域？
用户日清（粒度userid + date)
商品宽表维度
用户行为-事实
运营活动每日汇总（？）
基于数仓的应用
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数据采集
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