本教程中，DWD层主要由三个表构成：交易商品信息事实表：dwd_asale_trd_itm_di。 交易会员信息事实表：ods_asale_trd_mbr_di。 交易订单信息事实表：dwd_asale_trd_ord_di。

2021年8月27日 · Data warehouse（可简写为DW或者DWH）数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，它是 一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。 数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，主要应用于OLAP（on-line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 目前行业比较流行的有：AWS Redshift，Greenplum，Hive等。 数据仓库并不是数据的最终目的地，而是为数据最终的目的 …

2021年2月3日 · DWD层（Data Warehouse Detail）：用于存放从ODS层中提取的经过清洗和加工的详细数据，也称为明细数据层。 DWD 层 主要用于支持数据的分析和建模，为后续的数据处理提供基础。

2024年7月29日 · DWD层,全称Data Warehouse Detail,是数据仓库分层架构中的细节层。 它位于ODS (Operational Data Store)层之上,DWS (Data Warehouse Service)层之下,是连接原始数据和汇总数据的重要桥梁。 数据粒度: DWD层保存的是细粒度的明细数据,通常以事实表的形式存在。 数据整合: 在这一层,来自不同源系统的数据被整合和统一。 数据质量: DWD层的数据经过清洗和转换,质量得到显著提升。 业务划分: 数据按照业务主题进行组织,便于后续分析和应用。 保持数据 …

2025年1月15日 · DWD（Data Warehouse Detail）数据仓库明细层：DWD层是数据处理的核心层，其主要任务是将ODS层中的数据进行清洗、加工、集成、聚合等操作，构建出符合业务需求的数据模型。数据仓库分层是数据仓库建设的一个重要概念，主要是基于数据处理和管理的需求，将数 …

2022年9月12日 · 数据明细层：DWD（Data Warehouse Detail） 该层一般保持和ODS层一样的数据粒度，并且提供一定的数据质量保证。 同时，为了提高数据明细层的易用性，该层会采用一些维度退化手法，将维度退化至事实表中，减少事实表和维表的关联。

2024年7月23日 · 明细粒度事实层DWD（Data Warehouse Detail）以业务过程驱动建模，基于每个具体的业务过程特点，构建最细粒度的明细层事实表。 您可以结合企业的数据使用特点，将明细事实表的某些重要维度属性字段做适当冗余，即宽表化处理。

2024年3月9日 · DWD 层设计要点： （1）D WD 层的设计依据是维度建模理论，该层存储维度模型的事实表。 （2）D WD 层的数据存储格式为orc列式存储+snappy压缩。 （3）D WD 层表名的命名规范为dwd_数据域（分类） _原子行为(login_success) _单分区增量全量标识（inc/ full ）

2024年6月28日 · DWD（Data Warehouse Detail）明细数据层 结构和粒度与原始表保持一致，对 ODS 层数据进行清洗（去除空值，脏数据，超过极限范围的数据）、维度退化、数据脱敏等

2022年4月7日 · Data warehouse（可简写为DW或者DWH） 数据仓库，是在 数据库 已经大量存在的情况下，它是 一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。 数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，主要应用于 OLAP （on-line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 目前行业比较流行的有：AWS Redshift，Greenplum， Hive 等。 数据仓库并不是数据的最终目的地，而是为数据最终的目的 …