EDW的六层架构及相关中间件：

  • 数据源：数据库，文件，第三方API等；多数据源存在时，要有SOR
  • 数据接入：Debezium 或 Flink CDC
  • STAGE：结构与源数据保持一致的增量数据。不做任何校验，隔断ODS，保护生产环境。
  • ODS(贴源层)：校验后缓存数据，但不做逻辑处理；Kafka作缓存中间件；常作为ADS的准实时数据源，实现运监展示等场景
  • ETL：加工数据(清洗过滤,维度退化,格式统一)；常用Airflow调度
  • DWD(明细层)：整理后的最细粒度的数据存储(零件库)；常用Hive，Doris
  • DWS/DWT(汇总层)或Data Mart：相当于DWD的特定业务的物化视图(半成品组件)。                                                                     DWS是断面快照，DWT是截止当前的历史累计。
  • ADS(数据应用层)：相当于DWH的“轻逻辑”的逻辑视图。常用 Power BI，Superset等
  • DIM(维表层)：相当于数仓的公共字典。包括高基(用户，商品等资料表)，低基(各类配置表)

※ 经典模式：Debezium + Kafka 接入 DWH；先进模式：Flink CDC 接入Doris

※DWD层需要大量计算时，使用Spark。

※如果没有使用Doris，可使用Elasticsearch或Solr实现快速查询。

另外，以下是使用开源中间件和AWS服务的对照表

开源中间件 AWS服务
数据采集 Flink CDC
缓存 Kafka SQS
ETL调度 Airflow Glue
DWD Hive或Doris Redshift
计算 Spark Farget或Lambda
搜索引擎

Elasticsearch或Solr

使用Doris时，直接查询即可

 Athena
BI展示 Superset Quicksight
日志 Prometheus+Grafana CloudWatch

https://zhuanlan.zhihu.com/p/600190355

# 数据仓库
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