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我们在前几期的文章中给大家简单介绍了大数据技术应用的一些基础知识等内容，而本文我们就通过案例分析来了解一下，大数据数据仓库架构组成结构。
数据仓库的数据来源于不同的源数据，并提供多样的数据应用，数据自下而上流入数据仓库后向上层开放应用，而数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。
源数据：此层数据无任何更改，直接沿用外围系统数据结构和数据，不对外开放;为临时存储层，是接口数据的临时存储区域，为后一步的数据处理做准备。
数据仓库：也称为细节层，DW层的数据应该是一致的、准确的、干净的数据，即对源系统数据进行了清洗(去除了杂质)后的数据。
数据应用：前端应用直接读取的数据源;根据报表、专题分析需求而计算生成的数据。
数据仓库从各数据源获取数据及在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL(抽取Extra,转化Transfer,装载Load)的过程，ETL是数据仓库的流水线，也可以认为是数据仓库的血液，它维系着数据仓库中数据的新陈代谢，而数据仓库日常的管理和维护工作的大部分精力就是保持ETL的正常和稳定。
建设数据仓库犹如创造一条新的生命，分层架构只是这条生命的逻辑骨架而已。想要在骨架上长出血肉，就必须进行合适的数据建模，数据仓库的强壮还是孱弱，健美还是丑陋，就取决于建模的结果。
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2025-04-27
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