，比如用户每个时间段在不同登录ip购买的商品数等。这里做一层轻度的汇总 会让计算更加的高效 ，在此基础上如果计算仅7天、30天、90天的行为的话会快很多。 我们希望80%的业务都能通过我们的DWS层计算，而不是ODS。 DWD：这一层主要解决一些数据质量问题和数据的完整度问题。 比如用户的资料信息来自于很多不同表，而且经常出现延迟丢数据等问题 ，为了方便各个使用方更好的使用数据，我们可以在这一层做一个屏蔽。（汇总多个表） DIM：这一层比较单纯，举个例子就明白，比如国家代码和国家名、地理位置、中文名、国旗图片等信息就存在DIM层中。 TMP：每一层的计算都会有很多临时表，专设一个DWTMP层来存储我们数据仓库的临时表。 二. 问题 2.1 DWS 与 DWD？ 2.2 ODS与DWD区别？ 2.3 app层干什么的？ 三. 总结 另一个博主的图蛮好： 主题（Subject）
是在较高层次上将企业信息系统中的数据进行综合、归类和分析利用的一个抽象概念，每一个主题基本对应一个宏观的分析领域。在逻辑意义上，它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。例如“销售分析”就是一个分析领域，因此这个数据仓库应用的主题就是“销售分析”。
会对应各种主题
参考： 原文链接: 工作人员会在48小时内处理,处理结果请关注系统通知,感谢您对百度知道的支持。 有大半年没有更新博客了，这段时间一直准备春招，实习，秋招，到今天基本上可以结束坐等开奖了； 目前手里有 近10个CV算法工程师意向书 ：字节，商汤，百度，顺丰，华为，小红书，拼多多，小马智行，海康威视，腾讯等 。 接下来会花很多时间在小红书上整理这一过程所有的经验以及技巧，包括：丰富简历内容，如何打比赛（大佬止步），如何刷题，刷什么题，刷到什么程度，面试技巧，面经整理，hr面技巧，如何反问面试官，如何argue薪资等等等，大家有需要可以关注一波哈，内容保证丰富！助力大家秋招收割offer到手软！版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至836084111@qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。