大数据下的数据仓库对数据进行了分层管理，分为ODS、DWD，DWS，ADS层，可以把数仓分层和程序设计中的三层架构进行对比：
相同点：
- 第N-1层为第N层提供服务，每一层都有单独的职责。
- 降低复杂度，
- 减少重复开发，提高复用性
不同点
- 程序中的分层是为了关注点分离， 而数据的分层更像是一个萃取的过程，数据由低价值到高价值转变。
ODS 是原始数据层 ， 这一层好理解 就是把从各个地方抽取的数据，按照原貌保存下来，关于这一层， 有四点
- 数据在抽取过程中，不要有过滤和转换操作，保持数据的原汁原味，在数据出现问题的时候，方便溯源。
- 因为这层的数据保存时间长(至少半年)，所以数据格式尽量采用带压缩格式的。
- 数据分区(partiton)保存
- 如果使用HIVE处理，使用Hive外部表。
这一层是数仓的基础，根据以往经验， 这一层至关重要，数据要确保完整性，不丢 ,不重复。如果这一层数据不准确，后续下游数据也一定不准确，产出的报表也就失去了意思， 甚至会误导运营。
DWD叫数据明细层， 一般做两件事：
- 数据清洗：DWD的数据来源于ODS层，从ODS层抽取数据的时候会做数据的清洗和转换
- 数据连接：这层的数据是为DWS层(汇聚层)做准备， 而为了方便汇总数据， 就先要把相关统计维度和要统计的表放入到一个表里面
这一层除了ETL， 最常见的可能就是 Join 操作。
数据服务层，这一层 就是“站”各个维度看数据，时间粒度一般为当日。
比如
用户宽表： 用户当日访问次数，当日浏览商品次数，当日点击商品次数，当日购买次数，当日支付数。
这一层最常见的就是 group by 操作。
这一层，是在DWS层的基础上进一步计算。计算出的数据更贴合业务。
比如 留存率，流失率，连续登陆
用户漏斗分析
top 排名
复购率