阿里数据仓库的分层一般可以分为三层，分别是原始数据层、中间层和应用层。
- 原始数据层：原始数据层是指将数据从不同的数据源中提取出来，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。在阿里数据仓库中，原始数据层一般会使用数据采集工具进行数据的抽取和加载，并将数据存储在大数据存储系统（如HDFS）中。
- 中间层：中间层是指将原始数据进行处理和加工，以满足不同业务需求的数据层。在阿里数据仓库中，中间层一般会通过ETL（Extract, Transform, Load）工具进行数据的清洗、转换和集成，将数据转化为结构化的数据模型，同时也会对数据进行质量检测和校验。
- 应用层：应用层是数据仓库最上层的数据视图，也是最终供用户使用的数据层。在阿里数据仓库中，应用层一般会根据不同的业务需求，建立相应的数据模型和数据仓库，提供给用户进行数据分析、报表生成和决策支持等应用。同时，应用层也会提供一些自服务的数据查询和分析工具，方便用户进行数据探索和挖掘。
阿里数据仓库的分层包括以下几个层级：
- 原始数据层：该层是数据仓库的最底层，存储了从各种数据源采集而来的原始数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
- 清洗与集成层：在这一层，原始数据经过清洗和转换，包括数据清洗、格式转换、数据归一化等处理，以便将数据整合到数据仓库中。
- 数据存储层：该层是数据仓库的核心层，用于存储集成后的数据。阿里数据仓库采用列式存储方式，将数据按照列进行存储，提高数据的压缩率和查询效率。
- 数据计算层：此层用来进行数据计算和分析。阿里数据仓库采用分布式计算引擎，能够高效地处理大规模数据计算任务。
- 数据应用层：该层为数据仓库的最上层，提供数据分析、报表、可视化等功能。用户可以通过数据应用层进行数据查询、分析和可视化展示，以支持业务决策和运营活动。
总体而言，阿里数据仓库的分层结构可以帮助用户更好地管理和处理大规模的数据，提供了数据清洗、整合、存储、计算和应用的完整解决方案。
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