阿里数据仓库（Data Warehouse）分层是将数据仓库中的数据按照不同的层次进行分类、组织和管理的一种方法。阿里巴巴集团的数据仓库分层结构通常包括以下几个层次：
- 原始数据层：该层存储了数据仓库中的原始数据，即从各个数据源（如交易系统、日志系统、用户行为系统等）中抽取并经过初步处理后的数据。原始数据层通常采用分布式存储系统（如Hadoop HDFS）进行存储，以支持大规模数据的存储和处理。
- 数据清洗和集成层：该层对原始数据进行清洗、转换和集成，以满足更高层次的数据需求。在这个层次，数据会被清理、去重、去噪等操作，并且不同数据源的数据会被集成在一起，以建立起一个统一的数据视图。
- 维度建模和数据仓库层：该层基于业务需求进行维度建模，并将相关数据加载到数据仓库中。在这个层次，数据会被按照维度进行聚合和汇总，并且构建相应的事实表和维度表，以支持复杂的数据分析和报表需求。
- 数据应用和分析层：该层提供各种数据应用和分析服务，包括在线查询、数据挖掘、数据可视化等。在这个层次，通过针对数据仓库中的数据进行查询和分析，以获取有价值的洞察和决策支持。
总的来说，阿里数据仓库的分层结构充分考虑了数据的原始性、质量、集成性和多样性，以满足业务的不同需求，从而支持企业级的数据分析和决策。
阿里数据仓库采用了分层架构设计，将数据按照不同的层次进行存储和管理，以提高数据的查询效率和可扩展性。
阿里数据仓库的分层架构包括以下几个层次：
- 原始数据层：该层存储了业务系统产生的原始数据，通常以日志的形式记录。数据不经过任何处理或转换，保留了最原始的数据信息。
- 清洗和集成层：该层对原始数据进行清洗和集成，将数据进行去重、过滤、转换等操作，以保证数据的质量和一致性。在该层中，可以使用ETL（抽取、转换、加载）工具对数据进行处理。
- 数据存储层：该层用于存储清洗和集成后的数据。通常使用大数据存储技术，如Hadoop Distributed File System（HDFS）或云存储服务，来存储海量的数据。
- 数据计算层：该层用于对存储层中的数据进行计算、分析和挖掘。可以使用数据查询工具、数据分析平台或机器学习算法等进行数据处理和计算。
- 数据应用层：该层用于展示和利用数据分析的结果。可以开发数据报表、数据可视化工具或数据分析应用，用于帮助业务部门做出更加科学的决策。
通过以上分层的设计，阿里数据仓库可以将数据的处理过程进行解耦，提高了数据的可复用性和可扩展性。同时，不同层次的数据处理可以并行进行，提高了数据处理的效率和性能。
发布者：luotuoemo，转转请注明出处：https://www.jintuiyun.com/6601.html
