对数据做清洗、转换；
DWD层的数据不一定要永久保存，具体保存周期视业务情况而定；
2.3、DWS数据汇总层
DWS层数据 按主题对数据进行抽象、归类，提供业务系统细节数据的长期沉淀 。这一层是一些汇总后的宽表，是根据DWD层数据按照各种维度或多种维度组合，把需要查询的一些事实字段进行汇总统计 。可以满足一些特定查询、数据挖掘应用，面向业务层面，根据需求进行汇总 。
处理原则：
面向全局、数据整合；
存放最全的历史数据，业务发生变化时易于扩展，适应复杂的实际业务情况；
尽量减少数据访问时的计算量，优化表的关联 。维度建模，星形模型；
事实拉宽，度量预先计算， 基本都是快照表 。反规范化，有数据冗余 。
2.4、AWS数据明细层
ADS应用层是根据业务需要，由DWD、DWS数据统计而出的结果，可以直接提供查询展现，或导入至Oracle等关系型数据库中使用 。这一层的数据会面向特定的业务部门，不同的业务部门使用不同的数据，支持数据挖掘 。
处理原则：
形式各式，主要按不同的业务需求来处理；
保持数据量小，定时刷新数据；
数据同步到不同的关系型数据库或hbase等其他数据库中 。
提供最终数据，来满足业务人员、数据分析人员的数据需求 。
【数据仓库系统架构和数仓分层体系介绍】
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