数据仓库分层dwd

数据仓库分层DWD（Data Warehouse Layered DWD）是一种用于构建数据仓库的架构模式，它将数据仓库划分为多个层次以实现更高效、更灵活的数据管理和使用。

DWD架构模式通常包括以下四个层次：数据源层、数据仓库层、业务仓库层和呈现层。每个层次都有特定的功能和目标，下面我们将分层次进行介绍。

1. 数据源层

数据源层是数据仓库的最底层，它包括了所有的数据来源，如关系型数据库、非关系型数据库、文件系统等。在这一层次，我们采集、清洗、校验并将源数据转化成数据仓库可识别格式存储。在这一层的数据处理过程中，我们可使用ETL（Extract-Transform-Load）等工具来实现高效的数据处理。如下代码所示：

# 数据提取
def extract_data(source):
    return source.read()

# 数据转化
def transform_data(data):
    # 数据处理
    transformed_data = ...
    return transformed_data

# 数据加载
def load_data(target, data):
    target.write(data)

2. 数据仓库层

数据仓库层是数据仓库的第二层，它是中间层，用来统一管理、整合和存储来自数据源层的数据。在这一层，我们通常使用专门的数据存储技术，如关系型数据库、列式数据库、分布式文件存储等。数据仓库在这一层主要完成以下任务：数据抽取、数据转换、数据清洗、数据去重等。此外，数据仓库层也会为接下来的数据分析和建模提供必要的数据基础。如下代码所示：

# 获取数据源
def get_source_data():
    return source.query()

# 数据转换
def transform_data(data):
    # 数据处理
    transformed_data = ...
    return transformed_data

# 数据清洗
def clean_data(data):
    # 数据清洗
    cleaned_data = ...
    return cleaned_data

# 去重操作
def dedup_data(data):
    # 数据去重
    deduped_data = ...
    return deduped