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负责人：胡晶01目录整合层介绍整合层介绍1整合层介绍考虑大数据架构计算和存储的特点，将数据仓库分为逻辑上的几个层次。这样对于不同层次的数据操作，创建不同层次的任务，可以放到不同层次的任务流中进行执行，以及上层应用对数据访问的需求，数据分层结构规划为贴源层、整合层、清单层（轻度）、应用层。整合层介绍下面我们来看一下什么是整合层。根据源平台上事务处理逻辑和业务请求，此层将需要多表关联进行复杂计算（尤其是大表）的多张单表进行整合，组织成宽表，优化大数据的访问方式。整合层介绍DWS整合层：应用整合层，主要是将DWD和DWS的明细数据在hadoop平台进行汇总，然后将产生的结果同步到DWS数据库，提供给各个应用。基于DWD和DWS上的基础数据，整合汇总成分析某一个主题域的服务数据，一般是宽表。整合层介绍宽表从字面意义上讲就是字段比较多的数据库表。通常是指业务主题相关的指标、维度、属性关联在一起的一张数据库表。宽表由于把不同的内容都放在同一张表存储，宽表已经不符合三范式的模型设计规范，随之带来的主要坏处就是数据的大量冗余，与之相对应的好处就是查询性能的提高与便捷。这种宽表的设计广泛应用于数据挖掘模型训练前的数据准备，通过把相关字段放在同一张表中，可以大大提高数据挖掘模型训练过程中迭代计算时的效率问题。1.宽表整合层介绍聚集是指针对原始明细粒度的数据进行整合。DWS整合数据层是面向分析对象的主题聚集建模。（1）聚集是不跨越事实的。聚集是针对原始星形模型进行的整合。为获取和查询与原始模型一致的结果，聚集的维度和度量必须与原始模型保持一致，因此聚集是不跨越事实的，所以原子指标只能基于一张事实表定义，但是支持原子指标组合为衍生原子指标。（2）聚集会带来查询性能的提升，但聚集也会增加ETL维护的难度。当子类目对应的一级类目发生变更
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