数据分层，每个企业根据自己的业务需求可以分成不同的层次，但是最基础的分层思想，理论上数据分为三个层：数据运营层、数据仓库层、数据服务层。基于这个基础分层之上，再提交信息的层次，来满足不同的业务需求。
2.1数据运营层（ODS）
ODS：Operation Data Store 数据准备区，也称为贴源层。数据仓库源头系统的数据表通常会原封不动的存储一份，这称为ODS层，是后续数据仓库加工数据的来源。
ODS层数据的来源方式：
业务库
经常会使用sqoop来抽取，例如每天定时抽取一次。
实时方面，可以考虑用canal监听mysql的binlog，实时接入即可。
埋点日志
日志一般以文件的形式保存，可以选择用flume定时同步
可以用spark streaming或者Flink来实时接入
kafka也OK
消息队列：即来自ActiveMQ、Kafka的数据等。
2.2数据仓库层（DW）
DW数据分层，由下到上为DWD，DWB，DWS。
DWD：data warehouse details 细节数据层，是业务层与数据仓库的隔离层。主要对ODS数据层做一些数据清洗和规范化的操作。
数据清洗：去除空值、脏数据、超过极限范围的
DWB：data warehouse base 数据基础层，存储的是客观数据，一般用作中间层，可以认为是大量指标的数据层。
DWS：data warehouse service 数据服务层，基于DWB上的基础数据，整合汇总成分析某一个主题域的服务数据层，一般是宽表。用于提供后续的业务查询，OLAP分析，数据分发等。
用户行为，轻度聚合
主要对ODS/DWD层数据做一些轻度的汇总。
2.3数据服务层/应用层（ADS）
ADS：applicationData Service应用数据服务，该层主要是提供数据产品和数据分析使用的数据，一般会存储在ES、mysql等系统中供线上系统使用。
我们通过说的报表数据，或者说那种大宽表，一般就放在这里
