大数据中心建设的功能

数据管理

1.多源异构数据的统一管理、统一查询等，支持字段级、行级权限控制

2.数据标签管理，进行数据画像及检索应用

1.支持文件元数据定义， 及文件的上传、预览、导出控制

2.支持服务器磁盘、HDFS、Hbase等多种文件存储方式

1. 数据有哪些、是什么、在哪里一目了然

2. 企业级结构化数据、非结构化数据统一的资源目录，及数据查询与申请

大数据中心建设——应用数据层（ADS）

存放数据产品个性化的统计指标数据，根据CDM层与ODS层加工生成。

个性化指标加工：不公用性、复杂性（指数型、比值型、排名型指标）。

基于应用的数据组装：大宽表集市、横表转纵表、趋势指标串。

通过构建全域的公共层数据，贵州大数据中心建设费用，极大地控制了数据规模的增长趋势，同时在整体的数据研发效率、成本节约、性能改进方面都有不错的效果。

数据调用服务优先使用公共维度模型层（CDM）数据，运动大数据中心建设费用，当公共层没有数据时，需评估是否需要创建公共层数据，当不需要建设公用的公共层时，方可直接使用操作数据层（ODS）数据。
应用数据层（ADS）作为产品特有的个性化数据一般不对外提供数据服务，运动大数据中心建设费用，但是ADS作为被服务方也需要遵守这个约定。

大数据中心建设的基本原则

高内聚和低耦合——一个逻辑或者物理模型由哪些记录和字段组成，应该遵循基本的软件设计方法的高内聚和低耦合原则。
主要从数据业务特性和访问特性两个角度来考虑：将业务相近或者相关、粒度相同的数据设计为一个逻辑或者物理模型；将高概率同时访问的数据放一起，将低概率同时访问的数据分开存储。

命名清晰、可理解——表命名需清晰、一致，表名需易于消费者理解和使用。

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