分层软件设计架构示例
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简述信息一览：
从ODS-DWD-DWS-ADS详解数仓分层设计架构
1、数据仓库架构图典型地展示了按层次组织的数据结构，从底层的ETL层到上层的应用数据存储（ADS）层，涉及ODS层（运营数据存储）和CDM层（公共维度模型层）。这一层分设计架构旨在提高数据处理的效率与质量，支持复杂的数据分析。
2、进入更深层次的CDM层，即公共维度模型层，它由DWD（数据明细层）和DWS（数据汇总层）组成。DWD是数据的精细化处理，对原始数据进行清洗、标准化，形成一致的维度和事实模型。而DWS则通过汇总和聚合，生成宽表，优化数据分析性能，满足不同分析需求。最后的ADS层，即应用数据层，是数据仓库的最终目的地。
3、首先，我们来深入探讨一下数据仓库的分层架构：ODS、DWD、DWS和ADS。ODS层（原始数据准备）： 这是数据仓库的基石，原始数据在此进行初步处理，包括数据抽取、清洗和存储。例如，通过日志数据源，如Kafka，接收并整理成Impala外表和Parquet格式，以适应高效的存储和查询。
4、数据仓库架构通常分为四个主要层次：数据仓库ETL层、ODS层、CDM层（包含DWD和DWS两部分）以及ADS层。这些层次各有其功能，帮助企业在数据管理中实现高效和准确性。数据仓库ETL与ELTETL（抽取、转换、加载）或ELT（抽取、加载、转换）是数据集成的核心步骤，前者在源系统后处理数据，后者则在仓库中进行。
五种常见的软件架构(几种常见软件架构)
软件架构的种类 根据我们关注的角度不同，可以将架构分成三种：软件系统中元件之间的关系，比如用户界面，数据库，外部系统接口，商业逻辑元件，等等。
云架构 优点：高扩展性：支持水平扩展，能够轻松应对大规模并发请求。易于部署和管理：云架构提供了丰富的自动化工具和资源管理工具，简化了系统的部署和管理。缺点：数据一致性要求高：在分布式环境中，保持数据的一致性是一个重大挑战。
五种常见的软件架构包括：单体应用架构、微服务架构、服务导向架构（SOA）、事件驱动架构和分层架构。 单体应用架构：在此架构中，所有的软件功能都被集成在一个单独的应用程序中。这种架构方法的主要优点是简单性，因为所有的功能都在一个代码库中，易于开发和测试。
分层架构（Layered Architecture）这是一种基础架构，将软件划分为多层，每层明确其功能和职责，通过接口隔离。通常四层结构常见，包括逻辑层、持久层、服务层和用户接口层。优点在于结构清晰，但缺点是过于严格，可能限制灵活性。
微服务架构 优点：高灵活性，松耦合，易于扩展和独立部署。缺点：复杂度增加，管理和维护分布式服务挑战大，通信开销可能较高。 云架构 优点：高扩展性，易于水平扩展，适合大规模并发。缺点：对数据一致性要求严格，内存数据易丢失，需要考虑数据持久化和中间件管理。
DDD分层架构到底是个啥?
DDD分层架构是一种为复杂软件设计提供系统化方法的架构模式，它强调业务导向，旨在改进团队协作与需求变更适应性。以下是关于DDD分层架构的详细解释：核心特点：DDD分层架构的核心特点在于通用语言和限界上下文。
DDD分层架构，一种为复杂软件设计提供系统化方法的架构模式。
DDD分层架构是在传统三层架构基础上提出的四层架构，包括领域层、应用层、接口层和基础设施层。以下是关于DDD分层架构的详细解析：领域层：核心职责：捕捉并有效使用业务知识，是DDD分层架构中的核心层。特点：领域层的代码专注于领域逻辑，与业务人员通过统一语言沟通，确保领域模型的优劣对软件实现至关重要。
领域驱动设计（DDD）的分层架构是实现微服务模型的基石，它以“高内聚、低耦合”的原则，将业务逻辑、服务和界面清晰地区分开来。 DDD的分层架构从四层结构发展到DCI的五层设计，包括用户界面、应用、领域、基础和上下文环境层，每一层都有其独特的职责。
DDD分层架构在传统三层架构基础上提出四层架构，领域层、应用层、接口层和基础设施层通过接口调用，遵循依赖倒置原则，实现各层解耦。依赖倒置包含三层含义，领域层抽象，应用层与基础设施层细节分层，提高稳定性，减少业务变更。
DDD 分层架构是一种技术实践，旨在通过将业务逻辑与技术实现分离，以便更好地理解和维护软件系统。它的核心在于领域驱动设计（DDD），主张业务和技术团队使用统一语言，确保代码与业务模型的一致性。领域模型的落地关键在于分离，通常通过分层架构来实现，如层叠架构、六边形架构、洋葱架构和整洁架构等。
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