1、随着数据分析集的扩大，以前部门层级的数据集市将不能满足大数据分析的需求，它们将成为企业级数据库EDW的一个子集有一部分用户已经在使用企业级数据仓库，未来这一占比将会更高传统分析数据库可以正常持续，但是会有一些变化，一方面，数据集市和操作性数据存储ODS的数量会减少，另一方面，传统的；TextFile，虽然以行存形式存在，但无压缩且解析成本高，主要应用于数据的初始层ODSSequenceFile，Hadoop的基石，采用二进制序列化，键值对结构，主要用于脚本加载，非压缩在众多存储格式中，Hive的SequenceFile独具特色，它简化了MRMapReduce的map阶段排序，提高效率而AVRO则是一个强大的数据序列；大数据模型探索从整合到实践 数据建模是大数据旅程的关键，它旨在优化性能成本和效率，消除冗余，提升数据质量在阿里大数据之路第2篇 数据模型篇中，我们深入探讨了这一领域的核心原理和阿里巴巴的实践经验81 优化平衡 数据模型的构建要求对性能成本和效率进行细致权衡，通过减少冗余。

2、大数据之路一书中对数据漂移的处理是这么说的通常我们把从源系统同步进人数据仓库的第一层数据称为 ODS或者staging 层数据，阿里巴巴统称为 ODS 数据漂移是 ODS 数据的一个顽疾，通常是指 ODS 表的同一个业务日期数据中包含前一天或后凌晨附近的数据或者丢失当天的变更数据由于 ODS 需要承接；ODS作为数据库到数据仓库的一种过渡形式，与数据仓库在物理结构上不同，能提供高性能的响应时间，ODS设计采用混合设计方式 ODS中的数据是quot实时值quot，而数据仓库的数据却是quot历史值quot，一般ODS中储存的数据不超过一个月，而数据仓库为10年或更多 数据仓库和ODS并存方案 经过调研，发现大体上有三种解法 1业务数据。

3、ODS层基础区汇总区和数据集市根据查询中关村互联网金融研究院官网显示，中国工商银行大数据服务云在数据分层上总共分为4层，分别是ODS层基础区汇总区和数据集市工商银行于2016年启动大数据服务云体系的建设，完成企业级全量数据集中和通用服务沉淀；根据大数据平台架构中流入和流出的过程，可以把其分为三层原始数据层数据仓库数据应用层1原始数据层，也叫ODSOperational Data Store层，一般由基础日志数据业务线上库和其他来源数据获得数据仓库的数据来自对ODS层的数据经过ETL抽取Extra，转化Transfer，装载Load处理2数据仓库的；大数据，以其海量多样和价值凸显的特性，推动着企业迈向智能化在数据应用和平台测试中，龙渊工程师深入剖析了数据仓库测试的关键，包括数据链路的各个环节，如数据采集清洗建模和计算，以及中通科技独特的数据架构，涵盖了存储技术如HDFS和TIDB资源管理Yarn计算层实时与批量和数据应用；发起一次DDOS攻击服务需要多少钱卡巴斯基发布过一篇有关DDoS攻击成本的有趣分析专家估计，使用1000台基于云的僵尸网络进行DDoS攻击的成本约为每小时7美元而DDoS攻击服务通常每小时25美元，这就意味着攻击者的预期利润大约在25美元减去7美元，每小时约18美元左右但企业针对DDoS攻击的防御费用其总体成本。

4、进一步深入，数据分层是大数据处理的基石从原始数据ODS经过处理的数仓层DW到最终的应用报表APP，这样的架构设计数据分层策略简化了复杂业务场景，提供了清晰的依赖关系，减少了重复工作，助力业务洞察数据分层应用，如监控转化率日活月活，以及指导业务决策业务报表的力量数据分层。