数据仓库分层架构​一.分层实现数据仓库一般分为三层，自上而下分别为数据引入层（ODS，Operation Data Store）、数据公共层（CDM，Common Data Model）和数据应用层（ADS，Application Data Service）。1.ODS层存放未经过处理的原始数据至数据仓库系统，结构上与源系统保持一致，是数据仓库的数据准备区2.CDM层数据公共层CDM（Common

Kafka1）Kafka是大数据里面难度较大，而且使用广泛的一个技术，倒不是说使用起来难度大，而是说使用过程中容易出问题，但是生产又对其稳定性要求高。通过剖析其里面的源码可以帮助大家深刻理解Kafka的原理，便于大家去解决生产中的问题。2）Kafka的源码的质量是我看过的大数据的开源产品里面质量最好的。其代码质量远超于hadoop,Spark等产品。整体代码阅读起来难度也不大，而且清晰。最关键的是