ADS层、DWD层和ODS层

在数据仓库架构中，ADS层、DWD层和ODS层分别代表**不同的数据处理层级和目的**。具体如下：

1. **ODS层（Operational Data Store）**：也称为原始数据层，这一层的主要任务是保持数据的原貌，不对数据做任何修改。它通常接收来自不同业务系统的源数据，包括埋点产生的用户行为数据、JavaEE后台产生的业务数据等。
2. **DWD层（Data Warehouse Detail）**：即数据细节层，它是业务层和数据仓库的隔离层，保持与ODS层相同的数据颗粒度。DWD层主要对ODS数据层进行处理，包括数据的清洗、转换等，为后续的数据整合和分析做准备。
3. **ADS层（Application Data Service）**：应用层主要是各个业务方或部门基于DWD和DWS建立的数据集市。ADS层的数据来源于DW层，相对于DW层，ADS层只包含部门或业务方面自己关心的明细层和汇总层的数据。这一层的数据通常会落地到在线存储系统中，供下游通过接口调用的形式使用。

综上，这三层结构体现了数据从原始状态到可用于决策支持的转化过程。每一层都有其特定的功能和作用，共同构成了一个完整的数据仓库体系结构，使得企业能够通过对数据的分析和挖掘，改进业务流程、控制成本、提高产品质量等。