Hive數(shù)據(jù)分層是指將大規(guī)模的數(shù)據(jù)按照一定的規(guī)則進(jìn)行分層管理，一般分為原始數(shù)據(jù)層、清洗數(shù)據(jù)層、集市數(shù)據(jù)層和應(yīng)用數(shù)據(jù)層四個(gè)層次。每個(gè)層次的含義和優(yōu)點(diǎn)如下：

　　原始數(shù)據(jù)層：存儲(chǔ)采集到的數(shù)據(jù)，通常包括原始日志、設(shè)備數(shù)據(jù)等。該層的主要優(yōu)點(diǎn)是存儲(chǔ)了完整的原始數(shù)據(jù)，可以支持后續(xù)數(shù)據(jù)的重新計(jì)算和修復(fù)，同時(shí)也可以保證數(shù)據(jù)的安全性和完整性。

　　清洗數(shù)據(jù)層：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去重、轉(zhuǎn)換等操作，將處理后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在該層。該層的主要優(yōu)點(diǎn)是提高了數(shù)據(jù)的可用性和可靠性，去除了重復(fù)、不一致和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，同時(shí)也為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和建模提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

　　集市數(shù)據(jù)層：根據(jù)業(yè)務(wù)需求，將清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行維度建模，構(gòu)建多維數(shù)據(jù)模型。該層的主要優(yōu)點(diǎn)是提供了更加方便、靈活和高效的數(shù)據(jù)查詢和分析能力，可以支持快速響應(yīng)業(yè)務(wù)需求。

　　應(yīng)用數(shù)據(jù)層：根據(jù)具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景和應(yīng)用需求，對(duì)集市數(shù)據(jù)層中的數(shù)據(jù)進(jìn)行再加工和計(jì)算，生成符合特定業(yè)務(wù)需求的數(shù)據(jù)。該層的主要優(yōu)點(diǎn)是提供了個(gè)性化和定制化的數(shù)據(jù)服務(wù)，可以更好地支持各種業(yè)務(wù)應(yīng)用。

　　通過將數(shù)據(jù)分層，可以將數(shù)據(jù)按照不同的層次進(jìn)行管理和處理，使數(shù)據(jù)的價(jià)值得到最大化的釋放。同時(shí)，還可以提高數(shù)據(jù)的可用性、可靠性和安全性，保證數(shù)據(jù)的完整性和一致性，為數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用提供更加可靠和高效的基礎(chǔ)支持。