Hive數據分層是指將大規(guī)模的數據按照一定的規(guī)則進行分層管理，一般分為原始數據層、清洗數據層、集市數據層和應用數據層四個層次。每個層次的含義和優(yōu)點如下：

　　原始數據層：存儲采集到的數據，通常包括原始日志、設備數據等。該層的主要優(yōu)點是存儲了完整的原始數據，可以支持后續(xù)數據的重新計算和修復，同時也可以保證數據的安全性和完整性。

　　清洗數據層：對原始數據進行清洗、去重、轉換等操作，將處理后的數據存儲在該層。該層的主要優(yōu)點是提高了數據的可用性和可靠性，去除了重復、不一致和錯誤數據，同時也為后續(xù)的數據分析和建模提供了基礎數據。

　　集市數據層：根據業(yè)務需求，將清洗后的數據進行維度建模，構建多維數據模型。該層的主要優(yōu)點是提供了更加方便、靈活和高效的數據查詢和分析能力，可以支持快速響應業(yè)務需求。

　　應用數據層：根據具體業(yè)務場景和應用需求，對集市數據層中的數據進行再加工和計算，生成符合特定業(yè)務需求的數據。該層的主要優(yōu)點是提供了個性化和定制化的數據服務，可以更好地支持各種業(yè)務應用。

　　通過將數據分層，可以將數據按照不同的層次進行管理和處理，使數據的價值得到最大化的釋放。同時，還可以提高數據的可用性、可靠性和安全性，保證數據的完整性和一致性，為數據分析和應用提供更加可靠和高效的基礎支持。