阿里巴巴离线大数据处理平台
“NASA”计划背后,阿里巴巴大数据系统架构概述
“NASA”计划背后，阿里巴巴大数据系统架构概述本文章来自于阿里云云栖社区摘要： DT时代，人们比以往任何时候都收集到更多的数据。
据IDC报告，预计到2020年，全球数据总量将超过40ZB(相当于40万亿GB)，这一数据量是20 11年的22倍！正在“爆炸式”增长的数据，其潜在巨大价值有待发掘。
免费开通大数据服务：https:///product/odpsDT时代，人们比以往任何时候都收集到更多的数据。
据IDC报告，预计到2020年，全球数据总量将超过40ZB(相当于40万亿GB)，这一数据量是2011年的22倍！正在“爆炸式”增长的数据，其潜在巨大价值有待发掘。
它作为一种新的能源，正在发生聚变，变革着我们的生产和生活，催生了当下大数据行业的热火朝天。
但是我们如果不能对这些数据进行有序、有结构的分类组织和存储，如果不能有效利用并发掘产生价值，那么它也是一个数据灾难，它犹如堆积如山的垃圾，给我们企业带来的是极大的成本。
现实情况是：阿里集团的数据存储已经逼近EB级别，部分单张表每天的数据记录数高达几千亿条；阿里内部，离线数据处理每天面对的是百万级规模的作业，每天有数千位活跃的工程师在进行数据处理工作，加上阿里大数据的井喷式爆发，给数模型、数据研发、数据质量和运维保障工作增加了更高的难度。
面对阿里内部成千上万对数据有着深刻需求的员工，以及外部千万级对数据有迫切渴望的商家和合作伙伴，如何有效满足他们的需求，提高他们对数据使用的满意度，是数据服务、数据产品面临的更大挑战。
注：阿里巴巴数据体系架构图上图是阿里巴巴数据体系架构图，可以清晰地看到我们的数据体系主要分为数据采集、数据计算、数据服务和数据应用四大层次。
1数据采集层阿里巴巴是一家多业态的互联网公司，几亿规模的用户（如商家、消费者、商业组织等）在平台上从事商业、消费、娱乐等活动，每时每刻都在产生海量的数据，数据采集作为阿里数据体系第一环尤为重要。
因此阿里巴巴建立了一套标准的数据采集体系方案，并致力全面、高性能、规范地完成海量数据的采集，并将其传输到大数据平台。
阿里巴巴的10款开源项目
阿里巴巴的10款开源项目一、框架react-web：Readt Web是为那些使用React Native兼容的API构建的Web应用而提供的一个框架。
React Web的目的及意义非常明确: 让React Native代码跑在Web上让一套代码运行在各个移动终端，对前端及业务来说，这是开发效率中一个质的提升。
Jstrom：JStorm是参考storm的实时流式计算框架，在网络IO、线程模型、资源调度、可用性及稳定性上做了持续改进，已被越来越多企业使用。
经过4年发展，阿里巴巴JStorm 集群已经成为世界上最大的集群之一，基于JStorm的应用数量超过1000个。
数据显示，JStorm集群每天处理的消息数量达到1.5PB。
在2015年，JStorm正式成为Apache Storm里的子项目。
JStorm将在Apache Storm里孵化，孵化成功后会成为Apache Storm主干。
Apache基金会官方表示，非常高兴JStorm能够成为Apache Storm社区的一员。
Dubbo：高性能优秀的服务框架，使得应用可通过高性能的RPC 实现服务的输出和输入功能，可以和Spring框架无缝集成。
Dubbo is a distributed, high performance RPC framework enpowering applications with service import/export capabilities.Kissy：KISSY 是一款跨终端、模块化、高性能、使用简单的JavaScript 框架。
除了完备的工具集合如DOM、Event、Ajax、Anim 等，它还提供了经典的面向对象、动态加载、性能优化解决方案。
作为一款全终端支持的JavaScript 框架，KISSY 为移动终端做了大量适配和优化，使用户的程序在全终端均能流畅运行。
Dexposed：Dexposed是面向Android应用开发的一个强大的非侵入式的运行时AOP框架。
阿里巴巴大数据之路——数据技术篇
阿⾥巴巴⼤数据之路——数据技术篇⼀、整体架构 从下⾄上依次分为数据采集层、数据计算层、数据服务层、数据应⽤层 数据采集层：以DataX为代表的数据同步⼯具和同步中⼼ 数据计算层：以MaxComputer为代表的离线数据存储和计算平台 数据服务层：以RDS为代表的数据库服务（接⼝或者视图形式的数据服务） 数据应⽤层：包含流量分析平台等数据应⽤⼯具⼆、数据采集（离线数据同步） 数据采集主要分为⽇志采集和数据库采集。
⽇志采集暂略（参考书籍原⽂）。
我们主要运⽤的是数据库采集（数据库同步）。
通常情况下，我们需要规定原业务系统表增加两个字段：创建时间、更新时间（或者⾄少⼀个字段：更新时间） 数据同步主要可以分为三⼤类：直连同步、数据⽂件同步、数据库⽇志解析同步 1.直连同步 通过规范好的接⼝和动态连接库的⽅式直接连接业务库，例如通过ODBC/JDBC进⾏直连 当然直接连接业务库的话会对业务库产⽣较⼤压⼒，如果有主备策略可以从备库进⾏抽取，此⽅式不适合直接从业务库到数仓的情景 2.数据⽂件同步 从源系统⽣成数据⽂本⽂件，利⽤FTP等传输⽅式传输⾄⽬标系统，完成数据的同步 为了防⽌丢包等情况，⼀般会附加⼀个校验⽂件，校验⽂件包含数据量、⽂件⼤⼩等信息 为了安全起见还可以加密压缩传输，到⽬标库再解压解密，提⾼安全性 3.数据库⽇志同步 主流数据库都⽀持⽇志⽂件进⾏数据恢复（⽇志信息丰富，格式稳定），例如Oracle的归档⽇志 （数据库相关⽇志介绍，参考：） 4.阿⾥数据仓库同步⽅式 1）批量数据同步 要实现各种各样数据源与数仓的数据同步，需要实现数据的统⼀，统⼀的⽅式是将所有数据类型都转化为中间状态，也就是字符串类型。
以此来实现数据格式的统⼀。
产品——阿⾥DataX：多⽅向⾼⾃由度异构数据交换服务产品，产品解决的主要问题：实现跨平台的、跨数据库、不同系统之间的数据同步及交互。
产品简介： 开源地址： 更多的介绍将会通过新开随笔进⾏介绍！（当然还有其他主流的数据同步⼯具例如kettle等！） 2）实时数据同步 实时数据同步强调的是实时性，基本原理是通过数据库的⽇志（MySQL的bin-log，Oracle的归档⽇志等）实现数据的增量同步传输。
MaxCompute
MaxComputeMaxCompute⼤数据计算服务(MaxCompute，原名ODPS)是⼀种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决⽅案。
MaxCompute向⽤户提供了完善的数据导⼊⽅案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决⽤户海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。
产品优势⼤规模计算存储MaxCompute适⽤于100 GB以上规模的存储及计算需求，最⼤可达EB级别。
多种计算模型MaxCompute⽀持SQL、MapReduce、UDF（Java/Python）、Graph、基于DAG的处理、交互式、内存计算、机器学习等计算类型及MPI迭代类算法。
简化了企业⼤数据平台的应⽤架构。
强数据安全MaxCompute已稳定⽀撑阿⾥全部数据仓库业务9年以上，提供多层沙箱防护、细粒度权限管理及监控。
MaxCompute通过了独⽴的第三⽅审计师针对阿⾥云对AICPA可信服务标准中关于安全性、可⽤性和机密性原则符合性描述的审计。
审计报告请参见SOC 3报告。
低成本与企业⾃建专有云相⽐，MaxCompute的计算存储更⾼效，可以降低30%~50%的采购成本。
免运维基于MaxCompute的Serverless⽆服务器的设计思路，⽤户只需关⼼作业和数据，⽽⽆需关⼼底层分布式架构及运维。
极致弹性扩展MaxCompute提供按量付费模式下的作业级别的资源管理。
⽤户⽆需受困于资源扩展难题，系统会⾃动扩展计算、存储、⽹络等资源，最⼤程度地节省成本。
系统架构MaxCompute以数据为中⼼，内建多种计算模型和服务接⼝，满⾜⼴泛的数据分析需求。
⼀切服务开通即⽤，更好地赋能数据业务。
*功能概述数据通道批量历史数据通道Tunnel是MaxCompute为您提供的数据传输服务，提供⾼并发的离线数据上传下载服务。
⽀持每天TB/PB级别的数据导⼊导出，特别适合于全量数据或历史数据的批量导⼊。
Tunnel为您提供Java编程接⼝，并且在MaxCompute的客户端⼯具中，提供对应的命令实现本地⽂件与服务数据的互通。
2021盘点：国内外10大低代码开发平台
2021盘点：国内外10⼤低代码开发平台钉钉在6.0发布会暗⽰：“低代码开发是云计算之后的下⼀场IT⾰命。
”发布会所提到的应⽤开发平台，就是低代码开发。
那什么是低代码开发？所谓低代码开发，即⽆需编码或只需少量代码就可以快速⽣成应⽤程序。
也就是说，企业的应⽤开发通过“拖拉拽”的⽅式即可完成。
过去3年，阿⾥巴巴集团通过低代码开发平台，构建了12700个应⽤，其中绝⼤部分是由HR、财务等不具备开发经验的岗位员⼯搭建。
事实上，这些平台默默发展近20年，2015年才渐渐形成赛道，暗潮汹涌。
⼊局选⼿很多，但有⼀点是明确的：低代码赛道尚未形成明确的市场格局，⼊局者都有翻盘的机会，也有可能被翻盘。
纵观低代码开发的发展，有这⼏个关键时间点：2015年微软、⾕歌等巨头⼊局。
2018年西门⼦收购Mendix，OutSystems获得融资，低代码在海外⾛红。
2015-2018年期间，国内低代码⼚商像简道云、氚云等也斩露头⾓。
2018年起，互联⽹巨头阿⾥、腾讯、百度纷纷⼊局。
2019年起，低代码成为我国ICT产业中最明显的增量市场。
2021钉钉6.0发布会再次引燃低代码市场。
⼀、国内低代码平台简道云、明道云、IVX这⼏家⽬前是⽆代码赛道的明星选⼿，在市场综合表现上排列前茅。
宜创、红圈营销虽也极具潜⼒，但在市场表现⼒上稍逊⾊。
⿊帕云、易⽔云、雀书等平台尚处于孵化阶段。
——《2021 年中国低代码/⽆代码市场研究报告》1、简道云2015年就⼊局的零代码开发⼚商，在数据管理与数据可视化分析上有出⾊表现。
流程性应⽤配置需求，现也在挖掘核⼼应⽤需求的应⽤开发。
作为⽆代码赛道的明星产品，在功能满⾜及使⽤体验上都较好。
帆软软件出品，国内第⼀家在线零代码应⽤搭建平台，主打表单、流程表单、数据管理与数据分析，为企业流程性业务管理与配置赋能，⽆需代码、全程拖拽，即可完成应⽤搭建。
功能点：流程性业务配置应⽤轻松搭建，赋能业务⼈员，⼆次开发成本低。
阿里巴巴数据开放平台的价值与应用
阿里巴巴数据开放平台的价值与应用随着消费者消费习惯的改变，互联网已经成为了商业社会的必要元素之一。
尤其是在电商领域，互联网的作用更加突出。
阿里巴巴作为中国电商的领头羊，早期就在电商领域体现出了强大的竞争力。
近年来，阿里巴巴更是在数据开放领域迈出了关键性的一步，推出了阿里巴巴数据开放平台，并获得了广泛的应用。
本文将探讨阿里巴巴数据开放平台的价值与应用。
一、阿里巴巴数据开放平台的价值1.1 提供全面、可靠、实时的数据来源阿里巴巴数据开放平台汇聚阿里巴巴集团旗下淘宝、天猫等电商平台的海量数据，提供丰富的商品、交易、用户等多维度数据。
这些数据具有全面、可靠、实时的特点，可以为用户提供全面的信息支持。
1.2 促进数据的重复使用和再利用阿里巴巴数据开放平台通过规范化、标准化的数据格式和 API 接口，为用户提供了可用性非常高的数据资源。
用户可以通过访问 API 接口获取所需的数据，从而避免重复采集、处理数据的过程。
这使得数据资源得到充分利用，促进了数据的再利用。
1.3 提高数据的可解释性和价值阿里巴巴数据开放平台的数据不仅数量庞大，而且包含了工业、零售、金融、物流等多个领域的数据。
这些数据具有多维视角和深度级别的特点。
而对于传统数据统计使用者，这些数据可能显得缺乏可解释性。
而在平台上，数据已被全面整合和规范化，因此用户可以直接获取深度解释、分析这些数据的专家知识。
这样，数据的使用者可以充分利用数据的有用信息，提高了数据的价值。
1.4 简化数据提取过程，提高效率阿里巴巴数据开放平台简化了数据提取过程，提高了数据使用的效率。
用户可以快速找到所需的数据，节省了大量的时间和人员开支。
同时，数据也要经过格式化和标准化的处理，从而更容易被其他系统使用。
二、阿里巴巴数据开放平台的应用2.1 帮助品牌商了解市场趋势阿里巴巴数据开放平台可以为品牌商提供详细和实时的市场趋势，帮助他们了解消费市场的情况。
品牌商可以利用这些趋势数据调整产品设计，优化销售策略，从而提高产品的销售量。
大数据平台介绍
大数据平台可以支持不同的应用场景，如 数据分析、数据挖掘、数据可视化等，满 足不同业务需求。
大数据平台的分类
根据部署方式
大数据平台可以分为私有云和公有云两种部署方式。私有云采用云计算技术构建 ，可以实现公有云的所有功能，同时保证数据的安全性和可靠性；公有云则采用 运行公共云的所有基础设施，用户可以通过互联网访问大数据服包括新闻报道、社交
媒体上的评论和论坛讨论功能，帮助用户快速
了解舆情动态，同时还支持多种数据导出方式和定制化的数据分析服务。
微信指数
概述
微信指数是微信团队推出的一款 大数据分析工具，旨在帮助用户 了解微信平台上各类关键词的热 度和趋势。
根据数据处理方式
大数据平台可以分为批处理和流处理两种方式。批处理方式适用于对大规模数据 的离线处理和分析；流处理方式适用于对实时数据的在线处理和分析。
02
知名大数据平台介绍
阿里指数
概述
阿里指数是阿里巴巴集团推出的一个大数据分析平台，旨在为用户 提供关于市场趋势、行业动态和消费者行为等方面的洞察。
大数据平台介绍
• 大数据平台概述 • 知名大数据平台介绍 • 大数据平台的应用与发展趋势 • 大数据平台的未来展望与建议
01
大数据平台概述
定义与特点
定义
大数据平台是一个集成了数据存储、 处理、分析和管理功能的综合性平台 ，旨在提供高效的大数据处理和分析 服务。
特点
大数据平台具有海量数据处理能力、 高性能计算能力、数据安全性和可靠 性等特点，能够满足不同行业和领域 的数据处理和分析需求。
大数据平台的发展趋势与挑战
发展趋势
随着技术的不断进步和应用需求的增加，大数据平台的发展 趋势包括数据实时处理、数据安全与隐私保护、人工智能与 大数据的融合等。
阿里大数据平台
阿里大数据平台阿里大数据平台是阿里巴巴集团旗下的一项重要业务。
它是一个基于大数据技术的创新平台，旨在帮助企业根据大数据分析和洞察，提升业务运营效率和决策能力。
阿里大数据平台的核心优势在于深度挖掘和分析海量数据，为企业提供全面的数据支持和洞察解决方案。
通过阿里大数据平台，企业可以实现对销售数据、用户行为数据、供应链数据等多维度的深入分析和挖掘。
依靠强大的计算和分析能力，阿里大数据平台能够将大数据转化为有价值的商业洞察，并为企业提供精细化的业务决策支持。
阿里大数据平台提供的主要功能包括数据采集、数据处理、数据存储和数据分析。
通过数据采集，平台可以自动收集和整合来自多个数据源的数据，并实现对数据的实时更新和同步。
数据处理功能可以对数据进行清洗、转换和加工，保证数据的准确性和可用性。
数据存储功能提供了多种存储方式，包括关系型数据库、分布式文件系统等，以满足不同业务需求的数据存储需求。
数据分析功能则提供了多种分析算法和模型，帮助企业从数据中发现关键业务规律和趋势。
阿里大数据平台还提供了可视化的数据展示和报表功能，使企业能够直观地了解和分析数据。
通过数据报表，企业可以实时监控业务运营情况、产品销售情况等重要指标，及时调整业务策略和决策。
阿里大数据平台的优势不仅在于其强大的数据处理和分析能力，还在于其丰富的业务解决方案和行业经验。
阿里巴巴集团在多个行业都有丰富的数据积累，能够根据行业特点和需求，为企业提供个性化的数据分析和洞察解决方案。
此外，阿里大数据平台还积极与各大智能硬件厂商、传感器厂商等合作，实现对物联网数据的集成和分析，为企业提供更加完整的大数据解决方案。
总之，阿里大数据平台是阿里巴巴集团在大数据领域的重要业务，通过深度挖掘和分析海量数据，为企业提供全面的数据支持和洞察解决方案。
它不仅拥有强大的数据处理和分析能力，还提供丰富的业务解决方案和行业经验，为企业提供精细化的业务决策支持。
大数据服务平台功能简介
大数据服务平台功能简介大数据服务平台是一个集成多种大数据技术和功能的综合性平台，旨在提供一站式解决方案来处理、存储和分析大数据。
本文介绍了大数据服务平台的主要功能，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据可视化等方面。
一、数据采集大数据服务平台提供了丰富的数据采集功能，可以从多个数据源中收集数据。
它支持结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的采集，可以通过API、数据传输工具或者直接接入数据源的方式进行数据采集。
同时，平台还提供了数据质量监控和数据清洗功能，可确保采集到的数据准确、完整、一致。
二、数据存储大数据服务平台提供了高可靠性和高扩展性的数据存储功能。
它支持将数据存储在分布式文件系统中，如Hadoop的HDFS，以及在列式数据库中，如HBase和Cassandra。
这种分布式存储方式不仅可以容纳大量数据，还可以实现数据的冗余备份，确保数据的安全性和可靠性。
三、数据处理大数据服务平台提供了数据处理的能力，可以对大规模数据进行复杂的计算和分析。
它支持批量处理和实时处理两种方式。
对于批量处理，平台提供了分布式计算框架，如Hadoop的MapReduce和Spark，可以高效地处理大量数据。
对于实时处理，平台提供了流式计算框架，如Storm和Flink，可以实时地对数据进行处理和分析。
四、数据可视化大数据服务平台提供了数据可视化的功能，可以将分析结果以图表、报表等形式展示出来。
它支持各种数据可视化工具和库，如Tableau、Power BI和D3.js，可以根据用户需求自定义可视化界面和交互方式。
通过数据可视化，用户可以更直观地理解和分析数据，发现数据中的潜在关系和趋势。
五、安全与权限管理大数据服务平台注重数据的安全性和权限管理。
它提供了身份认证和访问控制的功能，可以对不同用户和角色进行权限的划分和管理。
同时，平台还支持数据的加密、传输的安全保证，以及日志的记录和审计，保障数据的机密性、完整性和可用性。
基于Hadoop_HBase的一淘搜索离线系统
InputSplit
InputSplit
Service Worker
Service Worker
Service Worker
1. Metrics(包括进度)
2. 发现Worker处理进度太慢
ServiceMaster
劢态合幵计算Worker
InputSplit InputSplit InputSplit
• 多种Coprocessor插件
RS-Level Balance
RegionServer region region RegionServer region region …….. region region region region region region RegionServer region region RegionServer region region
Both RS & Table Level Balance
RegionServer region region region region RegionServer region region …….. region region region region region RegionServer region region RegionServer region region
RegionServer
4. Append To Partition
C O P R O C E S S O r
P A R T I T I O n
RegionServer
Message Message Message Message ………… …………
Sort By TS
C O P R O C E S S O r
阿里云大数据开发平台运维指南V2.0
3.3 3.4
部署方案................................................................................................. 10 查询服务器信息及应用信息................................................................. 10 3.4.1 3.4.2 3.4.3 3.4.4 查询服务器相关信息...................................................................... 11 登陆服务器...................................................................................... 12 查询应用信息.................................................................................. 13 重启应用服务.................................................................................. 16
3.1 3.2
系统框架................................................................................................... 6 组件及作用............................................................................................... 6 3.2.1 3.2.2 3.2.3 3.2.4 3.2.5 3.2.6 3.2.7 3.2.8 3.2.9 Commonbase...................................................................................... 7 baseapi................................................................................................ 7 phoenix（调度）............................................................................... 7 Tenant ................................................................................................. 7 Meta ................................................................................................... 8 DQC ................................................................................................... 8 workbench .......................................................................................... 8 CDP .................................................................................................... 9 Alisa ................................................................................................... 9
阿里云大数据产品体系介绍
目录大数据产品框架数据计算平台数据加工与分析服务与应用引擎大数据应用场景记录 统计大规模计算GB计算复杂程度数据量TBPB网站独立数据 集市论坛小型电商小型EDW BI/DWMPP淘宝支付宝 CRMERPHPC语言识别影音识别图像识别关系网络图像比对 行为DNA刷脸精准广告大数仓消费预测征信搜索排序EB深度学习大数据产品框架应用加速器分析引擎 推荐引擎 兴趣画像分类预测规则引擎 标签管理ID-Mapping计算引擎数据加工和分析工具离线计算 流计算 数据开发 ETL 开发调度系统机器学习分析型数据库数据可视化工具数据采集CDP （离线）数据服务和应用引擎数据管理数据 地图数据 质量智能 监控阿里云大数据集成服务平台是阿里巴巴集团统一的大数据平台，提供一站式的大数据开发、管理、分析挖掘、共享交换解决方案，可用于构建PB 级别的数据仓库，实现超大规模数据集成，对数据进行资产化管理，通过对数据价值的深度挖掘，实现业务的数据化运营。
目录大数据产品框架数据计算平台数据加工与分析服务与应用引擎大数据离线计算服务 MaxCompute离线计算流计算分析型数据库大数据计算服务(MaxCompute ，原ODPS)是由阿里巴巴自主研发的大数据产品，支持针对海量数据（结构化、非结构化）的离线存储和计算、分布式数据流处理服务，并可以提供海量数据仓库的解决方案以及针对大数据的分析建模服务，应用于数据分析、挖掘、商业智能等领域。
存储易用安全计算●支持TB 、PB 级别数据存储 ●支持结构化、非结构化数据存储●集群规模可灵活扩展，支持同城、异地多数据中心模式●支持海量数据离线计算●支持分布式数据流式处理服务 ●支持SQL 、MR 、Graph(BSP)、StreamSQL 、MPI 编程框架 ●提供丰富的机器学习算法库●支持以RESTful API 、SDK 、CLT 等方式提供服务●不必关心文件存储格式以及分布式技术细节●经受了阿里巴巴实践检验●数据存储多份拷贝 ●所有计算在沙箱中运行MaxCompute 的优势和能力高效处理海量数据1、跨集群技术突破，集群规模可以根据需要灵活扩展，支持同城、异地多数据中心模式2、单一集群规模可以达到10000+服务器（保持80%线性扩展）3、不保证线性增长的情况下，单个集群部署可以支持100万服务器以上4、对用户数、应用数无限制，多租户支持500+部门5、100万以上作业及2万以上并发作业安全性1、所有计算在沙箱中运行2、多种权限管理方式、灵活数据访问控制策略3、数据存储多份拷贝易用性1、开箱即用2、支持SQL、MR、Graph、流计算等多种计算框架3、提供丰富的机器学习算法库4、ODPS支持完善的多租户机制，多用户可分享集群资源自主可控经过实践验证1、阿里巴巴自主研发2、整套平台经受了阿里巴巴超大规模数据应用的实践验证离线计算流计算分析型数据库离线计算流计算分析型数据库自主可控•使用Hadoop组件开发受制于开源社区，最多只能维护一个分支•开源社区组件太多，版本问题，打包问题，升级维护成本太高Hadoop核心技术架构发展缓慢•一些技术阿里要比开源社区更早实现（如分布式文件系统多master实现等）没有一个Hadoop发行版可以满足阿里巴巴的业务场景•如异地多数据中心、数据安全性等要求Hadoop社区分化严重，发展状况有隐忧当前Yahoo、Facebook等公司使用的都是自己的私有版本流计算 StreamCompute离线计算流计算分析型数据库●阿里云流计算（StreamCompute）是一个通用的流式计算平台，提供实时的流式数据分析及计算服务●整个数据处理链路是进行压缩的，链路是即时的，完全以业务为中心，数据驱动解决用户实际问题实时ETL 监控预警实时报表实时在线系统对用户行为或相关事件进行实时监测和分析，基于风控规则进行预警用户行为预警、app crash预警、服务器攻击预警数据的实时清洗、归并、结构化数仓的补充和优化实时计算相关指标反馈及时调整决策内容投放、无线智能推送、实时个性化推荐等双11、双12等活动直播大屏对外数据产品：数据魔方、生意参谋等低延时高效流数据处理，根据不同业务场景的时效性需要，从数据写入到计算出结果秒级别的延迟高可靠●底层的体系架构充分考虑了单节点失效后的故障恢复等问题，可以保证数据在处理过程中的不重不丢， Exactly-Once 语义保证●通过定期记录的checkpoint数据，自动恢复当前计算状态，保证数据计算结果的准确性可扩展计算能力和集群能力具有良好的可扩展性，用户可以通过简单的增加Worker节点数量的方式进行水平扩展，可以支持每天PB级别的数据流量开发方便●SQL支持度高：标准SQL，语义明确，门槛低，只需要关心计算逻辑，开发维护成本低●完善的元数据管理：SQL天然对元数据友好，SQL优化支持离线计算流计算分析型数据库功能特性BI分析的发展方向离线计算流计算分析型数据库分析型数据库概述离线计算流计算分析型数据库分析型数据库(Analytic DB)，是一套实时OLAP（Realtime-OLAP）系统。
阿里云大数据应用指南
阿里云大数据应用指南近年来，随着云计算、大数据技术的快速发展，越来越多的企业开始将自身的业务转向云端，期望通过云计算和大数据技术来提升企业的竞争力。
在众多云计算服务提供商中，阿里云以其领先的技术和业务，备受业界关注。
阿里云大数据平台作为阿里云的重要业务之一，其在大数据领域的技术和能力备受认可，国内外众多企业都在使用其提供的大数据解决方案，以达到提高业务效率和决策效果的目的。
本文将阐述阿里云大数据应用的优势和实际应用案例，以期为企业提供参考和借鉴。
一、阿里云大数据平台的优势1.全面的数据处理能力阿里云大数据平台提供了全链路的数据处理能力，包括数据采集、存储、计算、分析、可视化等环节。
相比传统的数据处理方式，阿里云大数据平台具有更高的效率和准确度，并能够满足各类不同的业务需求。
2.高效的数据存储和管理阿里云提供多种存储服务，如对象存储OSS、表格存储Table Store、文档数据库MongoDB等，可以满足不同数据类型的存储需求。
此外，阿里云还提供了流媒体存储、文件存储、块存储等服务，为企业的大数据存储提供了全面的支持。
3.快速的数据计算和分析能力阿里云大数据平台提供多种计算和分析服务，如大数据计算引擎MaxCompute、数据分析引擎DataWorks、流式计算引擎实时计算等，这些服务提供快速、高效的数据计算和分析能力，为企业的业务决策提供有力的数据支持。
4.全面的数据可视化服务阿里云大数据平台提供多种可视化工具和组件，如DataV、QuickBI等，这些工具和组件可以帮助企业实现数据的可视化和呈现，从而更好地理解和利用数据，提供更好的业务决策支持。
二、阿里云大数据应用案例1.新冠疫情防控在新冠疫情的防控工作中，阿里云大数据平台发挥了重要作用。
阿里云在数据收集和分析方面采用了多方合作的方式，通过VR锦鲤程序、WiFi数据分析、移动信令数据分析等多种方式，对人员移动轨迹、密切接触者等关键数据进行了采集和分析。
阿里巴巴云安全体系介绍
王涛-中国科学院大学
柯国霖-厦门大学
柯文炜-南京航空航天大学
• 2014年11月12日，阿里宣布参赛团 队挑战双11任务成功，超过天猫团队 效果16%，赢得100万奖金
阿里云安全团队
组织结构
• 超百人团队，专注云计算安全 • 安全产品 • 安全运营（底层安全、系统网络、
WEB安全、数据安全、行业运营) • 安全研究（APT研究、反欺诈研
阿里金融云安全框架
安全合规
• 2012年全国首个以产品为认证范围通过GB/T 22080：2008信息安全 管理体系认证
• 2012年全国首个云服务系统通过公安部等级保护三级测评 • 2013年全球首个云安全国际认证金牌 • 2014年金融云通过绿盟科技金融安全评估，名列一级优等 • 2014年云服务通过工信部可信云认证，质量有保证 • 2014年作为试点企业参加中央网信办“面向党政部门使用云计算安全
8
“天池”大赛
简介：
• 基于天池（大数据服务ODPS+开放数据集）平台开展的市场活动，旨在借助社
会的力量来挖掘数据的价值
• 开放数据：天猫用户在2011年04月-
08月的品牌行为数据。对品牌的点击、
购买、收藏、加入购物车等。
马健-南京大学
瞿天善-南京大学
李森栋-北京航空航天大学
• 预测数据：同样这些用户在同年9月 份将会购买的品牌
• 曾担任NIPS、SIGIR等顶级国际会议领域主席，曾担任KDD、AAAI、IJCAI等顶级会
议高级程序委员会委员。获得过美国国家科学基金会NSF Career Award
4
DaaS—分布式大数据处理平台架构
工具
数据开发平台
设计 开发 质量 运维
阿里云大数据专业认证(ACP级)-样题-0209
阿里云培训与认证 阿里云大数据专业认证（ACP级）－考试样题阿里云大数据专业认证（ACP级）考试样题一.单选题1.阿里云大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）是阿里巴巴自主研发的海量数据处理平台，主要服务于批量结构化数据的存储和计算。
以下哪个场景不适合使用大数据计算服务实现？a)在线交易系统b)数据仓库c)大数据的分析建模d)网站日志离线分析2.阿里云大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）中的表 event 是分区表，分区键是 dt （类型为string），每天生成一个分区，现在表中有 dt='20160101' 至 dt='20160531' 共5个月的数据，为了统计3月份 eventid 非空的数据量，开发人员运行了以下语句： select count(*) from event wheresubstr(dt,1,6)='201603' and eventid is not null; 对此任务的描述正确的是________。
a)此任务需要读event表中所有分区中的数据b)此任务只需要读event表中dt='20160301' 至dt='20160331'共31个分区中的数据c)此任务会读event表中所有分区中eventid非空的数据d)此任务只需要读event表中dt='20160301' 至dt='20160331'共31个分区中eventid非空的数据3.某信贷公司推出一款线上贷产品，采用阿里云的数据处理技术，通过对会员的历史数据进行分析，包括交易量、网上信用评价、企业自身经营状况等等，每天处理的数据量在20P左右，基于这些数据对用户信用进行聚类分析建模并产生预测数据，用户线上申请贷款时，能在1秒钟内根据用户模型预测结果得到该用户的资质评估、授信等信息。
大数据查询平台有哪些免费的个人
大数据查询平台有哪些免费的个人在当今社会，大数据已经成为了各行各业都离不开的重要资源。
无论是企业还是个人，都需要对海量的数据进行查询和分析，以便更好地理解和利用这些数据。
而为了满足用户的需求，市场上出现了很多大数据查询平台，其中不乏一些免费的个人版平台。
本文将介绍几个免费的个人版大数据查询平台，供您参考。
1. ElasticsearchElasticsearch是一个开源的实时分布式搜索和分析引擎。
它具有高性能、可伸缩、全文搜索和复杂查询等特点。
Elasticsearch可以用于存储、搜索和分析各种类型的数据，包括结构化和非结构化数据。
它支持多种数据源，如关系型数据库、日志文件等。
Elasticsearch还提供了强大的查询语言和丰富的聚合功能，可以方便地进行数据分析和可视化。
2. Apache HadoopApache Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理和存储大规模数据集。
它的核心是Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce计算模型。
Hadoop提供了一系列工具和库，使得用户可以方便地进行数据的存储、处理和分析。
Hadoop还支持多种编程语言和查询语言，如Java、Python和Hive等，使得用户可以根据自己的需求进行数据查询和分析。
3. Apache SparkApache Spark是一个快速通用的集群计算系统，可以处理大规模数据集。
它提供了高级API，如Spark SQL、Spark Streaming和MLlib等，可以方便地进行数据处理、机器学习和实时流处理等任务。
Spark还支持多种数据源，如HDFS、Cassandra和HBase等，使得用户可以从不同的数据源中获取数据进行查询和分析。
4. MySQLMySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，广泛用于各种应用程序中。
它具有稳定可靠、性能高和易于使用等优点。
MySQL可以存储和查询大量的结构化数据，支持复杂的查询语言和聚合功能。
阿里巴巴ODPS介绍
阿里云阿里云ODPS ODPS ODPS简介简介阿里云·互联网云计算·产品王乐珩自我介绍王乐珩（）目前在阿里云，任云计算业务线产品经理，主要负责数据分析领域。
此前在计算所生物信息组，任pFind蛋白质搜索引擎的架构师和程序经理。
什么是什么是ODPS ODPS ODPS（一）（一）阿里云开放数据处理服务(Open Data Processing Service ，简称ODPS) 是构建在飞天系统上的大规模分布式数据处理服务。
ODPS 以REST API 的形式，支持用户提交类SQL 的查询语言，对海量数据进行处理。
在API 之上，还提供SDK 开发包和命令行工具， 上还有一个Web 演示界面。
什么是什么是ODPS ODPS ODPS（二）（二）与传统数据仓库工具相比ODPS 有以下优势：•处理能力强大：后面提到的“应用案例一”和“应用案例二”和“应用案例五”的客户都曾经购买使用过传统数据仓库技术解决方案，但是都无法适应剧烈膨胀的数据规模。
•成本低廉，伸缩灵活：由于云计算的业务特点，用户可以根据自己的实际需求租用相应的计算能力。
同时节省昂贵的运营费用。
后面提到的“应用案例四” 和“应用案例五”的客户的支出，是与其网站业务量，以及产品线复杂程度一起增长的。
什么是什么是ODPS ODPS ODPS（三）（三）与HIVE 、Big Query 相比ODPS 有以下特点：•企业级特征：定制化ETL 、窗口函数、存储过程、作业调度、M\R 、UDF 等。
•项目支撑：项目空间和帐号授权机制(Project/ User/Role/ACL)。
Quota 和Priority 的管理。
•Web Service ： RESTful API 、多语言SDK 、事件订阅。
的区别（一）OTS的区别（一）RDS、、OTSODPSODPS与与RDS阿里云关系型数据库服务（Relational Database Service，简称RDS）是构建在弹性计算系统上的商用关系型数据库服务。
阿里巴巴ODPS介绍
阿里云阿里云ODPS ODPS ODPS简介简介阿里云·互联网云计算·产品王乐珩自我介绍王乐珩（）目前在阿里云，任云计算业务线产品经理，主要负责数据分析领域。
此前在计算所生物信息组，任pFind蛋白质搜索引擎的架构师和程序经理。
什么是什么是ODPS ODPS ODPS（一）（一）阿里云开放数据处理服务(Open Data Processing Service ，简称ODPS) 是构建在飞天系统上的大规模分布式数据处理服务。
ODPS 以REST API 的形式，支持用户提交类SQL 的查询语言，对海量数据进行处理。
在API 之上，还提供SDK 开发包和命令行工具， 上还有一个Web 演示界面。
什么是什么是ODPS ODPS ODPS（二）（二）与传统数据仓库工具相比ODPS 有以下优势：•处理能力强大：后面提到的“应用案例一”和“应用案例二”和“应用案例五”的客户都曾经购买使用过传统数据仓库技术解决方案，但是都无法适应剧烈膨胀的数据规模。
•成本低廉，伸缩灵活：由于云计算的业务特点，用户可以根据自己的实际需求租用相应的计算能力。
同时节省昂贵的运营费用。
后面提到的“应用案例四” 和“应用案例五”的客户的支出，是与其网站业务量，以及产品线复杂程度一起增长的。
什么是什么是ODPS ODPS ODPS（三）（三）与HIVE 、Big Query 相比ODPS 有以下特点：•企业级特征：定制化ETL 、窗口函数、存储过程、作业调度、M\R 、UDF 等。
•项目支撑：项目空间和帐号授权机制(Project/ User/Role/ACL)。
Quota 和Priority 的管理。
•Web Service ： RESTful API 、多语言SDK 、事件订阅。
的区别（一）OTS的区别（一）RDS、、OTSODPSODPS与与RDS阿里云关系型数据库服务（Relational Database Service，简称RDS）是构建在弹性计算系统上的商用关系型数据库服务。
阿里巴巴 数据湖 解析
阿里巴巴数据湖解析
阿里巴巴数据湖是一种数据管理和分析解决方案，它通过集成大数据、数据仓库和数据集市等多种数据源，将数据存储在一个统一的存储层中。
数据湖的设计理念是将所有数据收集、存储和处理的过程集中在一个平台上，从而方便用户进行数据的分析和挖掘。
使用阿里巴巴数据湖的好处之一是它可以处理各种类型和格式的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
数据湖的存储层可以快速接收和存储大量数据，而不需要预先定义数据结构或模式。
这使得数据湖非常适合处理海量的实时数据流，能够确保数据的快速可用性。
另一个优势是阿里巴巴数据湖提供了强大的数据处理和分析能力。
通过集成多个数据源和工具，用户可以使用SQL等一般用于关系型数据库的查询语言来执行复杂的分析和挖掘任务。
此外，数据湖还支持各种机器学习和人工智能算法，可以用于数据建模和预测。
阿里巴巴数据湖还具备高度的可扩展性和可靠性。
它使用分布式计算和存储技术，可以轻松处理大规模数据和高并发请求。
此外，数据湖也提供了数据安全和权限管理的机制，确保数据的保密性和完整性。
总结起来，阿里巴巴数据湖是一个功能强大的数据管理和分析平台，它可以处理各种类型和格式的数据，并提供高效的数据处理和分析能力。
通过使用数据湖，用户可以更加方便地进行数据的分析和挖掘，并获得有关数据的深入洞察。
阿里斑马系统
阿里斑马系统
简介
阿里斑马系统，是阿里巴巴集团旗下的一个人工智能和大数据服务平台，它不仅拥有全方位的自动化和智能服务功能，还针对大数据领域的开发功能进行了全面的优化提升。
阿里斑马系统由集团研发的自营开放应用和自营算法引擎构成。
自营开放应用实现了阿里斑马开发者在阿里斑马系统上进行自由开发的基础，支持开发者丰富的功能，并实现了从源代码到调度发布的一体化平台。
自营算法引擎则实现了从数据分析到预测分析以及多维度决策的全程智能化，从而使阿里斑马系统成为大数据应用的一站式服务平台，丰富现有的IT 组织的大数据能力，助力以数据为基础的企业级应用发展。
此外，阿里斑马系统同时还拥有AI实用服务平台，可支持自然语言处理和图像识别等功能，实现技术服务的全面智能化、高效自动化，为应用提供快速有效的技术支持，增强智能化应用创新能力。
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• 推荐、社交网络、物流、…
利用图编程实现SSSP算法(1)
GraphLoader – 图加载基类
public static class SSSPGraphLoader extends GraphLoader<LongWritable, LongWritable, LongWritable, LongWritable> {
路漫漫其悠远
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多集群架构
• 多计算机群
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ– 解决规模瓶颈 – 统一meta
• 准实时数据同步
– 减少热数据跨机房 – 业务迁移
• 多控制机群
– 灰度发布 – 业务分离
多租户模型
如何支持多个团队在一个平台上开发？
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多租户模型
• 用户空间 • 授权访问 • 跨空间访问 • 受保护的空间 • 空间互信
@Override public void load(Record record, MutationContext<...> context) { SSSPVertex vertex = new SSSPVertex(); vertex.setId((LongWritable) record.get(0)); String[] edges = record.get(1).toString().split(","); for (int i = 0; i < edges.length; i++) {
• 适用场景：
– Ad hoc分析
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图编程
• 功能：
– 统一的API、授权、数据存储、meta – Master-slave，worker负责子图 – 通过迭代在节点间通讯和修改图拓扑
• 挑战：
– 数据倾斜时的内存控制 – 与其他类型作业共存 – 错误恢复
• 优势：
– 方便处理图数据 – 多轮迭代性能远好于MR
计算集群1
(Meta OTS Store)
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ODPS接入层 ODPS控制集群
飞天内部认证 与授权中心
KDC (SSO服务) Shenshu (授权服务)
计算集群n
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ODPS 客户端 (SDK, Console)
SQL实例: INSERT OVERWRITE prjB.t1 AS SELECT a.shop_name, b.sale_total FROM prjA.shop a
String[] ss = edges[i].split(":"); vertex.addEdge(new LongWritable(Long.parseLong(ss[0])),
new LongWritable(Long.parseLong(ss[1]))); } context.addVertexRequest(vertex); } }
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我们面临的主要问题
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高效稳定的计算模型
SQL、Map Reduce仍然是离线运算的主流， 但是， 频繁IO带来的性能瓶颈… 模型描述能力的局限…
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准实时查询
• 优势：
– 避免IO消耗 – 节约调度成本
• 劣势：
– Failover – 资源占用 – 数据规模
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ODPS安全架构
数据安全是每个平台产品 需要解决的核心问题
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ODPS 客户端 (SDK, Console)
ODPS安全架构
ODPS接入层 ODPS控制集群
Web 服务器
ODPS服务 OdpsWorker
Scheduler Executor
Hive Server
计算集群n …
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利用图编程实现SSSP算法(2)
Vertex – 点基类
public static class SSSPVertex extends Vertex<LongWritable, LongWritable, LongWritable, LongWritable> {
@Override public void compute(ComputeContext<…> context, Iterable messages) { long minDist = (getId() == 1) ? 0 : Integer.MAX_VALUE; for (LongWritable msg : messages) {
阿里巴巴大数据事业部
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阿里巴巴离线大数据处理平台
• ODPS (Open Data Processing Service) • 支持海量结构化数据的离线存储和计算 • 以RESTful API的方式提供服务 • 基于阿里巴巴自主知识产权的分布式操作系统 • 支持高吞吐量的数据上传下载服务 • 支持SQL和存储过程 • 支持MapReduce、BSP编程框架 • 支持常用的矩阵运算和数据挖掘算法 • 支持多用户管理和基于ACL和policy的权限控制 • 基于ODPS可以打造完整的数据仓库解决方案
if (msg < minDist) { minDist = msg; } } if (minDist < this.getValue()) { this.setValue(minDist); for (Edge e : this.getEdges()) { context.sendMessage(e.getDestVertexId(), minDist + getValue()); } } else { voteToHalt(); } } }
阿里巴巴离线大数据处 理平台
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2020/3/29
提纲
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大数据时代
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大数据时代的挑战
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阿里巴巴的大数据产品探索
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淘宝贷款
• 解决小微企业贷款难的问题：
– 金额高 – 流程长 – 授信难 – 周期长
• 完全以数据驱动的产品 • 对既有数据进行二次挖掘 • 颠覆原有业务模式 • 规模优势
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利用图编程实现SSSP算法(3)
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矩阵和算法运算支持
• 基于MPI的算法运算包 • 图形化交互界面 • 支持算法：
– SVD分解 – 逻辑回归 – 随机森林 –…
- ODPS
• 连接R与ODPS • 集成ODPS的算法
多集群架构
业务增长的速度永远快于技术完善的速度， 如何支撑日益膨胀的存储和计算需求？