淘宝数据仓库架构实践
淘宝数据应用开发平台iData
代码库 • 代码 • 与用户的关联
数据工场关键服务——知识库（元数据）
数据字典 指标库 自动建模/模型优化
知识库
数据质量监控
…元
数
据
SQL自动改写
血缘分析&影响分析
应 用
BUS
生命周期 监控告警 SQL优化
其
…
它 服
务
ห้องสมุดไป่ตู้
Sphinx
收集器
收集器
Hadoop MR
Hadoop HDFS
Metadata Service
规则 ( Rule )：
生命 周期
动作 ( Action )：
对象（ Object ）： Hive table HDFS中的目录
动作( Action )： 仅保留，不作操作 删除 合并/压缩 极限存储 HDFS Raid 移动到其它文件系统 其它操作(可增加) 动作可以级联
规则( Rule )： 指定管理对象，在指定时间后，执行 指定操作策略。 每个管理对象可以配置多条管理规则。
数据产品PD 数据产品开发团队
分析、挖掘用户 需求 数据产品设计
模型架构师
使用、建设
架构师 程序员
基础开发 & 开发架构
建设
技术框架设计 平台与工具的实现
数据平台——产品架构
数
据
报表需求(淘数据)
即席查询(adhoc)
数据分析
数据挖掘
数据产品
应 用
数据应用开发平台——数据工场
数
据
开
发
平
Data Integration
d
d
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e
e
e
e
数据仓库的设计和实现
数据仓库的设计和实现一、数据仓库的定义数据仓库(Data Warehouse)是指从不同数据源种搜集的信息，经过多维分析后形成的一个集中式且具备分析能力的数据存储库。
二、数据仓库设计的基本原则1. 集成性：数据仓库应该整合多个数据源的数据，具有全局性视角。
2. 时效性：数据应该是最新的，而非历史的，数据之间应该有时间关系。
3. 一致性：数据应该是唯一的、标准化的，并应该尽可能的与同一机构的不同业务应用和不同数据源适配。
4. 可访问性：数据应该是用户友好的，对多种数据操作的查询方式都要满足。
5. 稳定性：为避免影响公司核心业务，数据仓库必须保障数据的一致性，同时也保障数据的灵活性，以适应业务发展的方向。
三、数据仓库的设计流程数据仓库的设计流程可以大致分为以下几个步骤：1. 确定数据仓库的业务目标，指出数据仓库用于集成的数据源和数据仓库必须包含的内容。
2. 设计维度模型，理解主题业务流程，建立数据源和数据仓库之间的映射。
3. 设计度量模型，设定可计算的指标和各类跟踪指标。
这些指标是基于业务主题的分析，包括财务、物流和顾客等。
4. 设计 ETL 流程，其包括抽取阶段、转换阶段和装载阶段。
5. 设计物理架构，建立数据仓库到数据仓库工作台（作为交互的接口）的架构。
四、数据仓库的实现1. ETL 流程的实现，包括实现数据抽取、数据清洗、数据变换和数据装载为一体的各工作点，以完成 ETL 的流程。
2. 数据模型的实现，包括维度模型的物理模型和星型模型的物理模型。
物理模型也会设计纵向分区的间隔，同时也会考虑使用分区以便支撑大表的运行。
3. 明星和雪花分型的实现，考虑到性大数据、性能提升和系统的可维护性，将设计数据仓库的分层体系结构。
4. 单点登录、按权限进行数据授权，数据科技化越来越深，数据授权也会随之上升，因此数据仓库的权限设计也变得越来越重要。
5. 多维查询分析，利用数据挖掘、多维分析等技术把数据信息分析出来，是数据仓库的理解和利用它的关键。
淘宝购物数据库课程设计
淘宝购物数据库课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解数据库的基本概念，掌握数据库在淘宝购物中的应用。
2. 学生能学会使用数据库管理系统，如MySQL，进行基本的数据存储、查询和管理操作。
3. 学生能掌握数据库设计的基本原则，结合淘宝购物场景，构建合理的数据库结构。
技能目标：1. 学生能运用数据库知识，设计并实现一个简单的淘宝购物数据库。
2. 学生能运用SQL语句进行数据的插入、查询、更新和删除等操作。
3. 学生能通过数据库管理软件，对淘宝购物数据库进行维护和管理。
情感态度价值观目标：1. 学生能认识到数据库在生活中的广泛应用，增强对信息技术的兴趣和认识。
2. 学生在团队合作中，培养沟通协调能力和解决问题的能力。
3. 学生能关注网络购物中的信息安全问题，提高信息安全意识。
课程性质：本课程为信息技术学科，结合淘宝购物场景，旨在让学生掌握数据库的基础知识和应用能力。
学生特点：六年级学生具备一定的计算机操作能力，对网络购物有一定的了解，但数据库知识较为陌生。
教学要求：教师应采用任务驱动的教学方法，注重实践操作，引导学生自主探究和合作学习，培养其信息技术素养。
在教学过程中，关注学生的学习进度，及时调整教学策略，确保课程目标的达成。
通过本课程的学习，使学生能够将所学知识应用于实际生活，提高其解决问题的能力。
二、教学内容1. 数据库基础知识- 数据库的概念与作用- 数据模型与关系模型- 关系数据库的组成与结构2. 数据库管理系统- 数据库管理系统的选择与安装（以MySQL为例）- SQL语言基础：数据定义、数据操纵、数据查询、数据控制- 数据库的基本操作：创建数据库、表、索引等3. 淘宝购物数据库设计- 用户表、商品表、订单表等基本表的设计- 表与表之间的关系：外键、参照完整性- 数据库设计原则与优化4. 数据库应用实例- 淘宝购物数据库的创建与维护- 淘宝购物数据的插入、查询、更新和删除操作- 数据库安全性、完整性、一致性保障措施5. 教学内容的安排与进度- 第一课时：数据库基础知识，关系数据库的组成与结构- 第二课时：数据库管理系统的安装与基本操作，SQL语言基础- 第三课时：淘宝购物数据库设计，表与表之间的关系- 第四课时：数据库应用实例，综合实践操作教学内容参考教材相关章节，结合课程目标和学生实际情况进行组织。
数据仓库的设计和构建
数据仓库的设计和构建数据仓库（Data Warehouse）是指将组织机构内部各种分散的、异构的数据整合起来，形成一个共享的、一致的、易于查询和分析的数据环境。
数据仓库的设计和构建是数据管理和分析的重要环节。
本文将结合实践经验，介绍数据仓库的设计与构建过程。
一、需求分析数据仓库的设计与构建首先需要进行需求分析。
在需求分析阶段，我们需要明确以下几个问题：1. 数据来源：确定数据仓库所需要的数据来源，包括内部系统和外部数据源。
2. 数据维度：确定数据仓库中需要关注的维度，如时间、地理位置、产品等。
3. 数据粒度：确定数据仓库中的数据粒度，即需要对数据进行何种程度的聚合。
4. 数据可用性：确定数据仓库中数据的更新频率和可用性要求。
5. 分析需求：明确数据仓库所需满足的分析需求，如报表查询、数据挖掘等。
二、数据模型设计在数据仓库设计过程中，数据模型的设计尤为重要。
常用的数据模型包括维度建模和星型模型。
维度建模是基于事实表和维度表构建的，通过定义事实和维度之间的关系，建立多维数据结构。
星型模型则将事实表和各个维度表之间的关系表示为星型结构，有助于提高查询效率。
根据具体需求和数据特点，选择合适的数据模型进行设计。
三、数据抽取与转换数据仓库的构建过程中，需要从各个数据源中抽取数据，并进行清洗和转换。
数据抽取常用的方法包括全量抽取和增量抽取。
全量抽取是指将数据源中的全部数据抽取到数据仓库中，适用于数据量较小或变动频率较低的情况。
增量抽取则是在全量抽取的基础上，只抽取发生变动的数据，提高了数据抽取的效率。
数据在抽取到数据仓库之前还需要进行清洗和转换。
清洗的目标是去除数据中的错误、冗余和不一致之处，保证数据的准确性和完整性。
转换的目标是将数据格式进行统一，并进行必要的计算和整合，以满足数据仓库的需求。
四、数据加载与存储数据加载是指将抽取、清洗和转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载的方式可以分为批量加载和实时加载。
淘宝商家数据中心简介
淘宝商家数据中心简介淘宝商家数据中心简介1.背景介绍1.1 公司概述1.2 淘宝商家数据中心的背景和作用2.数据中心架构2.1 硬件设施2.2 网络架构2.3 存储系统2.4 数据备份与恢复3.数据采集与分析3.1 数据采集方法3.2 数据清洗与处理3.3 数据分析技术和工具3.4 数据可视化展示4.数据安全与隐私保护4.1 数据安全管理措施4.2 隐私保护政策4.3 合规要求5.数据应用与业务支持5.1 数据应用领域5.2 业务决策支持5.3 数据驱动的产品创新6.数据共享与合作6.1 数据共享原则与途径6.2 合作伙伴关系管理6.3 数据共享合作案例7.附件附件1：数据中心架构图附件2：数据采集与分析流程图附件3：数据安全管理措施详情注释：1.数据清洗与处理：对采集的数据进行预处理，包括数据去重、数据格式转换、数据归一化等。
2.数据可视化展示：使用可视化工具将数据以图表或图形的方式呈现，便于用户直观理解和分析。
3.数据安全管理措施：包括网络安全防护、数据加密、访问权限控制等措施，确保数据的安全性和完整性。
4.隐私保护政策：保护用户个人信息安全的政策和措施，如数据匿名化处理、用户授权管理等。
5.合规要求：符合相关法律法规和行业规范的要求，包括数据保护法、电子商务法等。
6.数据应用领域：包括市场调研、用户行为分析、推荐系统等。
7.业务决策支持：通过数据分析提供给业务决策者的科学依据和指导意见。
8.数据驱动的产品创新：通过分析用户需求和行为数据，进行产品功能优化和创新。
附件：附件1：数据中心架构图附件2：数据采集与分析流程图附件3：数据安全管理措施详情法律名词及注释：1.数据保护法：指保护个人信息的法律法规，如《中华人民共和国个人信息保护法》。
2.电子商务法：指规范电子商务活动的法律法规，如《中华人民共和国电子商务法》。
商品仓库管理系统数据库设计
（2）供应商的基本信息
每个供应商拥有唯一的编号、名字、地址、供应货物及电号码。
（3）货物的基本信息
每种货物有一个编号，会存放在一个仓库中，货物有唯一的名称，属于一个类型，拥有一定货物存储量，管理员可以对其信息进行修改。
40
供应商地址
货物
Pgoods
char
6
供应商供应货物
电话
Ptel
char
11
供应商电话
照片
Picon
image
16
供应商照片
5.仓库存储数据字典
属性名
存储代码
类型
长度
备注
货物编号
Gno
char
5
仓库编号
Sno
char
5
货物名称
Gname
char
10
类型名称
Tname
char
20
货物存储量
Gnum
int
4
仓库货物存储量
6.货物入库数据字典
属性名
存储代码
类型
长度
备注
货物编号
Gno
char
5
供应商编号
Pno
char
5
货物名称
Gname
char
10
货物类型
Tname
char
20
仓库编号
Sno
real
4
入库总量
Innum
int
4
货物入库总量
收购单价
Inprice
淘宝技术框架分析报告
淘宝技术框架分析报告淘宝作为国首屈一指的大型电子商务，每天承载近30亿PV的点击量，拥有近50PB的海量数据，那么淘宝是如确保其的高可用的呢？本文将对淘宝在构建大型过程中所使用到的技术框架做一个总结，并结合银行现有技术框架进展比照分析。
另外，本文还会针对金融互联网以及公司未来技术开展向给出个人看法。
淘宝技术分析CDN技术及多数据中心策略国的网络由于运营商不同〔分为电信、联通、移动〕，造成不同运营商网络之间的互访存在性能问题。
为了解决这个问题，淘宝在全国各地建立了上百个CDN节点，当用户访问淘宝时，浏览器首先会访问DNS效劳器，通过DNS解析域名，根据用户的IP将访问分配到不同的入口。
如果客户的IP属于电信运营商，那么就会被分配到同样是电信的CDN节点，并且保证访问的〔这里主要指JS、CSS、图片等静态资源〕CDN节点是离用户最近的。
这样就将巨大的访问量分散到全国各地。
另外，面对如此巨大的业务请求，任一个单独的数据中心都是无法承受的，所以淘宝在全国各主要城市都建立了数据中心，这些数据中心不但保证了容灾，而且各个数据中心都在提供效劳。
不管是CDN技术还是多个数据中心，都涉及到复杂的数据同步，淘宝很好的解决了这个问题。
银行现在正在筹建两地三中心，但主要目的是为了容灾，数据中心的利用率差，而淘宝的多个数据中心利用率为100%。
LVS技术淘宝的负载均衡系统采用了LVS技术，该技术目前由淘宝的章文嵩博士负责。
该技术可以提供良好的可伸缩性、可靠性以及可管理型。
只是这种负载均衡系统的构建是在Linux操作系统上，其他操作系统不行，并且需要重新编译Linux操作系统核，对系统核的了解要求很高，是一种软负载均衡技术。
而银行那么通过F5来实现负载均衡，这是一种硬负载均衡技术。
Session框架Session对于Web应用是至关重要的，主要是用来保存用户的状态信息。
但是在集群环境下需要解决Session共享的问题。
目前解决这个问题通常有三种式，第一个是通过负载均衡设备实现会话保持，第二个是采用Session复制，第三个那么是采用集中式缓存。
数据仓储实验报告
一、实验目的1. 了解数据仓储的基本概念和架构。
2. 掌握数据仓库的构建流程和方法。
3. 熟悉数据仓库常用工具的使用。
4. 培养数据分析能力。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 数据库：MySQL 5.73. 数据仓库工具：DataWorks4. 编程语言：Python 3.8三、实验内容1. 数据仓库基本概念及架构数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、支持数据分析和决策支持的数据集合。
它通过从多个数据源中抽取、清洗、转换和加载数据，为用户提供统一的数据视图。
数据仓库架构通常包括以下层次：（1）数据源层：包括企业内部和外部的各种数据源，如数据库、文件、日志等。
（2）数据集成层：负责将数据源中的数据进行抽取、清洗、转换和加载，形成统一的数据格式。
（3）数据仓库层：存储经过清洗和转换的数据，为数据分析提供数据基础。
（4）应用层：包括各种数据分析工具、报表系统等，为用户提供数据分析和决策支持。
2. 数据仓库构建流程（1）需求分析：了解企业业务需求，明确数据仓库的目标和功能。
（2）数据源选择：根据需求分析结果，选择合适的数据源。
（3）数据抽取：从数据源中抽取所需数据。
（4）数据清洗：对抽取的数据进行清洗，包括数据去重、错误修正、缺失值处理等。
（5）数据转换：将清洗后的数据按照一定的规则进行转换，如数据格式转换、计算等。
（6）数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中。
（7）数据维护：定期对数据仓库进行维护，如数据备份、数据清理等。
3. 数据仓库常用工具使用（1）DataWorks：阿里云提供的数据仓库开发平台，支持数据抽取、清洗、转换和加载等功能。
（2）Python：编程语言，可用于数据清洗、转换和加载等操作。
（3）MySQL：关系型数据库，用于存储数据仓库中的数据。
4. 数据分析能力培养（1）学习数据分析基本理论和方法。
（2）熟练掌握数据分析工具，如Excel、Python等。
（3）通过实际案例分析，提高数据分析能力。
智能仓储管理技术在电商行业的实践案例分享
智能仓储管理技术在电商行业的实践案例分享第一章智能仓储管理技术概述 (2)1.1 技术背景 (2)1.2 电商行业需求 (3)第二章智能仓储系统架构 (3)2.1 系统设计原则 (3)2.2 系统组成与功能 (4)2.3 技术选型与应用 (5)第三章仓储物联网技术实践 (5)3.1 物联网技术概述 (5)3.2 硬件设备部署 (5)3.3 数据采集与处理 (6)3.3.1 数据采集 (6)3.3.2 数据处理 (6)第四章仓储自动化技术实践 (6)4.1 自动化设备选型 (6)4.2 设备集成与调试 (7)4.3 自动化流程优化 (7)第五章仓储大数据分析技术实践 (8)5.1 数据来源与处理 (8)5.2 数据分析方法 (8)5.3 应用案例分析 (8)第六章仓储安全管理实践 (9)6.1 安全管理策略 (9)6.1.1 安全管理制度建设 (9)6.1.2 安全风险防控 (9)6.2 安全预警与监控 (9)6.2.1 安全预警系统 (9)6.2.2 视频监控系统 (10)6.3 应急处理与预案 (10)6.3.1 应急预案制定 (10)6.3.2 应急处理流程 (10)第七章仓储人力资源管理实践 (10)7.1 人员培训与管理 (11)7.1.1 培训体系的构建 (11)7.1.2 培训实施与管理 (11)7.2 人员绩效考核 (11)7.2.1 绩效考核体系构建 (11)7.2.2 绩效考核实施 (11)7.3 人员调度与优化 (12)7.3.1 人员调度策略 (12)7.3.2 人员优化配置 (12)第八章仓储物流协同实践 (12)8.1 物流协同模式 (12)8.1.1 模式概述 (12)8.1.2 模式分类 (12)8.1.3 模式实践案例 (13)8.2 信息共享与协同 (13)8.2.1 信息共享概述 (13)8.2.2 信息共享途径 (13)8.2.3 信息共享实践案例 (13)8.3 协同效果评估 (13)8.3.1 评估指标 (13)8.3.2 评估方法 (14)8.3.3 评估实践案例 (14)第九章仓储成本控制实践 (14)9.1 成本构成分析 (14)9.2 成本控制策略 (14)9.3 成本优化案例 (15)第十章智能仓储管理技术在电商行业的未来发展 (15)10.1 技术发展趋势 (15)10.2 行业应用前景 (16)10.3 挑战与对策 (16)第一章智能仓储管理技术概述1.1 技术背景互联网技术的飞速发展，电子商务行业在我国经济中的地位日益凸显。
淘宝技术架构演进之路
淘宝技术架构演进之路1. 概述本⽂以淘宝作为例⼦，介绍从⼀百个到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让⼤家对架构的演进有⼀个整体的认知，⽂章最后汇总了⼀些架构设计的原则。
特别说明：本⽂以淘宝为例仅仅是为了便于说明演进过程可能遇到的问题，并⾮是淘宝真正的技术演进路径2. 基本概念在介绍架构之前，为了避免部分读者对架构设计中的⼀些概念不了解，下⾯对⼏个最基础的概念进⾏介绍：分布式系统中的多个模块在不同服务器上部署，即可称为分布式系统，如Tomcat和数据库分别部署在不同的服务器上，或两个相同功能的Tomcat分别部署在不同服务器上⾼可⽤系统中部分节点失效时，其他节点能够接替它继续提供服务，则可认为系统具有⾼可⽤性集群⼀个特定领域的软件部署在多台服务器上并作为⼀个整体提供⼀类服务，这个整体称为集群。
如Zookeeper中的Master和Slave分别部署在多台服务器上，共同组成⼀个整体提供集中配置服务。
在常见的集群中，客户端往往能够连接任意⼀个节点获得服务，并且当集群中⼀个节点掉线时，其他节点往往能够⾃动的接替它继续提供服务，这时候说明集群具有⾼可⽤性负载均衡请求发送到系统时，通过某些⽅式把请求均匀分发到多个节点上，使系统中每个节点能够均匀的处理请求负载，则可认为系统是负载均衡的正向代理和反向代理系统内部要访问外部⽹络时，统⼀通过⼀个代理服务器把请求转发出去，在外部⽹络看来就是代理服务器发起的访问，此时代理服务器实现的是正向代理；当外部请求进⼊系统时，代理服务器把该请求转发到系统中的某台服务器上，对外部请求来说，与之交互的只有代理服务器，此时代理服务器实现的是反向代理。
简单来说，正向代理是代理服务器代替系统内部来访问外部⽹络的过程，反向代理是外部请求访问系统时通过代理服务器转发到内部服务器的过程。
3. 架构演进3.1 单机架构以淘宝作为例⼦。
在⽹站最初时，应⽤数量与⽤户数都较少，可以把Tomcat和数据库部署在同⼀台服务器上。
淘宝大数据案例
淘宝大数据案例【篇一：淘宝大数据案例】【编者按】近两年，“大数据”这个词越来越为大众所熟悉，“大数据”一直是以高冷的形象出现在大众面前，面对大数据，相信许多人都一头雾水。
下面我们通过十个经典案例，让大家实打实触摸一把“大数据”。
你会发现它其实就在身边而且也是很有趣的。
马云说：互联网还没搞清楚的时候，移动互联就来了，移动互联还没搞清楚的时候，大数据就来了。
近两年，“大数据”这个词越来越为大众所熟悉，“大数据”一直是以高冷的形象出现在大众面前，面对大数据，相信许多人都一头雾水。
下面我们通过十个经典案例，让大家实打实触摸一把“大数据”。
你会发现它其实就在身边而且也是很有趣的。
啤酒与尿布全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。
没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。
如今，“啤酒＋尿布”的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例，被人津津乐道。
数据新闻让英国撤军2010年10月23日《卫报》利用维基解密的数据做了一篇“数据新闻”。
将伊拉克战争中所有的人员伤亡情况均标注于地图之上。
地图上一个红点便代表一次死伤事件，鼠标点击红点后弹出的窗口则有详细的说明：伤亡人数、时间，造成伤亡的具体原因。
密布的红点多达39万，显得格外触目惊心。
一经刊出立即引起朝野震动，推动英国最终做出撤出驻伊拉克军队的决定。
意料之外：胸部最大的是新疆妹子淘宝数据平台显示，购买最多的文胸尺码为b罩杯。
b罩杯占比达41.45%，其中又以75b的销量最好。
其次是a罩杯，购买占比达25.26%，c罩杯只有8.96%。
在文胸颜色中，黑色最为畅销。
以省市排名，胸部最大的是新疆妹子。
qq圈子把前女友推荐给未婚妻2012年3月腾讯推出qq圈子，按共同好友的连锁反应摊开用户的人际关系网，把用户的前女友推荐给未婚妻，把同学同事朋友圈子分门别类，利用大数据处理能力给人带来“震撼”。
淘宝功能架构图ppt课件
SPU搜索
…搜索
1
介绍上图中提到的各个系统缩写意思
1.UIC: 用户中心(User Interface Center),提供所有用户信息相关的读写服务，如基本信息，扩展信息，社区信息，买卖家信用等级等等。 淘宝现在有两类卖家B 和C，这是通过在用户身上打不同的标签实现的，我们这次的无名良品卖家也是通过在用户身上打特殊的标签来区别于淘宝 已有的B 和C 类卖家。淘宝的TOP 平台已经开放了大部分的UIC 接口。 2.IC：商品中心(Item Center),提供所有商品信息的读写服务，比如新发商品，修改商品，删除商品，前后台读取商品相关信息等等，IC 是 淘宝比较核心的服务模块，有专门的产品线负责这块内容，IC 相关接口在TOP 中占的比重也比较大。 3.SC：店铺中心(Shop Center),类似中文站的旺铺，不过淘宝的SC 不提供页面级应用，提供的都是些远程的服务化的接口,提供店铺相关信 息的读写操作。 如：开通店铺，店铺首页，及detail 页面店铺相关信息获取，如店内类目，主营，店铺名称，店铺级别：如普通，旺铺，拓展版， 旗舰版等等。装修相关的业务是SC 中占比重较大的一块，现在慢慢的独立为一个新的服务化中心DC(design center),很多的前台应用已经通过直 接使用DC 提供的服务化接口直接去装修相关的信息。 4.TC：交易中心(Trade Center),提供从创建交易到确认收货的正 向交易流程服务，也提供从申请退款到退款完成的反向交易流程服务. 5.PC：促销中心(Promotion Center),提供促销产品的订购，续费，查询，使用相关的服务化接口，如：订购和使用旺铺，满就送，限时秒 杀，相册，店铺统计工具等等。 6.Forest：淘宝类目体系：提供淘宝前后台类目的读写操作，以及前后台类目的关联操作。 7.Tair：淘宝的分布式缓存方案，和中文站的Memcached 很像。其实也是对memcached 的二次封装加入了淘宝的一些个性化需求。 8.TFS：淘宝分布式文件存储方案(TB File System)，专门用户处理静态资源存储的方案，淘宝所有的静态资源，如图片，HTML 页面，文本 文件，页面大段的文本内容如：产品描述，都是通过TFS 存储的。 9.TDBM：淘宝DB 管理中心(TB DB Manager), 淘宝数据库管理中心，提供统一的数据读写操作。 10.RC：评价中心(Rate center),提供评价相关信息的读写服务，如评价详情，DSR 评分等信息的写度服务。 11.HSF：淘宝的远程服务调用框架和平台的Dubbo 功能类似，不过部署方式上有较大差异，所有的服务接口都通过对应的注册中心（config center）获取。
使用odps和hive后对数据库与数据仓库概念的理解
使用odps和hive后对数据库与数据仓库概念的理解暑假实习使用了两个月的odps ，回学校看了下Hadoop的Hive，让我对数据库与数据仓库增进了一些理解，记录下来。
简而言之，数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。
数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。
数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。
数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。
维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID。
单从概念上讲，有些晦涩。
任何技术都是为应用服务的，结合应用可以很容易地理解。
以银行业务为例。
数据库是事务系统的数据平台，客户在银行做的每笔交易都会写入数据库，被记录下来，这里，可以简单地理解为用数据库记帐。
数据仓库是分析系统的数据平台，它从事务系统获取数据，并做汇总、加工，为决策者提供决策的依据。
比如，某银行某分行一个月发生多少交易，该分行当前存款余额是多少。
如果存款又多，消费交易又多，那么该地区就有必要设立ATM了。
显然，银行的交易量是巨大的，通常以百万甚至千万次来计算。
事务系统是实时的，这就要求时效性，客户存一笔钱需要几十秒是无法忍受的，这就要求数据库只能存储很短一段时间的数据。
而分析系统是事后的，它要提供关注时间段内所有的有效数据。
这些数据是海量的，汇总计算起来也要慢一些，但是，只要能够提供有效的分析数据就达到目的了。
数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。
那么，数据仓库与传统数据库比较，有哪些不同呢?让我们先看看W.H.Inmon关于数据仓库的定义:面向主题的、集成的、与时间相关且不可修改的数据集合。
“面向主题的”:传统数据库主要是为应用程序进行数据处理，未必按照同一主题存储数据;数据仓库侧重于数据分析工作，是按照主题存储的。
51-电子商务网站(淘宝网)的系统架构解析
电子商务网站（淘宝网）的系统架构解析淘宝网，是一个在线商品数量突破一亿，日均成交额超过两亿元人民币，注册用户接近八千万的大型电子商务网站，是亚洲最大的购物网站。
那么对于淘宝网这样大规模的一个网站，我猜想大家一定会非常关心整个网站都采用了什么样的技术、产品和架构，也会很想了解在淘宝网中是否采用了开源的软件或者是完全采用的商业软件。
那么下面我就简单的介绍一下淘宝网中应用的开源软件。
对于规模稍大的网站来说，其IT必然是一个服务器集群来提供网站服务，数据库也必然要和应用服务分开，有单独的数据库服务器。
对于像淘宝网这样规模的网站而言，就是应用也分成很多组。
那么下面，我就从应用服务器操作系统、应用服务器软件、Web Server、数据库、开发框架等几个方面来介绍一下淘宝网中开源软件的应用。
操作系统我们首先就从应用服务器的操作系统说起。
一个应用服务器，从软件的角度来说他的最底层首先是操作系统。
要先选择操作系统，然后才是操作系统基础上的应用软件。
在淘宝网，我们的应用服务器上采用的是Linux操作系统。
Linux操作系统从1991年第一次正式被公布到现在已¾¬走过了十七个年头，在PC Server上有广泛的应用。
硬件上我们选择PC Server而不是小型机，那么Server的操作系统供我们选择的一般也就是Linux，FreeBSD,windows2000 Server或者Windows Server2003。
如果不准备采用微软的一系列产品构建应用，并且有能力维护Linux或者FreeBSD，再加上成本的考虑，那么还是应该在Linux和FreeBSD之间进行选择。
可以说，现在Linux和FreeBSD这两个系统难分伯仲，很难说哪个一定比另外一个要优秀很多、能够全面的超越对手，应该是各有所长。
那么在选择的时候有一个因素就是企业的技术人员对于哪种系统更加的熟悉，这个熟悉一方面是系统管理方面，另外一方面是对于内核的熟悉，对内核的熟悉对于性能调优和对操作系统进行定制剪裁会有很大的帮助。
淘宝网软件测试报告
Xx大学xx学院（2014----2015学年第3学期）淘宝网测试报告专业名称：软件工程（电子商务方向）学号：xxx学生姓名：xxx项目组成员：组长：学号： xxx 姓名： xxx负责工作：引言、测试环境、测试计划、登陆模块小组成员：学号： xxx 姓名： xxx学号： xxx 姓名： xxx目录1 引言 (4)1.1编写目的 (4)1.2项目背景 (4)1.3用户群 (4)1.4基本定义 (4)1.5术语和缩写词 (5)1.6参考资料 (5)2 测试概要 (6)2.1测试环境 (6)2.1.1 软件硬件配置 (6)2.1.2 淘宝数据仓库应用拓扑图 (6)2.2测试计划 (7)2.3测试执行 (7)2.4测试用例 (8)2.4.1 功能性 (8)2.4.2 易用性 (8)2.5覆盖分析 (8)2.5.1 需求覆盖 (8)3 测试用例 (8)3.1功能测试 (9)3.1.1 子功能名称 (9)4 测试结果 (18)4.1 BUG性质及模块分布图 (18)4.2改进建议 (18)5 测试结论 (19)5.1功能 (19)5.2易用性 (19)5.3可靠性 (19)5.4兼容性 (19)5.5安全性 (19)1引言1.1编写目的本测试报告为淘宝网的测试报告，目的在于运用学习理论阶段的软件测试方法和技术，总结测试阶段的测试以及分析测试结果，描述系统是否符合需求，是否达到预期结果。
预期参考人员包括软件用户、老师、同学等。
伴随着网络和服务业的发展，网上购物正不断的改变我们的购物方式，而淘宝网则网上购物系统的佼佼者。
淘宝网是亚太地区较大的网络零售商圈，由阿里巴巴集团在2003年5月10日投资创立。
淘宝网现在业务跨越C2C（个人对个人）、B2C（商家对个人）两大部分。
截止2014年，淘宝网注册会员超5亿人每天有超过1.2亿的活跃用户，在线商品数达到10亿件，淘宝网和天猫平台的交易额总额超过了1.5万亿。
面对如此庞大的用户群和交易额，做好软件测试，增强软件的健壮性则尤为重要。
大数据背景下的数据仓库架构设计及实践研究
大数据背景下的数据仓库架构设计及实践研究随着大数据时代的来临，海量的数据被不断地产生和积累。
数据的价值和应用需求也日益增长，而数据仓库作为一种数据管理和分析的关键工具，扮演着重要的角色。
在大数据背景下，数据仓库架构设计及实践研究显得尤为重要。
本文将探讨大数据背景下的数据仓库架构设计及实践研究。
一、数据仓库架构设计理论探讨在设计数据仓库架构时，需考虑以下几个方面。
1. 数据集成层：数据集成层是数据仓库中最关键的一层，负责将来自各个源系统的数据进行集成，确保数据的准确性和完整性。
数据集成层可以采用ETL（抽取、转换和加载）工具进行数据的抽取、清洗、转换和加载。
2. 数据存储层：数据存储层是数据仓库中存储海量数据的地方，需要选择合适的存储技术。
常见的存储技术包括关系型数据库、列式数据库、分布式文件系统等。
在大数据背景下，分布式文件系统如Hadoop的应用越来越广泛。
3. 数据访问层：数据访问层是数据仓库中用户进行数据查询和分析的接口，需要提供方便、高效的查询接口。
常见的数据访问方式包括在线分析处理（OLAP）、数据挖掘和报表等。
4. 数据安全层：数据安全层保证数据仓库中数据的安全性和可靠性。
包括对数据的备份和恢复、数据的加密和权限控制等。
二、数据仓库架构实践研究数据仓库架构设计不仅仅是理论上的探讨，更需要实践和验证。
下面介绍几个在大数据背景下的数据仓库架构实践研究案例。
1. Hadoop架构下的数据仓库设计Hadoop是一种开源的分布式计算框架，具有高可靠性、高容错性和高扩展性。
在大数据背景下，Hadoop的应用逐渐成熟。
可以将Hadoop与传统的数据仓库技术相结合，搭建高效的数据仓库架构。
通过Hadoop的分布式存储和计算能力，可以存储和处理海量的数据，并通过数据集成层将数据集成到数据仓库中，实现数据的快速查询和分析。
2. 云计算下的数据仓库架构设计随着云计算技术的发展，越来越多的企业将数据仓库部署在云平台上。
阿里巴巴——Oceanbase
物理查询计划举例-单表查询
物理查询计划举例-多表查询
写事务
• 写事务，包括UPDATE、INSERT、DELETE、 REPLACE，由MergeServer解析后生成物理执行计划， • 物理执行计划最终将发给UpdateServer执行。
• 写事务可能需要读取基线Server
ChunkServer的功能包括：存储多个tablet、提供读取服务、执行定期 合并以及数据分发。
OceanBase将大表划分为大小约为256MB的tablet，每个tablet由 一个或者多个SSTable组成（一般为一个），每个SSTable由多个块 （Block，大小为4KB ~ 64KB之间，可配置）组成，数据在SSTable中 按照主键有序存储。 查找某一行数据时，需要首先定位这一行所属的tablet，接着在相 应的SSTable中执行二分查找。 SSTable支持两种缓存模式，Block Cache以及Row Cache。 Block Cache以Block为单位缓存最近读取的数据，Row Cache以行为 单位缓存最近读取的数据。
OceanBase——MergeServer
MergeServer的功能主要包括：协议解析、SQL解析、请求转发、结果合 并、多表操作等。
OceanBase客户端与MergeServer之间的协议为Mysql协议。 MergeServer首先解析Mysql协议，从中提取出用户发送的SQL语句，接着 进行词法分析和语法分析，生成SQL语句的逻辑查询计划和物理查询计 划，最后根据物理查询计划调用OceanBase内部的各种操作符。 MergeServer缓存了tablet分布信息，根据请求涉及的tablet将请求转发 给该tablet所在的ChunkServer。如果是写操作，还会转发给 UpdateServer。 MergeServer支持并发请求多台ChunkServer，即将多个请求发给多台 ChunkServer，再一次性等待所有请求的应答。
电商快递包裹智能化仓储系统架构分析
信息化建设27产 城电商快递包裹智能化仓储系统架构分析刘志远摘要：快递包裹是邮政面向电商轻小件物品寄递市场推出的全新产品，河南邮政通过建设电商快递包裹智能化仓储系统，实现从电商到快递仓储配送的一体化，满足客户对仓储配送管理的需要，弥补了河南邮政过去只有配送没有仓储的短板，为邮政提升电商服务质量，提高快递市场占有率提供了巨大支持，同时也创造了电商快递包裹仓储新的业务收入增长点。
本文通过对电商快递包裹智能化仓储系统架构分析，介绍河南省邮政应用物联网架构实现电商快递包裹仓储一体化的建设经验与取得的成效，并展望未来的探索方向。
关键词：电商快递包裹；仓配一体化；物联网架构；智能1 项目概述近年来，在国家大力推进信息化和工业化融合的背景下，河南邮政以促进快递包裹业务的快速、健康发展为目的，建设了电商快递包裹智能化仓储系统，通过与订单系统对接，并采用物联网技术，构建了覆盖全省的仓配一体化网络。
相关领导对电商快递包裹智能化仓储系统的建设成果给予了高度认可和赞扬，评价河南省的网仓中心是全国第一家集包裹制造和包裹处理为一体的网仓中心。
2 背景介绍传统仓储管理系统中一般有三个主要角色：供应商、商品及消费者，商品只需在供应商及消费者之间流通。
而电子商务环境中的仓储管理系统有四个主要角色：供应商、店铺、商品及消费者，商品需要在供应商、店铺及消费者这三者之间流通，其商品流通模式为：同一个供应商可以给多个店铺供应同一种商品，同一个店铺可以在多个电子商务平台上（如京东、唯品会、淘宝等）售卖同一种或同几种商品，消费者可以在各个电子商务平台上选购商品。
针对上述电子商务环境中的商品流通模式，传统的解决方案是：店铺接到消费者订单后，首先需要确认库存中是否有满足消费者需求的商品，如果有则取出商品，并通过快递公司转寄给消费者；如果没有，则从供应商调货补充库存，然后将商品转寄给消费者。
这种模式不但库存管理复杂，仓储配送环节也相对复杂，既增加了运营成本，也使得商品流通周期较长，客户体验差。
数据仓库课程设计
数据仓库 课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解数据仓库的概念、作用及其在商业智能中的应用。
2. 学生能够掌握数据仓库的基本架构、设计原则以及数据仓库的构建流程。
3. 学生能够了解不同类型的数据仓库技术，并分析其优缺点。
技能目标：1. 学生能够运用数据仓库设计原则，进行简单数据仓库的模型设计。
2. 学生能够利用相关工具进行数据抽取、转换和加载（ETL）操作，实现数据从源系统到数据仓库的迁移。
3. 学生能够运用查询工具对数据仓库中的数据进行多维分析，为决策提供支持。
情感态度价值观目标：1. 学生能够认识到数据仓库在现代企业中的重要性，增强对数据分析的兴趣和热情。
2. 学生能够形成团队合作意识，通过小组合作完成数据仓库设计和实施任务。
3. 学生能够关注数据仓库技术的发展趋势，培养对新技术、新知识的探索精神。
课程性质：本课程为信息技术课程，以实践操作为主，理论讲解为辅。
学生特点：学生为高中年级，具备一定的信息技术基础，对新鲜事物充满好奇心，喜欢动手实践。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，通过案例分析和实际操作，帮助学生掌握数据仓库的相关知识和技能。
在教学过程中，关注学生的个体差异，鼓励学生提问、讨论，培养其独立思考和解决问题的能力。
同时，注重培养学生的团队合作精神和情感态度价值观。
二、教学内容1. 数据仓库概念与作用- 数据仓库的定义、特点- 数据仓库在商业智能中的应用2. 数据仓库架构与设计原则- 数据仓库的基本架构- 数据仓库设计原则：星型模型、雪花模型- 数据仓库构建流程：需求分析、数据建模、数据抽取、数据存储与查询3. 数据仓库技术与工具- 不同类型的数据仓库技术：关系型数据库、多维数据库- 数据仓库相关工具：ETL工具、OLAP工具4. 数据仓库实施与优化- 数据仓库的实施步骤- 数据仓库性能优化策略5. 数据仓库应用案例分析- 案例介绍：企业数据仓库实施背景、需求- 案例分析：数据仓库设计、实施过程及效果评估教学内容安排与进度：第1周：数据仓库概念与作用第2周：数据仓库架构与设计原则第3周：数据仓库技术与工具第4周：数据仓库实施与优化第5周：数据仓库应用案例分析教材章节关联：第1章：数据仓库概述第2章：数据仓库架构与设计第3章：数据仓库技术第4章：数据仓库实施与优化第5章：数据仓库应用案例三、教学方法1. 讲授法：- 对于数据仓库的基本概念、架构、设计原则等理论知识，采用讲授法进行教学，使学生在短时间内掌握课程核心内容。
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周期=日｜一级类目 Sum(GMV) =男装｜地域=上 海｜日交易大于等于 1W的店铺
统一指标库—目前指标来源
统一指标库: 逐步切换为统一建模+应用驱动的来源，目前
绝大多数指标库来源为淘数据指标
淘数据接入
60%
5% 25% 10%
ETL开发
建模+应用驱动
第三方系统接入
Data App Store(DAS)
总体规划
DSM ADM 淘数据 商城数据 portal 你的数据 应用产品
数据应 用产品 数据应 用商店 （接口） 结果集 （OB集 群）
云分析
Data APP Store（DAS）
统一指标库
CUBE
TOPX
……
事实层
主题层
ODS TT datax dbsync
DW(云梯)
数据采 集
数据采集
Dbsync：DB log解析， 准实时同步
TT：浏览日志数据同步， 基， 基本上延迟一天
统一淘宝数据体系
基于ODS、主题与实事三层标准
核心业务数据驱动+其它业务应用驱动
统一淘宝 数据体系
初期人工为主，后期自动化建模为主 基于云存储计算环境 打造电子商务行业数据模型标准
淘宝业务模型
浏览 购买 支付 收藏 物流 评价 发布 销售 收款 分销 营销 物流
DSM
Jsion
XML
http
API
……
指标库
CUBE群
……
DSM系统
Data Super Market：简称DSM，就像在超市购 物一样获取你想要的数据，从此您只需要看一张 报表，100%DIY By Yourself.
格式一次定义，永久生成
数据一次定义，定期自动产生 搜索的方法查找数据
取你所想，用你所用 通过业务元数据定位数据
退处投评旺 款罚诉价旺
聚卖 划家 算工 具
P4P
统一指标库—生成过程
维度 W1
周期
指标 W2
一级 类目
W3
地域
W4
卖家 性别
W5
年龄 段
W6
卖家 星级
W7
W8
I1
GMV
I2
支付宝 成交
I3
PV
指标库 唯一标识
20120401001
指标名称
度量代码
度量值(元) 标签
300000000 GVM|男装|上海 |网站运营部|男 装运营
元数据在淘宝中的应用
血缘分析 系统 …… Reduce自 适应系统
调度系统
数据波动
元数据
监控系统
自助分析 提数系统 自动化建 模系统
告警系统
ETL代码 优化系统
存储计算架构
子主题 存储计算平台选型 传统存储计算平台架构 分布式平台设计理念 淘宝存储计算平台发展
存储计算平台选型
01 规模评估
共享磁盘
完全不共享
Client
Client
Client
DB
DB
DB
DB
DB
DB
DB
DB
DB
磁盘
SAN/共享磁盘
磁盘
磁盘
磁盘
磁盘
分布式平台设计理念
异构软硬件平台间的可移植性
硬件错误是常态而不是异常
移动计算比移动数据更划算
流式数据访问
简单的一致性模型 (写一次，不限读次数)
大规模数据集
淘宝计算存储平台发展
分布式天网调度
根节点启动 仸务之间基于触发 启动 能很好解决均衡负 载 ETL仸务的优先级 能传递到云梯的资 源分配调度 很好解决gateway 失效的问题 一键式运维，轻松 快捷
完全为了解决定时 启动的问题 无法解决时序前后 置依赖问题 元法解决均衡负载 问题 无法解决优先级问 题 运维的灾难
使用人数、数据量、数据保存周 期、数据需求量
02 容量评估
计算(CPU/内存)，存储（磁盘)， 网络（网卡，路由器）.
02 需求评估
线性扩展、成本、稳定性、性能 、运维……
传统数据仓库平台架构
根据对节点(CPU/内存)，磁盘，网络的共享分为 完全共享、部分共享与完全不共享几种类型.
.对称多处理SMP
淘宝数据仓库架构实践
薛奎 2012-04-05
主题
概述 元数据平台架构 存储计算架构 开发管理平台架构 应用开放平台架构 展望
概述
阿里集团未来更像一家数据公司而不是一家电商公司
淘宝数据仓库架构
元数据
子主题
概述 元数据平台架构 元数据在淘宝中的应用
元数据架构
元数据 系统元数据 业务元数据
.....
天网
版本/发布功能(开发中)
布署上生产
冒烟
.....
.....
天网
云分析
已支持 HIVE Shell PIG Python MR Mahout R 计划支持
AD-HOC
开发平台
社区、知识库、帮助中心
ETL任务调度平台
Crontab调度
RAC天网调度
根节点定时启动 任务之间完全基于 触发启动 能很好解决均衡负 载的问题 能很好的解决优先 级问题 一键式运维，轻松 快捷 不能解决rac单节 点失效的问题。
特点：可线性扩展；多副本机制 保证系统7*24小时不间断提供服 务。开源系统与低廉设备 特点：可线性扩展，但当集群到 达一定规模时，数据仓库的不可 写时间会越来越长。低廉的设备 与收费软件 特点：有一定的扩展能 力，但不是线性扩展。 高端存储与商业软件成 本高昂 特点：无扩 展能力，计 算存储能力 有限
支持EXCEL的所有编辑功能 支持定期邮件发送功能
支持excel导出
展望
联系我们
• 数据平台与产品
Blog： / 百科： 邮件列表：taobao-dw@
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微博：淘薛奎 mail：xuekui@ 旺旺：薛奎
系统元数据与业务元数
据关系元数据
数据库表元数据
ETL代码元数据
ETL仸务运行过程元数据
数据容量元数据
ETL仸务调度元数据
业务逻辑单元元数据
数据表描述
对数据表，字段引用关 系
map数,reduce数
记录数
依赖关系
业务主题元数据
数据字段描述
代码元素元数据
运行起至时间
占用空间大小
调度周期
语义元数据
优先级
……
调度系统之于数据仓库有如大脑于人体一样重要，他是数据仓库所有任 务高度协同有序运转的指挥中心.
早期天网原型
应用开放平台架构
子主题 总体规划
数据采集
统一淘宝数据体系 统一指标库、CUBE群、TOP结果集 数据应用商店DAS(Data APP Store) 官方数据应用：DSM、ADM
hadoop集群(2000节点)
Greenplum分布式数据库
Oracle RAC多节点（20）
Oracle单节点
开发管理平台架构
子主题
总体规划 云分析 ETL 任务调度
总体规划
开发 测试 布署上预发 预发 云分析 问答 知识中心
.....
自动化测试平台(开发中)
.....
版本/发布功能(开发中)