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。

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。

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。