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阿里大数据架构阿里大数据架构1.引言本文档旨在介绍阿里大数据架构的设计和部署。
阿里大数据架构是基于云计算和大数据技术的解决方案，用于处理海量数据和实时分析。
本文将从整体架构设计、数据存储、数据处理和数据分析等方面进行详细说明。
2.整体架构设计2.1 架构目标2.2 架构图示2.3 架构组件说明3.数据存储3.1 数据库选择与设计3.2 存储系统配置和部署3.3 数据备份与恢复策略4.数据处理4.1 数据采集与清洗4.2 数据传输与转换4.3 数据分区与分片4.4 数据压缩与解压缩5.数据分析5.1 数据建模与查询5.2 数据可视化与报表5.3 数据挖掘与机器学习5.4 数据安全与权限控制附件：附件1、架构图示附件2、数据库设计文档附件3、数据处理脚本示例附件4、数据分析报告样例法律名词及注释：1.云计算：指将计算资源通过互联网通过按需共享的方式提供给用户，并根据用户的实际需求进行弹性分配和管理的一种计算模式。
云计算具备资源池化、按需供给、分布式部署、灵活扩展等特点。
2.大数据：大数据是指以传统数据处理软件无法处理的数据规模、数据类型、数据速度和数据处理能力为特征的数据集合。
大数据一般具备“4V”特点，即数据量大(Volume)、数据类型多样(Variety)、数据流速快(Velocity)和数据价值高(Value)。
3.数据备份与恢复策略：指为保护数据安全和防止数据丢失，采取的数据备份与恢复措施。
常用的策略包括定期备份、增量备份、冷备份、热备份等。
4.数据采集与清洗：指将原始数据从不同来源收集到数据平台，并对数据进行清洗和预处理，以保证数据质量和可用性。
5.数据传输与转换：指将数据从一个系统或存储介质转移到另一个系统或存储介质，并在转移过程中对数据进行格式转换和结构调整，以适应目标系统的需求。
6.数据建模与查询：指对原始数据进行数据模型设计和数据查询操作，以实现数据分析和业务需求。
7.数据可视化与报表：指通过图表、图形和报表等方式将数据可视化展示，并向用户提供直观和容易理解的数据报告。
大数据系统体系架构（含图示）目录• 1 大数据体系架构图• 2 数据采集层• 3 数据计算层• 4 数据服务层• 5 数据应用层1 大数据体系架构图2 数据采集层1.阿里的的日志采集包括两大体系： Aplus.JS是Web端的日志采集技术方案，UserTrack是APP端的日志采集技术方案；2.在采集技术基础上，阿里用面向各个场景的埋点规范，来满足通用浏览、点击、特殊交互、APP事件、H5及APP里的H5和Native日志数据打通等多种业务场景；3.同时建立了一套高性能、高可靠性的数据传输体系，完成数据从生产业务端到大数据系统的传输；4.在传输方面，采用TimeTunnel（TT），它既包括数据库的增量数据传输，也包括日志数据的传输；作为数据传输服务的基础架构，既支持实时流式计算，也支持各种时间窗口的批量计算；5.另外，通过数据同步工具（DataX和同步中心，其中同步中心是基于DataX易用性封装的）直连异构数据库（备库）来抽取各种时间窗口的数据；3 数据计算层1.数据只有被整合和计算，才能被用于洞察商业规律，挖掘潜在信息，从而实现大数据价值，达到赋能于商业和创造价值的目的；2.阿里的数据计算层包括两大体系：数据存储及计算云平台（离线计算平台 MaxCompute和实时计算平台StreamCompute ）和数据整合及管理体系（“OneData ”）；3.从数据计算频率角度来看，阿里数据仓库可以分为离线数据仓库和实时数据仓库。
离线数据仓库主要是指传统的数据仓库概念，数据计算频率主要以天（或小时、周和月）为单位，例如每天凌晨处理上一天的数据；但是随着业务的发展特别是交易过程的缩短，用户对数据产出的实时性要求逐渐提高，所以阿里的实时数据仓库应运而生，“双11 ”实时数据直播大屏，就是实时数据仓库的一种典型应用；4.阿里的数据仓库的数据加工链路遵循分层理念，包括操作数据层（ Operational DataStore, ODS）、明细数据层（ Data Warehouse Detail , DWD）、汇总数据层（ Data Warehouse Summary, DWS ）和应用数据层（ Application Data Store, ADS ）。
