阿里大数据架构

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。

阿里数据仓库解决方案阿里数据仓库是由阿里巴巴集团自主研发的一套大数据存储与分析解决方案。

随着互联网的发展和大数据的迅猛增长，越来越多的企业开始意识到数据对于业务决策的重要性。

阿里数据仓库作为一种高效、可靠的数据存储和分析平台，为用户提供了全面、深入的数据洞察。

一、架构设计1. 数据采集与存储：阿里数据仓库采用分布式架构，包含数据采集、数据清洗和数据存储三个模块。

其中，数据采集模块负责从各种数据源（如数据库、日志、文件）中获取数据，并对数据进行初步处理。

数据清洗模块用于对采集到的数据进行清洗、转换和去重等操作，确保数据质量。

数据存储模块则将清洗后的数据按照一定的规则进行存储，以便后续的数据分析和挖掘。

2. 数据分析与挖掘：在数据存储模块中，阿里数据仓库提供了多种存储引擎和分区方式，以满足不同用户的数据分析需求。

用户可以通过SQL语言进行数据查询和分析，也可以使用Hadoop的MapReduce框架进行复杂的数据挖掘和计算。

此外，阿里数据仓库还支持实时数据分析，用户可以通过实时流处理技术对不断产生的数据进行实时处理和分析。

3. 数据可视化与应用：阿里数据仓库提供了强大的数据可视化和应用开发功能，用户可以通过简单的拖拽操作，创建丰富多样的数据报表和仪表盘。

同时，阿里数据仓库还支持多种数据应用开发框架，用户可以基于数据仓库构建自己的数据分析应用和业务应用。

二、核心特性1. 高可用性：阿里数据仓库采用分布式架构和容错技术，确保系统在硬件故障、网络故障等情况下仍然可用。

此外，阿里数据仓库还具备自动化的故障恢复和负载均衡机制，提高系统的可用性和稳定性。

2. 高性能：阿里数据仓库在数据存储和分析方面进行了优化，采用了列式存储和压缩算法，提高了系统的存储密度和数据访问速度。

同时，阿里数据仓库还支持并发查询和并行计算，提高系统的处理能力和响应速度。

3. 数据安全：阿里数据仓库采用多层次的数据安全策略，包括数据加密、访问控制和审计跟踪等功能，确保用户的数据得到有效的保护。

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。

分享一份阿里架构师651 多个技术分支的脑图
经常有大数据工程师问我，自己想往大数据架构师方向发展，问我应该怎么努力！
其实，蹲上架构师的坑需要的是更高层次的开发构架设计能力。

这时候，架构师技术能力的强弱、素质的高低直接关乎了软件项目的成败！所以，架构师要对开发技术非常非常了解，脑海中要有一个体系！
多一点真诚，少一点套路！这里直接送给大家超全的大数据架构师技术体系地图！快速让大家对大数据架构师需要掌握的技术有所认识。

共651 个分支，展开后非常详细！
除了大纲，再给大家提供一些硬货视频吧！
总之，要想成为一名合格的大数据架构师，掌握以上技术是必须的！大数据技术在各个行业内应用广泛，总体来看，数据对于各大公司来讲，是非常有价值的，市场对于大数据人才需求也是十分旺盛。

只要你一直努力，年薪百万只是小目标！如果大家想深耕在这个行业，蹲上大数据架构师的坑，给大家推荐一门非常非常专业的课程——《大数据架构师》。

这门课程深度剖析了各个基础技术的源码(ZooKeeper、Hive、Spark、Flink、Hadoop等)，对这些基础技术知识动态的排列组合，形成大数据全局架构观，并深入讲述大数据全局架构设计的方方面面，打造真正满足企业万亿级海量数据规模的数据中台，赋能前台业务。

同时，在企业万亿级真实项目落地环节，采用高性能、高可用、高扩展的架构设计原则，技术上更是融合了企业级主流的离线架构和实时架构，带领大家构建PB级的大数据中台，真正落地“企业千亿级的数据仓库中台”，实现“企业级数据中心平台”，搞定“企业千亿级广告统一数据流智能分析平台”，掌握“企业级Hadoop平台全方位二次源码开发”，让学员面对企业各种海量复杂业务场景，给出优雅的大数据架构设计方案，从而真正成为企业级大数据架构师!。

读呗：一张图解密阿里巴巴大数据系统体系架构iwangshang ／ AliData ／ 2017-06-21摘要：阿里巴巴集团内，数据工程师每天要面对百万级规模的离线数据处理工作，他们是怎样做的？文 / AliData2014年，马云提出，“人类正从IT时代走向DT时代”。

如果说在IT时代是以自我控制、自我管理为主，那么到了DT（Data Technology）时代，则是以服务大众、激发生产力为主。

以互联网（或者物联网）、云计算、大数据和人工智能为代表的新技术革命正在渗透至各行各业，悄悄地改变着我们的生活。

在DT时代，人们比以往任何时候更能收集到更丰富的数据。

IDC 的报告显示：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！正在呈“爆炸式”增长的数据，其潜在的巨大价值有待发掘。

数据作为一种新的能源，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发展热火朝天的盛景。

但是如果不能对这些数据进行有序、有结构地分类组织和存储，如果不能有效利用并发掘它，继而产生价值，那么它同时也成为一场“灾难”。

无序、无结构的数据犹如堆积如山的垃圾，给企业带来的是令人咋舌的高额成本。

在阿里巴巴集团内，我们面临的现实情况是：集团数据存储达到EB级别，部分单张表每天的数据记录数高达几千亿条；在2016年“双11购物狂欢节”的24小时中，支付金额达到了1207亿元人民币，支付峰值高达12万笔/秒，下单峰值达17.5万笔/秒，媒体直播大屏处理的总数据量高达百亿且所有数据都需要做到实时、准确地对外披露……这些给数据采集、存储和计算都带来了极大的挑战。

在阿里内部，数据工程师每天要面对百万级规模的离线数据处理工作。

阿里大数据井喷式的爆发，加大了数据模型、数据研发、数据质量和运维保障工作的难度。

同时，日益丰富的业态，也带来了各种各样、纷繁复杂的数据需求。

如何有效地满足来自员工、商家、合作伙伴等多样化的需求，提高他们对数据使用的满意度，是数据服务和数据产品需要面对的挑战。

阿里云计算与大数据章节一、引言
1.1 本文档的目的与范围
1.2 读者对象
1.3 文档参考资料
章节二、阿里云计算概述
2.1 阿里云计算的定义
2.2 阿里云计算的优势
2.3 阿里云计算的应用场景
章节三、阿里云大数据平台介绍
3.1 阿里云大数据平台的定义
3.2 阿里云大数据平台的组成部分
3.3 阿里云大数据平台的特性
章节四、阿里云计算与大数据技术架构4.1 阿里云计算与大数据的整体技术架构4.2 阿里云计算与大数据的核心技术组件
4.3 阿里云计算与大数据的架构设计原则章节五、阿里云大数据产品与服务
5.1 阿里云数据计算与处理产品
5.2 阿里云数据存储与管理产品
5.3 阿里云数据智能分析产品
5.4 阿里云数据安全与隐私保护服务
章节六、阿里云计算与大数据应用案例6.1 电商行业的大数据应用案例
6.2 金融行业的大数据应用案例
6.3 制造业的大数据应用案例
6.4 其他行业的大数据应用案例
章节七、阿里云计算与大数据的发展趋势7.1 云计算与大数据产业的现状
7.2 阿里云计算与大数据的发展趋势预测7.3 阿里云计算与大数据的挑战与机遇本文档涉及附件：
附件一、阿里云计算与大数据平台架构图
附件二、阿里云大数据产品与服务详细介绍文档
附件三、阿里云计算与大数据应用案例汇总
本文所涉及的法律名词及注释：
1、云计算：指通过互联网提供一种共享的、可按需访问的计算
资源服务模式。

2、大数据：指处理传统技术无法处理的大规模、高速增长的各
类数据的技术和工具。

3、数据隐私保护：指保护个人数据不被未经授权的收集、存储、处理、传输和使用。

阿里大数据架构1、引言1.1 范围和目的1.2 定义、缩写和缩略语1.3 参考文档2、概述2.1 项目背景2.2 目标和目标2.3 主要功能2.4 读者指南3、技术架构3.1 架构概述3.2 数据存储架构3.2.1 数据库选择和设计3.2.2 数据同步和复制3.3 大数据处理架构3.3.1 批处理3.3.2 实时处理3.3.3 流式处理3.4 安全架构3.4.1 访问控制3.4.2 数据隐私3.4.3 安全审计4、数据管理4.1 数据收集4.1.1 数据源选择4.1.2 数据采集策略4.2 数据处理4.2.1 数据清洗和预处理 4.2.2 数据转换和集成 4.3 数据存储4.3.1 数据分区和分布 4.3.2 数据备份和恢复4.4 数据查询与分析4.4.1 数据查询语言和工具4.4.2 数据分析和挖掘5、系统架构5.1 服务器架构5.1.1 硬件规格和配置5.1.2 服务器部署和管理 5.2 网络架构5.2.1 网络拓扑5.2.2 网络安全性要求5.3 高可用性和容错5.3.1 故障恢复策略5.3.2 自动化监控和报警6、性能优化6.1 数据库性能优化6.1.1 索引优化6.1.2 查询优化6.2 基础设施性能优化6.2.1 硬件性能调优6.2.2 网络性能优化6.3 算法和应用优化6.3.1 算法改进6.3.2 应用优化策略7、扩展和维护7.1 扩展性考虑7.1.1 水平扩展7.1.2 垂直扩展7.2 系统维护7.2.1 日常监控7.2.2 系统维护计划8、附件：技术规范、示例代码等注：法律名词及注释1、数据隐私：指个人或组织在收集、处理、存储和传输数据时的保护政策和措施。

数据隐私通常包括对个人身份信息、敏感数据和其他保密信息的保护。

2、安全审计：指对系统、网络或应用程序的安全性进行定期检查和评估，以确保其符合安全标准和合规要求。

安全审计可以通过日志分析、漏洞扫描和渗透测试等方法进行。

3、批处理：指按照预定的脚本或流程，对一批数据进行集中处理和计算的过程。

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。