阿里巴巴大数据漫谈

2017年云栖大会上，阿里巴巴王赛发表《阿里巴巴大数据智能技术》主题演讲，深度分析了大数据领域的挑战、技术变革、Dataphin产品以及阿里数据中台在社会普惠中的应用。

阿里巴巴大数据智能技术助力企业解决问题，迎接挑战。Dataphin等关键技术变革，促进了阿里数据中台的建立。数据中台惠及社会，为企业赋能，创造价值。

深入探讨阿里巴巴旗下淘宝、高德、友盟+、1688、优酷、阿里妈妈、阿里影业等业务领域的大数据实战案例。涵盖 MaxCompute、Hadoop 等技术，助力企业在 2020 年掌握大数据实践真谛。

阿里巴巴将海量数据技术架构划分为五层：数据源、计算层、存储层、查询层和产品层。其中，数据源包含用户、商品、交易等数据库以及行为日志。计算层对数据进行处理和分析，存储层负责数据存储，查询层提供数据查询功能，产品层基于数据开发产品。

阿里巴巴数据仓库技术，内部分享PPT，介绍整体架构及数据流转流程。

阿里巴巴的数据库操作手册，具体操作方法详尽，是从官方获取的信息。

阿里巴巴大数据实践概览####一、阿里巴巴大数据背景与发展历程- 起始阶段：2004年，随着淘宝网的创立和发展，数据处理需求逐渐增加。最初采用Oracle数据库，通过手动编写SQL进行数据处理。 - ETL工程师诞生：随着业务扩展，数据处理变得更加复杂，首位ETL工程师出现，负责建立数据仓库系统，解决数据整合难题。 - 数据仓库系统建设：初始系统涵盖十多个源库、几十张源表、数百条SQL和中间表等，形成复杂的数据处理流程。然而，由于数据迅速增长，Oracle数据库已不再适用。 ####二、技术挑战与解决方案- 技术挑战： -数据激增使得原有Oracle数据库难以应对。 -业务系统压力加大，可能导致系统崩溃。 -涉及多个数据库和异构数据源的数据来源。 - 解决方案： -搭建统一的大数据平台，实现数据的中心化存储、管理和应用。 -发展ETL工具，实现高效的数据同步和处理。 -引入先进的调度系统和运维中心，确保数据处理的稳定性和效率。 -采用可扩展的架构和技术栈，如Hadoop生态系统等。 ####三、阿里巴巴大数据平台特点- 统一数据平台： -整合大量数据，实现数据的统一存储。 -统一元数据管理，确保数据一致性和可追溯性。 -建立数据处理标准化流程。 - 数据驱动运营： -通过数据整合和分析，支持业务决策和创新。 -提供客户标签、精准营销等服务，增强用户体验。 -支持智能运维，提升系统可靠性和效率。 - 数据生态建设： -开放数据接口，促进数据共享和交流。 -建立生态伙伴关系，共同推动数据应用发展。 -实现数据运营，挖掘数据价值，创造商业机会。 ####四、大数据平台架构与运作流程- 系统架构： - 数据同步：通过日志同步等方式收集数据。 - 数据导入：支持批量和实时同步，保证数据的时效性和准确性。 - 数据存档：批量同步历史数据，支持历史数据分析。 - 离线计算：利用Hadoop等技术进行大规模数据处理。 - 业务引擎：提供定向推荐等功能，支持业务创新。 - OLAP区：实现在线分析处理，快速响应数据分析请求。 - 运作流程： - 数据准备：收集并清洗原始数据。 - 算法开发/程序开发：基于准备

2017年阿里巴巴在线技术峰会 介绍了阿里巴巴云数据库在各个领域的十大经典案例。

这份来自中国移动的PPT，深入浅出地探讨了大数据。PPT以阿里巴巴的去IOE历程为引，揭示了其背后的技术挑战和解决方案，并对Hadoop架构进行了精要介绍，为听众打开了通向大数据世界的大门。