QCon 2018阿里巴巴大数据运维平台实践PDF下载

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。

所谓大数据，是指无法用常规软件工具进行处理的大量且复杂的数据集合。自上世纪90年代以来，大数据被认为可以通过数据挖掘发现潜在问题和预测未来趋势，以指导商业决策。例如，保险行业利用大数据统计和计算来确定基于人均寿命的保费和收益率。这些早期尝试揭示了在特定背景和时间点利用数据进行商业化分析的潜力。

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。

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

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。

本指南分享阿里云上 Elasticsearch 运维实践经验，涵盖以下方面： 基本原理概述: 简要介绍 Elasticsearch 的核心概念、架构和工作原理，为后续运维操作奠定基础。 运维监控: 探讨阿里云环境下 Elasticsearch 集群的监控指标、工具和最佳实践，保障集群稳定运行。 数据安全: 分析 Elasticsearch 数据安全风险，并提供相应的防护策略和措施，确保数据安全可靠。 数据质量: 介绍 Elasticsearch 数据质量保障机制，包括数据校验、清洗和治理等，提升数据质量。 常见问题与案例: 总结阿里云 Elasticsearch 运维过程中遇到的常见问题和典型案例，并提供相应的解决方案和经验分享。

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。