阿里巴巴大数据实践指南

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

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。

在QCon 2018大会上，周涌杰（矮鱼）分享了阿里巴巴在大数据运维领域的经验和技术实践。深入探讨了构建高效稳定的大数据运维体系，应对海量数据处理挑战的策略和方法。重点涉及阿里的Hadoop生态、自动化运维、监控与报警、数据安全与治理以及弹性扩展能力。

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。

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。