淘宝海量数据产品技术介绍
淘宝大数据
淘宝大数据淘宝大数据是指淘宝平台通过收集、分析和利用海量数据所得出的相关信息和洞察力。
作为中国最大的电子商务平台之一，淘宝拥有数亿的用户和数百万的商家，每天都有数以亿计的交易数据产生。
如何有效地利用这些数据，发现消费者需求和市场趋势，为用户和商家提供更好的体验和服务，成为淘宝大数据所要解决的问题。
淘宝大数据的应用涵盖了多个方面。
首先，淘宝通过对用户行为和购买历史的分析，可以准确判断用户的兴趣和偏好，推荐符合用户口味的商品，提升用户的购物体验。
其次，淘宝可以通过分析用户的消费行为和趋势，预测市场的需求和走势，对商品的供应链进行调整和优化，提高销售效率和降低成本。
此外，淘宝还可以分析用户评论和评价，发现商品的优缺点，提供反馈给商家，帮助商家改进产品和服务，增强消费者满意度。
淘宝大数据的核心是数据分析。
淘宝通过自主研发的数据挖掘与分析系统，可以收集和存储用户的浏览、搜索、购买等行为数据，并通过机器学习和人工智能算法进行处理和分析。
这些算法可以从庞杂的数据中提取特征，识别用户需求和行为模式，形成用户画像和用户群体的分类。
通过对不同用户群体的特征和行为进行比较和分析，淘宝可以对用户进行个性化推荐和精准营销，提高商品的曝光和销售率。
淘宝大数据的应用场景非常广泛。
首先，淘宝可以通过对商品销售数据的分析，帮助商家进行库存管理和销售预测。
商家可以根据淘宝的数据分析结果，及时调整库存和供应链，避免滞销和缺货的情况发生。
其次，淘宝可以通过对用户购物车和浏览历史的分析，提供实时的个性化推荐，引导用户进行购买。
再次，淘宝可以通过对物流数据的分析，优化配送路线和配送时效，提供更快速、更准确的物流服务。
此外，淘宝还可以通过对用户评论和评价的分析，为商家提供反馈和改进建议，提升产品和服务的质量。
淘宝大数据的发展离不开技术的支持和人才的培养。
淘宝通过自主研发和吸纳相关技术人才，建立起了强大的大数据团队和技术平台。
淘宝的数据分析师和算法工程师，负责对海量的数据进行识别、处理和分析，挖掘其中的价值。
淘宝技术架构介绍, 了解淘宝,了解淘宝的架构需求
pipeline 页面布局
Screen Layout Control
多模板引擎
Jsp Velocity FreeMarker
V2.0 淘宝项目管理工具 AntX
类似maven 脚本编程语言 AutoConfig 依赖管理，冲突检测
V2.1 的需求
提高性能 增加开发效率 降低成本
V2.1 2004.10 – 2007.01
TBStore
Read/Write
Oracle Oracle Oracle Oracle
dump
Search
Read/Write
Node Node
1
2 ……
Node n
V2.1逻辑结构
表示层
Service
业务请求转发
Framework
S
UC
UC 业务流程处理 UC
UC
P
R
AO
AO
AO
AO
I
业务逻辑层
Node 1
Node 2
Node n
V2.1 TaobaoCDN
squid apache+php lighttpd 静态页面（包括php页面）、图片、描述 最初只有杭州和上海两个站点 现在发展到北京、广州、西安、天津、武
汉、济南等近10个站点 现在每天高峰期30G流量/秒
V2.1 session框架
Put/Get Data
Node 1
Node 2
Node n
V2.2 搜索引擎
垂直/水平 分割
AAPPPP
AAPPPP
Merge
Node1
Node2 ……
Node n
Col1
Node 1
技术选型tb的描述 -回复
技术选型tb的描述-回复技术选型是指在项目或产品开发过程中，根据特定的需求、目标和条件，选择最适合的技术框架或工具。
本文将围绕着“技术选型tb的描述”这个主题展开讨论，重点侧重于tb（淘宝）这一电商平台的技术选型及相关方面的介绍。
一、淘宝的背景与介绍淘宝是中国最大的综合性电子商务平台，于2003年由阿里巴巴集团创立。
淘宝以C2C模式为基础，打造了一个拥有数亿用户的购物平台。
随着互联网的快速发展和消费行为的改变，淘宝不断优化和升级自身的技术架构，以应对日益增长和复杂化的业务需求。
二、技术选型的重要性技术选型在电商平台的开发和运营中扮演着重要的角色。
通过合理的技术选型，可以提高系统的性能和稳定性，降低系统的开发和运维成本，优化用户体验以及提升系统的可扩展性。
三、淘宝的技术架构1. 分布式架构：淘宝采用了分布式架构来应对高并发的访问量和海量的数据处理需求。
通过将业务按照不同的功能分解成独立的模块，并采用分布式计算和存储的方式，使得系统能够快速扩展和横向伸缩。
2. 高可用性和容错性：淘宝通过引入容灾机制和高可用性设计来保证系统的稳定运行。
例如，采用分布式缓存和负载均衡等技术，以及多活数据中心部署和数据冗余备份策略等，确保了系统在单点故障或数据中心级别故障时的高可用性和容错性。
3. 数据挖掘和智能推荐：淘宝依托阿里巴巴集团强大的技术能力，构建了一套完整的数据挖掘和智能推荐系统。
通过大数据分析和机器学习算法，淘宝能够根据用户的历史行为和偏好，提供个性化的商品推荐和搜索结果排序。
4. 移动化支持：随着移动互联网的普及，淘宝将移动化作为重点发展方向。
淘宝借助大数据和云计算等技术手段，构建了移动端的技术架构，包括手机客户端和移动Web应用等，以提供便捷的购物体验和丰富的移动服务。
四、技术选型的考虑因素在进行技术选型时，淘宝考虑了以下几个重要因素：1. 可扩展性：淘宝需要能够应对数亿用户的同时访问需求，因此选用的技术框架必须具备良好的可扩展性，能够支持大规模并发和海量数据处理。
淘宝的应用现状和原理
淘宝的应用现状和原理1. 淘宝应用的发展概述•淘宝是中国最大的网络购物平台之一，成立于2003年，隶属于阿里巴巴集团。
•淘宝通过提供商品展示、交易、支付等服务，将买家与卖家连接起来，形成一个庞大的电子商务生态系统。
•随着智能手机的普及和移动互联网的快速发展，淘宝也推出了移动应用，为用户带来更便捷的购物体验。
2. 淘宝应用的使用方式•用户可以通过淘宝应用搜索商品、浏览商品详情、下单购买商品等。
•淘宝应用提供了多种支付方式，包括支付宝、信用卡、银行卡等，用户可以根据自己的需求选择适合的支付方式。
•用户可以在淘宝应用中参与拍卖、秒杀、团购等活动，获取更多的优惠和折扣。
•淘宝应用还提供了消息通知、评价管理、退款售后等功能，方便用户和卖家之间的沟通和交流。
3. 淘宝应用的技术原理淘宝应用的背后涉及了多种技术原理，包括但不限于：a. 云计算技术•淘宝应用运行在阿里云等云计算平台上，利用云计算的弹性性能和高可用性，为用户提供稳定可靠的服务。
•云计算技术还可以根据系统负载和用户访问量的变化，自动调整资源分配，保证系统的高效运行。
b. 大数据分析技术•淘宝应用通过对海量数据的采集和分析，可以了解用户的购物偏好、消费能力等信息，从而进行个性化推荐和营销策略。
•大数据分析技术还可以帮助淘宝优化商品搜索、推荐算法等，提高用户体验和交易成功率。
c. 分布式存储和缓存技术•淘宝应用将用户的数据进行分布式存储，可以提高数据访问的速度和可靠性。
•同时，应用还会使用缓存技术，将常用的数据缓存在内存中，减少数据库访问的次数，提高系统的响应速度。
d. 安全技术•淘宝应用需要保护用户的账号、密码、支付信息等敏感数据的安全。
•通过使用加密算法、身份认证技术、风险控制等手段，淘宝应用可以有效防止信息泄露和欺诈行为。
e. 移动技术•随着智能手机的普及，淘宝应用也推出了移动版本，为用户提供更便捷的购物体验。
•淘宝应用通过移动技术，如GPS定位、蓝牙连接等，可以为用户提供个性化的服务和推广活动。
章文嵩：Taobao海量图片存储与CDN系统-v2-系统架构师
淘宝CDN系统
CDN服务的图片规模
–约250T容量的原图 + 250T容量的缩略图 –约286亿左右的图片数，平均图片大小是17.45K –8K以下图片占图片数总量的61%，占存储容量的11%
CDN部署规模
–22个节点，部署在网民相当密集的中心城市(7月初) –每个节点目前处理能力在10G或以上 –CDN部署的总处理能力已到220G以上 –目前承载淘宝流量高峰时119G，含一些集团子公司的 流量
SnapShot
SnapShot
FAS980C C: Online Image D: Online Image
SnapShot
杭州网通 IDC
注：红框中设备是2006年的新增设备， 5 明年还得在原有的 NetApp 980C/R200 存储上增加 20TB 左右新的硬盘容量。
商用产品无法满足需求
本地缓存对象文件系统
文件定位
–内存hash做索引 –最多一次读盘
写盘方式
–Append方式写 –淘汰策略FIFO，主要考虑降低硬盘的写操作，没有必 要进一步提高Cache命中率，因为Image Server和 TFS在同一个数据中心
议程
一、系统全貌
二、Taobao图片存储系统--TFS 三、Image Server与Cache 四、CDN系统 五、低功耗服务器平台 六、经验
图片处理
从TFS存储中读取文件 将文件根据需要的尺寸进行缩放
–灵活，应用可以制定一些尺寸规则决定 –动态计算的成本大概是存储缩略图的十分之一
可根据需要将缩略图按一定质量压缩保存（75% ～94%）和锐化处理，通过配置文件设定
–权衡图片的效果与CDN传输的带宽 –低损压缩降低缩略图的体积（30～70%）
OceanBase：淘宝开源海量数据库
也部 分避免了 个或者 多个Ｕｐ ａ ｅ ｅ ｖ ｒ 点之间漂 移 ， 低 架构 、不同的软 件架构进行支持 ， ｄ ｔ Ｓ ｒ ｅ节 降 这些问题的影响。相对来说， 这两个架构可以各自 Ｕ ｄ ｔＳｒｅ单点故障的影响 。 ｐ ａｅ ｅｖ ｒ
为 了消 除 Ｕ ｄ ｔＳ ｒｅ内存 大小 对 更 新 数 据 量 的 ｐ ａｅ ｅｖ ｒ 限制 ， 们实现了数据转储机 制， ｅｎ ａｅ 我 Ｏｃ ａ Ｂ ｓ 在 增 量 更 新 数 据 达 到 一 定 量 时 会 启 动 后 台 工 作 将
Ｏ ＡＰ Ｌ 功能，因此 ， ｃａ Ｂ ｓＳ 其他 系统相比更 Ｏ ｅ ｎ ａｅ Ｍ 加轻量级，通常也能提 供更高的性能。下面具体
描 述 一 下 Ｏ ｅ ｎ ａｅ 用了 何 种 技 术 架 构 来实 现 ｃａ Ｂ ｓ 采 成 本 、 能 和功 能 的 平衡 。 性
架构特点
首先， ｅ ｎ ａ ｅ Ｏｃ ａ Ｂ ｓ将数据拆分 为基准和修改增量 两个部分。 基准数据在一个业务周期内保持不做 变更， 有的修改 增量做集中处理，每次数据查 所 询将按照应用需求决定是否需要合并最新的修改
ｏ ｅ ｔ ｒ 封面报道 Ｉ我们的开源 ｖ ｒＳ ｏ ｙ
Ｏｃ ａｎ ｓ 淘宝开源海量数据库 ｅ ｅ Ｂａ
● ●
文， 李震
世 界 上 充斥 着 各 种 各 样 的轮 子 ， 句 话 在 Ｉ技 术 到类Ｓ 及数 据分析，涵盖了互联网的大部 分应 这 Ｔ ＮＳ
界有特定 的意义 ， 我们用重复造轮 子来形容那些 用类型 ， 这些应用有一个共性 ，短时间内变化的 投入大量 时间 、 精力和金钱实现 已有技术方案可 数 据总是 远小 于随 着时间 积累下 来的数 据 ， 通
以提 供 的 功 能 的行 为 。 大 量 开 源Ｎｏ ＱＬ 统发 常有两到三个 ， 在 Ｓ 系 甚至更 多的数量级差距 ， 大部 而 展得 如 火如 荼 ，以Ｏ ａ ｌ、Ｍｙ ＱＬ 代 表 的 传统 分 数 据 架 构 的 复 杂 性 ，主要 体 现 在 对 短 时 间 内 变 ｒｃｅ Ｓ 为
淘宝高并发解决方案
概述淘宝是中国最大的电商网站之一，每天有数以亿计的用户访问淘宝平台。
在高并发的访问环境下，如何保证淘宝的稳定性和可用性是一个重要的挑战。
本文将介绍淘宝高并发解决方案，包括架构设计、缓存优化、数据库优化以及负载均衡。
架构设计淘宝采用了分布式架构来应对高并发的访问压力。
整个系统被划分为多个服务模块，每个模块独立运行，并通过消息队列进行通信。
这种架构设计可以有效地提高系统的可伸缩性和可扩展性。
缓存优化为了减轻数据库的压力，淘宝采用了大量的缓存来加速数据访问。
其中，最核心的缓存技术是利用Redis来缓存热点数据。
通过将频繁访问的数据放入Redis缓存中，可以大大提高系统的响应速度和吞吐量。
淘宝还利用CDN（内容分发网络）来缓存静态资源，例如商品图片、CSS文件和JavaScript文件。
CDN可以将这些静态资源缓存在全球各地的节点上，用户可以就近访问这些缓存节点，从而提高访问速度。
数据库优化淘宝使用了分布式数据库来处理海量的数据。
数据库采用主从复制的方式，将读写操作分散到多个数据库节点上，从而提高数据库的并发处理能力。
为了减少数据库查询的负载，淘宝采用了数据库分库分表的技术。
将数据按照一定的规则分散到多个数据库和表中，从而均衡数据库的负载，并且降低了单个数据库的数据量和并发访问量。
此外，淘宝还采用了数据库的读写分离技术。
将读操作和写操作分别路由到不同的数据库节点上，从而提高数据库的读写性能。
负载均衡淘宝使用了负载均衡技术来分发用户的请求，以实现高并发的访问。
主要的负载均衡技术包括DNS负载均衡和反向代理负载均衡。
DNS负载均衡将用户的请求解析到多个服务器的IP地址上，从而使得用户的请求被均衡地分发到不同的服务器上。
反向代理负载均衡则是通过将用户的请求发送到多个反向代理服务器上，由反向代理服务器再将请求分发给后端的多个应用服务器。
这样可以均衡地分担用户的请求压力，提高系统的并发处理能力。
总结淘宝面临着海量用户的高并发访问压力，为了保证系统的稳定性和可用性，需要在架构设计、缓存优化、数据库优化和负载均衡等方面进行优化。
淘宝数据魔方介绍
数据魔方创立于2010年4月，是一个基于淘宝海量数据分析的商业数据产品，也是淘宝首个全网商业数据产品。
数据魔方可以分析淘宝全行业的浏览、交易、收藏、搜索等数据，以及消费者的用户特征，可用于店铺数据化运营、市场行业研究等。
专业版各标签列出的分析，以下根据官网的体验版作出修订，O、数据简报一、市场研究分析市场分析市场整体行情：不同时间段的成交金额、人数、商品数等趋势状况，新增热卖子行业和飙升子行业排行——对于行业的趋势及子行业的趋势分析对于大卖家或者是线下企业要进入线上经营的卖家来说尤为重要。
投身这个行业就要了解这个行业的发展趋势，它是处在上升期、成熟期还是衰退期。
而在这个大的行业下又有哪些子行业是快速发展的，结合企业自身的经营资源、生产资源找到可以被利用的趋势和市场机会；买家规模：不同时间段的成交、关注、搜索、收藏人数趋势热销品牌排行：不同时间段内热门销售品牌的排行，1.5新增热卖飙升榜和热搜飙升榜——对于热销品牌排行可以对我们目前的市场竞争状况做一个概括性的了解，什么品牌是卖的好的，可以去看看这样的品牌格调和推广方式，他们是以什么样的品牌价值打动了消费者!文化？格调？价格？这些可以与自己店铺宝贝做对应比照。
——通过品牌的飙升排行及弹出层的数字分析，一方面可以了解品牌的飙升状况，另外，可以通过弹出层确切的了解该品牌的详细信息。
品牌的分布与TOP的产品是直接影响和支撑品牌排行的。
如果想要在这个行业中切分精品的份额可以有两种方式：一种以一个性价比高的产品直接与其主力产品对决；第二种是采用替代互补策略，找到现在精品主力产品的替代和互补产品进行大力度的推进，这样才有机会更大的切分精品份额热销产品排行：不同时间段内热门销售产品的排行（只针对标类产品可查），1.5新增热卖飙升榜——1.对于非标类的产品，数据魔方预计在10年5月中下旬推出热卖宝贝排行，并同步有关键词和关联宝贝信息；2.对于热门产品的排行能具体到单品的售卖状况，在分析师如果结合后面的关键词成交排行将更加有参考价值（相关说明请参见后面热门搜索产品页）——对于品牌和产品飙升排行榜是可以了解流行趋势的：对于卖家来说一方面是了解行业变化，另外需要的就是创造消费，从飙升排行榜中可以清楚的了解近一段时间内的流行趋势…………热销宝贝排行：——宝贝排行从根本上解决的对于热销品的了解：通过宝贝的排行关键词，可以有效的了解目前热销品的命名定义、关键词；并可以点击进去查看图片风格，这样结合自己宝贝的特点进行有针对性的优化和组合。
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11年11月26日星期六
挑战
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如何获取店铺实时数据？ 不能直接主库上计算啊，主库表示压力很大。
11年11月26日星期六
实时流处理
11年11月26日星期六
银河 - 实时流处理平台
11年11月26日星期六
传统海量数据产品误区
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只关注分析处理性能，不关注数据查询性能 大型商业产品更好 Oracle/GreenPlum可以解决大多数问题 IBM/EMC 开源产品更好 Hadoop可以解决一切问题 Hadoop成本更低 数据展现不重要
11年11月26日星期六
分布式存储计算
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M/R： 文本数据 数据挖掘 复杂计算 HQL： 中间层建设 维度转换 指标加工
RPT
RPT
Hive
Automa'c Code Framework
M/R
11年11月26日星期六
使用状况
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分布式存储和计算 1800+ Hadoop集群 24G+2T*12T 离线 7:00 前必须处理完昨日增量计算 （目前每天3半点前处理完成） 在线 实时的交易跟踪，秒级别的延迟 实时千万级交易维度交叉计算 分布式数据挖掘 30个节点的Mahout集群 淘宝母婴频道推荐月底上线
11年11月26日星期六
淘宝数据特点
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数据量大 内容多样 日志型数据 文本数据 关系型数据 维度丰富 涵盖近100个不同行业的商品维度，五级商品类目体系 近80000个品牌 商品维度+卖家维度+买家维度 源数据质量不高 非法交易 恶意评价 用于自定义属性
11年11月26日星期六
挑战
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20PB 总量 900TB 每天计算扫描数据量 月增1.5P 日增0.06P 高峰处理数据量：30G/s ...
11年11月26日星期六
挑战
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数据的商业模式不清楚，缺乏足够的业务支撑 海量数据处理的基础技术需要大量的研发投入 数据安全机制非常复杂，还要兼顾效率 开放的同时，需要防止数据被恶意爬取 基础设施的建设周期较长，可能赶不上业务的变化 数据自身变化演进，数据更新非常困难
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11年11月26日星期六
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多维数据立方体构造 满足业务对数据分析灵活性要求 压缩数据处理中间过程 减少表间关联
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计算时对维度抽象转换： 一次过程进行多粒度进行指标汇总 支持用户自定义
11年11月26日星期六
Myfox - 分布式Mysql集群
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冷节点（MySQL） 7.2k SATA硬盘，1T * 12，8节点
MySQL
MySQL
MySQL
MySQL
MySQL
=
=
=
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11年11月26日星期六
Myfox - 数据查询
路 由 层
APC 缓存 查询路由 分片SQL
SQL解析 语义理解 字段改写 计算规则
查 询 层 计 算 层
缓存
取分片数据
基于Mysql Myisam存储引擎 海量数据分布式存储、非实时写入 提供全镜像、路由字段、记录条数、组合等数据分片规则 32个节点
11年11月集群
路由信息库
M MyFOX（虚拟机）
S
热节点（MySQL） 15k SAS硬盘，300G * 12，8节点
淘宝数据应用
Open Hosting
TOP API
数据工场
Open DB
数据API
服务API
Open DB
数据同步 TOP API 实时 处理 在线存储
数据写入API
在线计算
离线计算 数据挖掘
底层存储
安全过滤层
缓冲区存储
11年11月26日星期六
实时同步
淘宝DB
分布式存储计算
11年11月26日星期六
大纲
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大数据在淘宝的挑战 分布式存储计算 实时计算 实时流处理 数据可视化 数据产品实践
11年11月26日星期六
大数据在淘宝的挑战
11年11月26日星期六
淘宝规模 PV 商品数 用户数 品牌数
SPU 每分钟销售商品 件数 高峰日成交金额
20亿 8亿 + 4.4亿 8万 + 334万 4.8万件 52亿元
11年11月26日星期六
ClientApp
SharesMerge Shard1 Cache Calc DataFetch Index Shard2
DataStorage IndexStorage
11年11月26日星期六
Glider
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高性能异构数据中间层 统一restful数据输出接口 使用SQL Like作为配置语法 整合多种数据源，不同数据源之间数据可以进行SQL关联操作 Myfox/iSearch/Prom/Andes/Mysql/Hbase/TOP API 简单的数据二次加工 内置二级缓存 单虚拟机 8000qps (4CPU/7G内存) 请求分优先级
结果合并
11年11月26日星期六
挑战
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淘宝涵盖100个行业的商品 属性值的条数2000W
如何获取任意多个商品属性值组 合产生的交易 ？
11年11月26日星期六
实时计算
11年11月26日星期六
Prom
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T级数据量（7天总量hbase） 千万级记录实时计算分析 以byte[]方式存储于hbase
淘宝海量数据产品技术
数据产品 赵昆
11年11月26日星期六
WHO AM I
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赵昆 (淘宝花名：空无) 淘宝网 - 数据平台与产品部 - 数据产品 热爱技术、热爱数据、热爱生活 果粉、G粉 微博：
@此处空无一一人
11年11月26日星期六
误区
• 淘宝是一家电子商务公司 • 数据越多越值钱 • 海量只是数据量更大 • 云计算只是一个概念
11年11月26日星期六
传统的数据平台
展现 API
高性能 DB
数据同步
大容量 存储
离线计算
11年11月26日星期六
有没有完美的数据平台？
11年11月26日星期六
我心中的完美
展现 API
实时计算
实时传输
高速访 问存储
数据同步
大容量 存储
离线计算
11年11月26日星期六
业务系统