阿里大数据架构
阿里大数据产品最新特性介绍
智能生态市场
• 一键部署
• 版本控制
• 蓝绿部署
• 弹性扩缩
PAI-AutoLearning
自动学习 • 零门槛使用 • 迁移学习框架 • 一站式解决 • 初级算法工程师
PAI-Studio
可视化建模 • 200种算法组件 • 拖拽方式构建实验 • 支持百亿特征样本 • 中级算法工程师
PAI-DSW
PAI-DSW
NoteBook建模 • 内置Jupyter开发环
境
• 深度优化TensorFlow • 神经网络可视化编辑 • 高级算法工程师
大数据“淘宝”平 台
• 链接技术与业务 • 解决方案 • 算法&模型 • 业务应用API • 智能生态圈
计算框架（MR / MPI / PS / Graph / SQL / Tensorflow）
数据资源（MaxCompute / OSS / HDFS / NAS）
目录
content
01 PAI产品简介 02 自定义算法上传 03 智能生态市场 04 AutoML2.0 05 AutoLearning自动学习
2、自定义算法上传
用户业务（推荐系统 金融风控 疾病预测 新闻分类）
PAI-EAS 模型在线服务
认证
提供ApsaraClouder技能认证课程，通过认证提升开发 者专业技术，并为开发者的能力提供官方认定。为智能 生态市场的整体开发水平提供保障。
论坛
为大数据智能的相关用户及兴趣爱好者提供交流共享的 平台，在知识问答中，交流切磋，学习提高。
市场
用户
开发
论坛
智能生态市场
3、数加智能生态市场
3、数加智能生态市场
ห้องสมุดไป่ตู้
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。
阿里巴巴大数据之路——数据技术篇
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。
《阿里大数据架构》PPT课件
发展空质间量成本
– 技术搭台，业务唱戏 架构搭台，应用唱戏
• 架构永远在随着业务的发展而变更 更多多迁用数–户据 拥抱变
化！
更多功能 提高 收益
精选PPT
3
B2B架构演化过程
WebMacro pojo jdbc
Velocity Ejb
17
网站镜像部署图(国际站)
中供用户
网站运营
海外卖家
精选PPT
18
用户请求处理
Apache
Load Balance (F5, Alteon)
Apache
Jboss
Jboss
Apache
Jboss
Apache
Static Resource
精选PPT
Database Search Engine Cache Storage
基于pojo的Biz层
CompanyObj
业务逻辑方法 数据访问方法
业务层
基于POJO的biz层
数据存储 Oracle数据库
LDAP
精选PPT
BizObj
业务逻辑方法 数据访问方法
MemberObj
业务逻辑方法 数据访问方法
OfferObj
业务逻辑方法 数据访问方法
8
石器时代-中世纪原因
• 表现层仅仅使用模板技术，缺乏MVC框架， 导致大量的servlet配置
19
互联网的挑战
• 流量随着用户量而增加 • 业务的变更频繁 • 用户行为的收集 • 产品角色的细分及调整 • 7 X 24的高可用性
精选PPT
20
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阿里集团大数据建设OneData体系
层次结构
数
据 化
表数据分布 情况
表关联使用 情况
CDM核心架构
汇总事实表 明细事实表 明细维表
维度
Star Scheme
指标
规范化
设计方法-DWD模型设计
识别业务过 程
选择事实表 的类型
确定粒度及 选定维度
添加度量
冗余维度
流量 维度冗余事实表带来的好处与弊端 DWD层关联相关数据和组合相似数据的原则 DWD层事实宽表垂直划分和水平切割
定位
OneData体系架构
名词术语（一）
名词
解释
数据域
数据域是业务板块中有一定规模且相对独立的数据业务范围。 面向业务分析，将业务过程或者维度进行抽象的集合。 为保障整个体系的生命力，数据域是需要抽象提炼、并且长期维护 和更新的，但不轻易变动。在划分数据域时，既能涵盖当前所有的 业务需求，又能在新业务进入时无影响的被包含进已有的数据域和 扩展新的数据域。
逻辑结构 业务板块
核心架构
举例 电商业务
数据域
交易域
业务过程
维度
支付
订单
修饰类型
时间 周期
修饰词
原子指标
最近1天
支付方式 花呗
支付金额 pay_amt
派生指标
度量 属性
最近1天通过花呗 支付的支付金额 pay_amt_1d_009
支付金额 pay_amt
订单ID 创建时间
……
1.数据域：是指一个或多个业务过程或者维度的集合 2.原子指标：基于某一业务过程下的度量。例如：支付+金额=支付金额; 3.派生指标=原子指标+时间修饰+其他修饰词+原子指标；属性是用来刻画某个实体对象维度的数据形态；事实叫做度量，如购买数量 4.修饰：指针对原子指标的业务场景限定抽象。例如：最近N天
《阿里大数据架构》课件
2
阿里云实时计算引擎
阿里云实时计算引擎是一种实时数据分析和计算平台，提供实时数据处理和实时 智能服务。
3
TensorFlow在阿里的应用
阿里巴巴广泛使用TensorFlow进行机器学习和深度学习，在智能推荐和图像识 别等领域取得了重要成果。
大数据平台管理
阿里巴巴大数据 平台管理的架构
阿里巴巴建立了一套完善 的大数据平台管理架构， 实现了数据的集中管理和 资源的统一调度。
Storm流式计算引擎
Storm是一种分布式的实时流 式计算引擎，用于处理和分析 高速数据流。
Flink在流处理中的应用
阿里巴巴使用Flink进行实时流 处理，通过流计算实现业务实 时监控和分析。
实时智能架构
1
实时智能分析的概念和应用场景
实时智能分析是基于实时数据进行智能挖掘和分析，用于实时推荐、智能广告等 应用。
2 阿里巴巴大数据安全架构设计
阿里巴巴通过建立严格的安全架构和流程，确保数据在收集、存储和处理过程中的安全。
3 阿里云数据加密解决方案
阿里云提供多种数据加密解决方案，保护数据的机密性和完整性，防止数据泄露和篡改。
流处理架构
流处理的定义和应用场景
流处理是一种实时处理数据的 方式，广泛应用于实时推荐、 欺诈检测和实时分析等场景。
数据的写入和读取。
阿里云OSS存储
阿里云对象存储（OSS）是一种安全 可靠、高扩展性的云存储服务，用于 存储和管理大规模的非结构化数据。
HBase列式数据库
HBase是一种分布式、可扩展的列式 数据库，用于存储和查询大规模结构 化数据。
数据安全
1 数据安全的重要性
在大数据时代，数据安全是保护个人隐私和企业利益的关键，需要采取有效的安全措施。
阿里巴巴的组织结构图
alibaba(阿里巴巴)的组织结构图做组织结构图的时候，不喜欢从上而下的方式。
对于企业管理来说，个人更相信整个阿里巴巴是站在马云的肩膀上前进的舰队。
所以马云在最下面。
然后其COO李琪，CFO蔡崇信，CTO吴炯，PR(公关)总裁金建杭，策划总裁曾鸣依次分开。
COO管的比较杂，分公司、人事、行政。
CFO管理的是财务、法务、投资、融资；CTO很简单管技术；PR总裁则管理公关及政府事务；策划总裁肯定是参谋部了，这就是alibaba集团的组织结构。
对于alibaba的事业群来说，B事业群的阿里巴巴由卫哲负责，刀身，目前效益最好。
阿里软件则由王涛负责，刀尖，还没见血。
加起来是一把刀，而他们的COO李琪就是这个刀的操盘手；C事业群由谢文管理雅虎中国(还掌管竞价收入、广告销售两个部门)、孙彤宇掌管淘宝网和及陆兆禧管理支付宝，组合起来画成了一个拳头。
拳头的大拇指自然是雅虎中国了，占用资源最多，但产出效益最少，这就是他为什么最短的原因；无名指和小手指则是竞价排名和广告收入两个部门，这两个部门目前都归雅虎中国管理，作用不大，本文由世纪淘商城()整理分享！版权归原作者所有！但却不能舍弃；食指是支付宝，使用相当多，而且点钱非常管用；中指是淘宝网，虽然市场占有率最高，但正反两种意思，淘宝目前正处于这种困境，收费则被骂，不收费则自己窝火。
对于这样的舰队组合来说，一句话概括起来是马云的拳头、李琪的刀。
对于这把刀来说，目前是alibaba主要的收入来源。
而对于拳头来说，是alibaba需要打出效益或者赢得突破的地方。
这就是我理解的阿里巴巴。
阿里巴巴对集团架构进行了大规模调整，分别组建了针对个人和企业用户两个事业群。
相应人员的组织架构也进行了重新梳理，原事业部提升为子公司，原事业部总经理提升为子公司总裁。
在新的集团组织结构中，马云任首席执行官(CEO阿里巴巴对集团架构进行了大规模调整，分别组建了针对个人和企业用户两个事业群。
相应人员的组织架构也进行了重新梳理，原事业部提升为子公司，原事业部总经理提升为子公司总裁。
阿里中台(大中台小前台)架构详解
2. 只支持一个业务的能力不能称为中台
如果只能支持一个业务的，只能称为一个业务后台，而中台是为效率而生，它 的特性就是整合多种功能在一起，能够同时支持多个业务发展的中间件。
前 台
项目A
业 支付 务 中心
中 台
搜索 中心
项目B
商品 中心
用户 中心
项目C
营销 中心
交易 中心
业务中台
业务中台在前文中反复提及，就是把各 个项目的共通业务进行下沉，整合成通 用的服务平台
美军的“特种部队（小前台）+航母舰群 （大中台）”模式
02
Ilkka Paananen
前台
皇室战争 部落冲突 海岛奇兵 卡通农场
中台
支付系统 数据分析
系统用户 基础设施
开发工具 游戏引擎
想了解更多关于美军“ Team of Teams”的组织设计，可参考书蜜021《赋能》
游骑兵排 ranger platoon
项目A前台
提供配置
项目A管理 后台
项目B前台
项目B管理 后台
阿里巴巴提出来“大中台，小前台”的战略
小前台
淘宝
天猫
支付 宝
聚划 算
阿里 妈妈
阿里 菜鸟
盒马 生鲜
用户
商品
交易
评价
搜索
营销
中心
中心
中心
中心
中心
中心
大中台
Aliware
什么是“大中台，小前台”战略？
“小前台大中台”的理论来自美军的作战理论。
业务中台化——产品形态
了解/评估过程
业务身份标识
能力地图
需求结构化
业务清单
1、能力裂变
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
– 无状态Web应用，基于cookie实现session，获取 线性扩展性
• 业务逻辑层使用Alibaba Service框架，并且 引入spring 框架
– Spring容器和Alibaba Service框架无缝集成
2005-工业革命（续）
表现层
基于Webx以及Service框架的Web层框架
系统架构概述
Yes, We KAO 更强，更高，更持久
课程目标和内容
• 了解什么是架构 • 了解Alibaba网站架构的历史 • 掌握Alibaba网站架构的现状 • 掌握网站架构设计的理念
什么是架构？
• 架构规定了软件的高层划分及各部分间的 交互
– 架构不是软件，但架构决策体现于软件平台和
框架之中
分布式 Session
商业逻辑层
基于Spring以及Service框架的biz层框架
数据访问层
基于Spring以及DAO设计模式的数据访问框架
分布式 Cache
数据存储
搜索引擎 Oracle数据库
LDAP
演化还在继续…
• 数据库成为瓶颈 -> 分布式数据库 • 应用耦合严重 -> SOA • Pampas平台
网站的现在
• 中文站会员数超过2000万 • 中文站Offer已经超过1.5亿 • 中文站每天的用户PV已经超过1.6亿 • 中文站每天新发Offer超过100万 • 中文站每天重发Offer超过1500万 • 国际站略少，但是增长迅猛
中文站/国际站应用部署图
网站镜像部署图(国际站)
中供用户
网站运营
SOA OPEN API 云计算
……
Perl
1999 史前 2001 石器时代 2002 中世纪 2005 工业革命 未来 星际时代？
1999-史前时代
• Perl，CGI…… • Mysql • Apache • 服务器在美国，56KModem，远程开发、测
试、部署
史前-石器时代原因
• Java服务器使用Байду номын сангаас程性能比cgi技术使用进程 好
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处理用户请求
Request Process Response Request Process Response Request Process Response
应对的挑战 • 并发(垂直)
– 用户数量的增加 – 使用资源的增加
• 响应(水平)
– 处理性能的维持
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LDAP
中世纪-工业革命原因
• Turbine的发展缓慢 • EJB配置复杂,可维护性差 • 重量级框架，业务侵入高 • 高度容器依赖，可测试性差 • CMP性能差，导致DAO和CMP并存
2005-工业革命
• 表现层使用WebX和Service 框架
– Velocity模板技术
– 自有服务框架及多种公共服务：Form Service， Template Service，Mail Service，Rundata Service， Upload Service等
实现业务逻辑 – 使用CMP实现单条记录的增加和删除
2002底-中世纪（续）
表现层 商业逻辑层
基于Webx以及Service框架的Web层框架
delegate
Façade
使用SLSB实现的业务逻辑对象Controlers
数据访问层
CMP进行单条记录的增加删除，DAO对象查找
数据存储
搜索引擎 Oracle数据库
数据访问方法
MemberObj
业务逻辑方法
数据访问方法
OfferObj
业务逻辑方法
数据访问方法
石器时代-中世纪原因
• 表现层仅仅使用模板技术，缺乏MVC框架， 导致大量的servlet配置
• 业务逻辑层和数据访问层耦合，可维护性 和可扩展性差
• 受到EJB风潮的影响
2002底-中世纪
• 表现层采用WebX
– 架节成构约本的硬人优件力劣成成本本决定了业务应用系统的实施能力和 发展空质间量成本
– 技术搭台，业务唱戏 架构搭台，应用唱戏
• 架构永远在随着业务的发展而变更 更多多迁用数–户据 拥抱变
化！
更多功能 提高
收益
B2B架构演化过程
WebMacro pojo jdbc
Velocity Ejb
WebX Spring
海外卖家
用户请求处理
Apache
Load Balance (F5, Alteon)
Apache
Apache Apache
Jboss
Jboss Jboss Static Resource
Database Search Engine Cache Storage
互联网的挑战
• 流量随着用户量而增加 • 业务的变更频繁 • 用户行为的收集 • 产品角色的细分及调整 • 7 X 24的高可用性
transaction
• Java相比Perl，可维护性好，开发效率高 • Java开始在国内流行
• 开始使用Java • 模板技术采用WebMacro • 中间层采用Servlet技术，使用POJO封装业
务逻辑和数据访问
– 使用BizObj对象封装基本业务逻辑和数据访问 方法
– 其它业务对象继承BizObj方法，实现自己的业 务逻辑和数据访问方法
专业化细分之前
• list
offer
• detail
• company
member
• personal
• no
transaction
support
专业化细分之后
• Clothing offer • Retail
• Loan
member
• Trust Pass
• Special Market
• alipay
– 模板技术Velocity – 在Turbine基础上开发了自己的服务框架和一系
列公共服务 – 通过一个delegate对象访问业务逻辑层
• 业务逻辑层使用EJB（SLSB，CMP，DAO等）
– 通过一个façade对象供表现层delegate访问 – Façade对象访问多个SLSB实现的controller对象
• 使用JDBC访问数据库 • Servlet容器使用resin，Web服务器使用
2001底-石器时代(续)
表现层
基于WebMacro的模板技术
基于pojo的Biz层
CompanyObj
业务逻辑方法 数据访问方法
业务层
基于POJO的biz层
数据存储 Oracle数据库
LDAP
BizObj
业务逻辑方法