淘宝海量数据技术解决方案
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
互联网大数据思维案例
互联网大数据思维案例随着互联网的快速发展与普及，大数据思维在各个领域都开始起到重要的作用。
本文将通过几个互联网大数据思维的案例，具体阐述大数据思维的应用，并探讨其对现代社会的深远影响。
案例一：电商平台的商品推荐以淘宝为例，它通过对海量数据的分析，建立了一个庞大的推荐系统，使得用户可以根据自身的兴趣和需求，快速找到符合自己口味的商品。
通过对用户的历史购买记录、浏览数据以及行为特征的分析，淘宝可以实现个性化的商品推荐，提高用户满意度和转化率。
案例二：社交媒体的舆情分析微博、微信等社交媒体平台每天都会产生海量的信息，这就需要利用大数据思维来从中提取有用的信息。
例如，利用大数据分析工具可以实现对用户情感倾向的判断，通过识别用户的情感状态，可以实现对社会热点的即时监控，并快速发现有可能引起公众关注的事件。
案例三：医疗健康的远程监护借助大数据分析技术，医疗行业可以通过互联网远程监护患者的健康状况。
医生可以通过数据分析来了解患者的生命体征、日常活动情况等，实时掌握患者的健康状态。
这样可以提高医生的诊断准确度，并在必要时提前预防患者的疾病。
案例四：城市交通拥堵的优化城市交通拥堵一直是困扰城市管理者和居民的问题，而大数据思维提供了一种解决方案。
通过对城市交通流量数据和出行行为的分析，可以实现对城市交通状况的实时监测，并根据数据预测交通拥堵的可能发生地点和时间。
这样可以帮助城市管理者制定针对性的交通优化策略，提高城市交通的效率和便捷性。
案例五：金融行业的风险管理在金融行业，大数据思维可以帮助识别风险，提高风控水平。
银行和保险公司可以通过分析客户的交易记录、信用评级、消费行为等大数据，建立风险评估模型。
这可以帮助金融机构识别潜在的风险客户，并采取相应措施，降低风险。
综上所述，互联网大数据思维在电商、社交媒体、医疗健康、城市交通和金融等领域的应用案例不胜枚举。
大数据思维为我们提供了更多深入了解用户需求、快速决策问题、改善生活质量的机会。
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
淘宝技术框架分析报告
淘宝技术框架分析报告淘宝作为国首屈一指的大型电子商务，每天承载近30亿PV的点击量，拥有近50PB的海量数据，那么淘宝是如确保其的高可用的呢？本文将对淘宝在构建大型过程中所使用到的技术框架做一个总结，并结合银行现有技术框架进展比照分析。
另外，本文还会针对金融互联网以及公司未来技术开展向给出个人看法。
淘宝技术分析CDN技术及多数据中心策略国的网络由于运营商不同〔分为电信、联通、移动〕，造成不同运营商网络之间的互访存在性能问题。
为了解决这个问题，淘宝在全国各地建立了上百个CDN节点，当用户访问淘宝时，浏览器首先会访问DNS效劳器，通过DNS解析域名，根据用户的IP将访问分配到不同的入口。
如果客户的IP属于电信运营商，那么就会被分配到同样是电信的CDN节点，并且保证访问的〔这里主要指JS、CSS、图片等静态资源〕CDN节点是离用户最近的。
这样就将巨大的访问量分散到全国各地。
另外，面对如此巨大的业务请求，任一个单独的数据中心都是无法承受的，所以淘宝在全国各主要城市都建立了数据中心，这些数据中心不但保证了容灾，而且各个数据中心都在提供效劳。
不管是CDN技术还是多个数据中心，都涉及到复杂的数据同步，淘宝很好的解决了这个问题。
银行现在正在筹建两地三中心，但主要目的是为了容灾，数据中心的利用率差，而淘宝的多个数据中心利用率为100%。
LVS技术淘宝的负载均衡系统采用了LVS技术，该技术目前由淘宝的章文嵩博士负责。
该技术可以提供良好的可伸缩性、可靠性以及可管理型。
只是这种负载均衡系统的构建是在Linux操作系统上，其他操作系统不行，并且需要重新编译Linux操作系统核，对系统核的了解要求很高，是一种软负载均衡技术。
而银行那么通过F5来实现负载均衡，这是一种硬负载均衡技术。
Session框架Session对于Web应用是至关重要的，主要是用来保存用户的状态信息。
但是在集群环境下需要解决Session共享的问题。
目前解决这个问题通常有三种式，第一个是通过负载均衡设备实现会话保持，第二个是采用Session复制，第三个那么是采用集中式缓存。
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。
浅谈淘宝网的大数据分析对淘宝营销的作用
经贸论坛147浅谈淘宝网的大数据分析对淘宝营销的作用周 银 江苏省常州技师学院摘要：时代在发展，社会在进步，现如今大数据逐渐成为一个热门话题，作为一个新的概念和思维方式开始出现在大众的视野之中，人们开始慢慢认识到“大数据”所带来的价值，愈来愈多的人对其展开研究工作，“大数据”在实践中被广泛运用起来。
本文通过大数据和营销的定义和现状、大数据分析对淘宝网的营销的作用以及大数据时代如何更好的营销这三大步骤对淘宝网采用的大数据分析对淘宝营销产生的作用进行了逐步深入的研究，希望能让大家在大数据视野下，对淘宝的独有运营策略获得更加深入的理解。
关键词：大数据分析；淘宝网；淘宝营销中图分类号：F724.6 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2018)021-0147-01进入二十一世纪，计算机技术迅速普及开来，在很大程度上带动了我国经济的发展，同时也对人们的生活以及消费方式产生了一定的影响。
近年来，电子商务行业开始兴起，人们不用出门就能买到自己心仪的商品，淘宝交易额不断创出新高，突破了人们对于网上购物的想象，这种结果无疑与淘宝在大数据分析下所进行的独有的营销模式有着很大的关系。
通过在淘宝网通过科学、合理地运用的大数据思维，可以更好地为自身的数据搜集和分析提供渠道，做出更为合理的营销方式，给淘宝网带来更多的利润。
一、大数据和营销的定义和现状１．大数据的定义和作用。
通过运用各种形式和方法，搜集各大网站、各类平台等各个方面的数据、信息、发展现状，这些有效数据的搜集会给一个企业带来很大的发展机会。
大数据包含着各个领域的各个方面，比如可以直接拿来引用的学习资料和教材，最新的科学技术理论和方法。
我们所处的大数据时代让我们的消费方式变得更为丰富多姿，这在淘宝上体现的就更为明显，淘宝网对大数据的分析应用给人们呈现了一个全新的消费方式和更加便捷的服务，大数据的出现提升了淘宝网在市场上的竞争力和影响力。
大数据的出现带来的价值是不可估量的，大数据分析在商业上的应用也会成为社会经济的重点。
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Z K Config file
DB
银河 - 数据流
应 用 • 实时行业总体数据 分类
• • • •
目实时商品成交排行 实 时店铺汇总数据 实时店 铺浏览、交易明细 实时 用户成交排行
数据可视 化
数据可视化
•
为什么要研究数据可视化？
数据背后隐藏什 么?
淘宝海量数据产品技术
误区
• 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
传统海量数据产品误区
• 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
Myfox - 分布式Mysq集群
息路 M 库由 信 S
MyFOX（虚拟机）
热节点（MySQL）
冷节点（MySQL）
15k SAS硬盘， 300G
MyS QL MyS QL =
* 12，8节 点
MyS QL =
7.2k SATA硬盘，1T *
MyS QL MyS QL =
12，8节 点
Myfox - 数据查询
挑 战 • 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。
实时流处 理
银河 - 实时流处理平台
• • • • •
基于Actor模型的分布式流数据实时处理和计算 框架 底层基于开源软件AKKA实现 消息既数据 客户端3台(1.5万/s)，Hbase 5台 日 处理3亿数据量
数据 源
•• • • 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 •
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
Myfox - 分布式Mysql集群
• • • •
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
实时流处 理 数据缓存
实时 流计 算
前端应 用
实时计算系统
银河 - 技术框架
Other PNs
ZK
PN
Data API Data anagement Configurat l API Stage Status i on Manage Monito Manager r r Stage Container AKK A
ClientAp p SharesMerg
Cach e
e Shard 1 Cal c DataFetc h
Shard 2 Inde x
DataStorage
Glider
• 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 SQL关联 • 整合多种数据源，不同数据源之间数据可以进行 Myfox/iSearch/Prom/Andes/Mysql/Hbase/TOP 操作 •• 简单的数据二次加工 内置二级缓 API 存 • 单虚拟机 8000qps (4CPU/7G内 • 存) 请求分优先级 • •
Open DB TOP API
数据写入 API
实 时 处 理
缓冲区存 储
安全过滤层
实时同 步
淘宝 DB
分布式存储计 算
分布式存储计算
M/R： •• 文本数 据 数据 • • HQL ： 复 挖掘 •• 中间层建 杂计算 • 设 维度转 • 换 指标加 工
RP T
Automa ' c Code Framewor k
路
由
层 查 询 计 层 算 层
缓 存
AP C
查询路 由 分片 SQL
缓 存
SQL解 析 语义理 解 字段改 写 计算规 则 取分片数 据 结果合 并
挑 战 • 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 ？
实时计 算
Prom
• • •
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
RP T
Hiv e
M/ R
使用状况
•• • •• • • • • •• • 淘宝母婴频道推荐月底上
线
分布式存储和计 算 1800+ Hadoop集 群 24G+2T*12T 7:00 前必须处理完昨日增量计 离线 算 在 （目前每天 3半点前处理完成） 实时的交易跟踪，秒级别的延 线 迟 实时千万级交易维度交叉计 分布式数据挖 个节点的Mahout集群 掘 30算
挑 战 • 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 ...
挑 战 • 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
传统的数据平台
展 现 AP I
高性 能 DB 数据同 步 大容 量存 储 离线计 算
有没有完美的数据平 台？
我心中的完美
展 现 实时计 算
实时传 输 数据同 步 大容 量存 储 高速 访问 存储 离线计 算
AP I
业务系 统
Open Hosting
淘宝数据应 用 TOP API 数据 API 在线计 算 在线存 储 离线计 算 数据挖 掘 底层存储 服务 API 数据工 场 Open DB 数据同 步
大 纲
• • • • • •
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
大数据在淘宝的 挑战
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
淘宝数据特点
• 数据量 大 内容 •• 日志型数 多样 • 据 文本数 • 据 关系型 维度丰 • 富 涵盖近 • 数据 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