淘宝数据仓库架构实践
淘宝数据应用开发平台iData
代码库 • 代码 • 与用户的关联
数据工场关键服务——知识库（元数据）
数据字典 指标库 自动建模/模型优化
知识库
数据质量监控
…元
数
据
SQL自动改写
血缘分析&影响分析
应 用
BUS
生命周期 监控告警 SQL优化
其
…
它 服
务
ห้องสมุดไป่ตู้
Sphinx
收集器
收集器
Hadoop MR
Hadoop HDFS
Metadata Service
规则 ( Rule )：
生命 周期
动作 ( Action )：
对象（ Object ）： Hive table HDFS中的目录
动作( Action )： 仅保留，不作操作 删除 合并/压缩 极限存储 HDFS Raid 移动到其它文件系统 其它操作(可增加) 动作可以级联
规则( Rule )： 指定管理对象，在指定时间后，执行 指定操作策略。 每个管理对象可以配置多条管理规则。
数据产品PD 数据产品开发团队
分析、挖掘用户 需求 数据产品设计
模型架构师
使用、建设
架构师 程序员
基础开发 & 开发架构
建设
技术框架设计 平台与工具的实现
数据平台——产品架构
数
据
报表需求(淘数据)
即席查询(adhoc)
数据分析
数据挖掘
数据产品
应 用
数据应用开发平台——数据工场
数
据
开
发
平
Data Integration
d
d
e
e
e
e
e
数据仓库的设计和实现
数据仓库的设计和实现一、数据仓库的定义数据仓库(Data Warehouse)是指从不同数据源种搜集的信息，经过多维分析后形成的一个集中式且具备分析能力的数据存储库。
二、数据仓库设计的基本原则1. 集成性：数据仓库应该整合多个数据源的数据，具有全局性视角。
2. 时效性：数据应该是最新的，而非历史的，数据之间应该有时间关系。
3. 一致性：数据应该是唯一的、标准化的，并应该尽可能的与同一机构的不同业务应用和不同数据源适配。
4. 可访问性：数据应该是用户友好的，对多种数据操作的查询方式都要满足。
5. 稳定性：为避免影响公司核心业务，数据仓库必须保障数据的一致性，同时也保障数据的灵活性，以适应业务发展的方向。
三、数据仓库的设计流程数据仓库的设计流程可以大致分为以下几个步骤：1. 确定数据仓库的业务目标，指出数据仓库用于集成的数据源和数据仓库必须包含的内容。
2. 设计维度模型，理解主题业务流程，建立数据源和数据仓库之间的映射。
3. 设计度量模型，设定可计算的指标和各类跟踪指标。
这些指标是基于业务主题的分析，包括财务、物流和顾客等。
4. 设计 ETL 流程，其包括抽取阶段、转换阶段和装载阶段。
5. 设计物理架构，建立数据仓库到数据仓库工作台（作为交互的接口）的架构。
四、数据仓库的实现1. ETL 流程的实现，包括实现数据抽取、数据清洗、数据变换和数据装载为一体的各工作点，以完成 ETL 的流程。
2. 数据模型的实现，包括维度模型的物理模型和星型模型的物理模型。
物理模型也会设计纵向分区的间隔，同时也会考虑使用分区以便支撑大表的运行。
3. 明星和雪花分型的实现，考虑到性大数据、性能提升和系统的可维护性，将设计数据仓库的分层体系结构。
4. 单点登录、按权限进行数据授权，数据科技化越来越深，数据授权也会随之上升，因此数据仓库的权限设计也变得越来越重要。
5. 多维查询分析，利用数据挖掘、多维分析等技术把数据信息分析出来，是数据仓库的理解和利用它的关键。
淘宝购物数据库课程设计
淘宝购物数据库课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解数据库的基本概念，掌握数据库在淘宝购物中的应用。
2. 学生能学会使用数据库管理系统，如MySQL，进行基本的数据存储、查询和管理操作。
3. 学生能掌握数据库设计的基本原则，结合淘宝购物场景，构建合理的数据库结构。
技能目标：1. 学生能运用数据库知识，设计并实现一个简单的淘宝购物数据库。
2. 学生能运用SQL语句进行数据的插入、查询、更新和删除等操作。
3. 学生能通过数据库管理软件，对淘宝购物数据库进行维护和管理。
情感态度价值观目标：1. 学生能认识到数据库在生活中的广泛应用，增强对信息技术的兴趣和认识。
2. 学生在团队合作中，培养沟通协调能力和解决问题的能力。
3. 学生能关注网络购物中的信息安全问题，提高信息安全意识。
课程性质：本课程为信息技术学科，结合淘宝购物场景，旨在让学生掌握数据库的基础知识和应用能力。
学生特点：六年级学生具备一定的计算机操作能力，对网络购物有一定的了解，但数据库知识较为陌生。
教学要求：教师应采用任务驱动的教学方法，注重实践操作，引导学生自主探究和合作学习，培养其信息技术素养。
在教学过程中，关注学生的学习进度，及时调整教学策略，确保课程目标的达成。
通过本课程的学习，使学生能够将所学知识应用于实际生活，提高其解决问题的能力。
二、教学内容1. 数据库基础知识- 数据库的概念与作用- 数据模型与关系模型- 关系数据库的组成与结构2. 数据库管理系统- 数据库管理系统的选择与安装（以MySQL为例）- SQL语言基础：数据定义、数据操纵、数据查询、数据控制- 数据库的基本操作：创建数据库、表、索引等3. 淘宝购物数据库设计- 用户表、商品表、订单表等基本表的设计- 表与表之间的关系：外键、参照完整性- 数据库设计原则与优化4. 数据库应用实例- 淘宝购物数据库的创建与维护- 淘宝购物数据的插入、查询、更新和删除操作- 数据库安全性、完整性、一致性保障措施5. 教学内容的安排与进度- 第一课时：数据库基础知识，关系数据库的组成与结构- 第二课时：数据库管理系统的安装与基本操作，SQL语言基础- 第三课时：淘宝购物数据库设计，表与表之间的关系- 第四课时：数据库应用实例，综合实践操作教学内容参考教材相关章节，结合课程目标和学生实际情况进行组织。
数据仓库的设计和构建
数据仓库的设计和构建数据仓库（Data Warehouse）是指将组织机构内部各种分散的、异构的数据整合起来，形成一个共享的、一致的、易于查询和分析的数据环境。
数据仓库的设计和构建是数据管理和分析的重要环节。
本文将结合实践经验，介绍数据仓库的设计与构建过程。
一、需求分析数据仓库的设计与构建首先需要进行需求分析。
在需求分析阶段，我们需要明确以下几个问题：1. 数据来源：确定数据仓库所需要的数据来源，包括内部系统和外部数据源。
2. 数据维度：确定数据仓库中需要关注的维度，如时间、地理位置、产品等。
3. 数据粒度：确定数据仓库中的数据粒度，即需要对数据进行何种程度的聚合。
4. 数据可用性：确定数据仓库中数据的更新频率和可用性要求。
5. 分析需求：明确数据仓库所需满足的分析需求，如报表查询、数据挖掘等。
二、数据模型设计在数据仓库设计过程中，数据模型的设计尤为重要。
常用的数据模型包括维度建模和星型模型。
维度建模是基于事实表和维度表构建的，通过定义事实和维度之间的关系，建立多维数据结构。
星型模型则将事实表和各个维度表之间的关系表示为星型结构，有助于提高查询效率。
根据具体需求和数据特点，选择合适的数据模型进行设计。
三、数据抽取与转换数据仓库的构建过程中，需要从各个数据源中抽取数据，并进行清洗和转换。
数据抽取常用的方法包括全量抽取和增量抽取。
全量抽取是指将数据源中的全部数据抽取到数据仓库中，适用于数据量较小或变动频率较低的情况。
增量抽取则是在全量抽取的基础上，只抽取发生变动的数据，提高了数据抽取的效率。
数据在抽取到数据仓库之前还需要进行清洗和转换。
清洗的目标是去除数据中的错误、冗余和不一致之处，保证数据的准确性和完整性。
转换的目标是将数据格式进行统一，并进行必要的计算和整合，以满足数据仓库的需求。
四、数据加载与存储数据加载是指将抽取、清洗和转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载的方式可以分为批量加载和实时加载。
淘宝商家数据中心简介
淘宝商家数据中心简介淘宝商家数据中心简介1.背景介绍1.1 公司概述1.2 淘宝商家数据中心的背景和作用2.数据中心架构2.1 硬件设施2.2 网络架构2.3 存储系统2.4 数据备份与恢复3.数据采集与分析3.1 数据采集方法3.2 数据清洗与处理3.3 数据分析技术和工具3.4 数据可视化展示4.数据安全与隐私保护4.1 数据安全管理措施4.2 隐私保护政策4.3 合规要求5.数据应用与业务支持5.1 数据应用领域5.2 业务决策支持5.3 数据驱动的产品创新6.数据共享与合作6.1 数据共享原则与途径6.2 合作伙伴关系管理6.3 数据共享合作案例7.附件附件1：数据中心架构图附件2：数据采集与分析流程图附件3：数据安全管理措施详情注释：1.数据清洗与处理：对采集的数据进行预处理，包括数据去重、数据格式转换、数据归一化等。
2.数据可视化展示：使用可视化工具将数据以图表或图形的方式呈现，便于用户直观理解和分析。
3.数据安全管理措施：包括网络安全防护、数据加密、访问权限控制等措施，确保数据的安全性和完整性。
4.隐私保护政策：保护用户个人信息安全的政策和措施，如数据匿名化处理、用户授权管理等。
5.合规要求：符合相关法律法规和行业规范的要求，包括数据保护法、电子商务法等。
6.数据应用领域：包括市场调研、用户行为分析、推荐系统等。
7.业务决策支持：通过数据分析提供给业务决策者的科学依据和指导意见。
8.数据驱动的产品创新：通过分析用户需求和行为数据，进行产品功能优化和创新。
附件：附件1：数据中心架构图附件2：数据采集与分析流程图附件3：数据安全管理措施详情法律名词及注释：1.数据保护法：指保护个人信息的法律法规，如《中华人民共和国个人信息保护法》。
2.电子商务法：指规范电子商务活动的法律法规，如《中华人民共和国电子商务法》。
商品仓库管理系统数据库设计
（2）供应商的基本信息
每个供应商拥有唯一的编号、名字、地址、供应货物及电号码。
（3）货物的基本信息
每种货物有一个编号，会存放在一个仓库中，货物有唯一的名称，属于一个类型，拥有一定货物存储量，管理员可以对其信息进行修改。
40
供应商地址
货物
Pgoods
char
6
供应商供应货物
电话
Ptel
char
11
供应商电话
照片
Picon
image
16
供应商照片
5.仓库存储数据字典
属性名
存储代码
类型
长度
备注
货物编号
Gno
char
5
仓库编号
Sno
char
5
货物名称
Gname
char
10
类型名称
Tname
char
20
货物存储量
Gnum
int
4
仓库货物存储量
6.货物入库数据字典
属性名
存储代码
类型
长度
备注
货物编号
Gno
char
5
供应商编号
Pno
char
5
货物名称
Gname
char
10
货物类型
Tname
char
20
仓库编号
Sno
real
4
入库总量
Innum
int
4
货物入库总量
收购单价
Inprice
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。
数据仓储实验报告
一、实验目的1. 了解数据仓储的基本概念和架构。
2. 掌握数据仓库的构建流程和方法。
3. 熟悉数据仓库常用工具的使用。
4. 培养数据分析能力。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 数据库：MySQL 5.73. 数据仓库工具：DataWorks4. 编程语言：Python 3.8三、实验内容1. 数据仓库基本概念及架构数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、支持数据分析和决策支持的数据集合。
它通过从多个数据源中抽取、清洗、转换和加载数据，为用户提供统一的数据视图。
数据仓库架构通常包括以下层次：（1）数据源层：包括企业内部和外部的各种数据源，如数据库、文件、日志等。
（2）数据集成层：负责将数据源中的数据进行抽取、清洗、转换和加载，形成统一的数据格式。
（3）数据仓库层：存储经过清洗和转换的数据，为数据分析提供数据基础。
（4）应用层：包括各种数据分析工具、报表系统等，为用户提供数据分析和决策支持。
2. 数据仓库构建流程（1）需求分析：了解企业业务需求，明确数据仓库的目标和功能。
（2）数据源选择：根据需求分析结果，选择合适的数据源。
（3）数据抽取：从数据源中抽取所需数据。
（4）数据清洗：对抽取的数据进行清洗，包括数据去重、错误修正、缺失值处理等。
（5）数据转换：将清洗后的数据按照一定的规则进行转换，如数据格式转换、计算等。
（6）数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中。
（7）数据维护：定期对数据仓库进行维护，如数据备份、数据清理等。
3. 数据仓库常用工具使用（1）DataWorks：阿里云提供的数据仓库开发平台，支持数据抽取、清洗、转换和加载等功能。
（2）Python：编程语言，可用于数据清洗、转换和加载等操作。
（3）MySQL：关系型数据库，用于存储数据仓库中的数据。
4. 数据分析能力培养（1）学习数据分析基本理论和方法。
（2）熟练掌握数据分析工具，如Excel、Python等。
（3）通过实际案例分析，提高数据分析能力。
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周期=日｜一级类目 Sum(GMV) =男装｜地域=上 海｜日交易大于等于 1W的店铺
统一指标库—目前指标来源
统一指标库: 逐步切换为统一建模+应用驱动的来源，目前
绝大多数指标库来源为淘数据指标
淘数据接入
60%
5% 25% 10%
ETL开发
建模+应用驱动
第三方系统接入
Data App Store(DAS)
总体规划
DSM ADM 淘数据 商城数据 portal 你的数据 应用产品
数据应 用产品 数据应 用商店 （接口） 结果集 （OB集 群）
云分析
Data APP Store（DAS）
统一指标库
CUBE
TOPX
……
事实层
主题层
ODS TT datax dbsync
DW(云梯)
数据采 集
数据采集
Dbsync：DB log解析， 准实时同步
TT：浏览日志数据同步， 基， 基本上延迟一天
统一淘宝数据体系
基于ODS、主题与实事三层标准
核心业务数据驱动+其它业务应用驱动
统一淘宝 数据体系
初期人工为主，后期自动化建模为主 基于云存储计算环境 打造电子商务行业数据模型标准
淘宝业务模型
浏览 购买 支付 收藏 物流 评价 发布 销售 收款 分销 营销 物流
DSM
Jsion
XML
http
API
……
指标库
CUBE群
……
DSM系统
Data Super Market：简称DSM，就像在超市购 物一样获取你想要的数据，从此您只需要看一张 报表，100%DIY By Yourself.
格式一次定义，永久生成
数据一次定义，定期自动产生 搜索的方法查找数据
取你所想，用你所用 通过业务元数据定位数据
退处投评旺 款罚诉价旺
聚卖 划家 算工 具
P4P
统一指标库—生成过程
维度 W1
周期
指标 W2
一级 类目
W3
地域
W4
卖家 性别
W5
年龄 段
W6
卖家 星级
W7
W8
I1
GMV
I2
支付宝 成交
I3
PV
指标库 唯一标识
20120401001
指标名称
度量代码
度量值(元) 标签
300000000 GVM|男装|上海 |网站运营部|男 装运营
元数据在淘宝中的应用
血缘分析 系统 …… Reduce自 适应系统
调度系统
数据波动
元数据
监控系统
自助分析 提数系统 自动化建 模系统
告警系统
ETL代码 优化系统
存储计算架构
子主题 存储计算平台选型 传统存储计算平台架构 分布式平台设计理念 淘宝存储计算平台发展
存储计算平台选型
01 规模评估
共享磁盘
完全不共享
Client
Client
Client
DB
DB
DB
DB
DB
DB
DB
DB
DB
磁盘
SAN/共享磁盘
磁盘
磁盘
磁盘
磁盘
分布式平台设计理念
异构软硬件平台间的可移植性
硬件错误是常态而不是异常
移动计算比移动数据更划算
流式数据访问
简单的一致性模型 (写一次，不限读次数)
大规模数据集
淘宝计算存储平台发展
分布式天网调度
根节点启动 仸务之间基于触发 启动 能很好解决均衡负 载 ETL仸务的优先级 能传递到云梯的资 源分配调度 很好解决gateway 失效的问题 一键式运维，轻松 快捷
完全为了解决定时 启动的问题 无法解决时序前后 置依赖问题 元法解决均衡负载 问题 无法解决优先级问 题 运维的灾难
使用人数、数据量、数据保存周 期、数据需求量
02 容量评估
计算(CPU/内存)，存储（磁盘)， 网络（网卡，路由器）.
02 需求评估
线性扩展、成本、稳定性、性能 、运维……
传统数据仓库平台架构
根据对节点(CPU/内存)，磁盘，网络的共享分为 完全共享、部分共享与完全不共享几种类型.
.对称多处理SMP
淘宝数据仓库架构实践
薛奎 2012-04-05
主题
概述 元数据平台架构 存储计算架构 开发管理平台架构 应用开放平台架构 展望
概述
阿里集团未来更像一家数据公司而不是一家电商公司
淘宝数据仓库架构
元数据
子主题
概述 元数据平台架构 元数据在淘宝中的应用
元数据架构
元数据 系统元数据 业务元数据
.....
天网
版本/发布功能(开发中)
布署上生产
冒烟
.....
.....
天网
云分析
已支持 HIVE Shell PIG Python MR Mahout R 计划支持
AD-HOC
开发平台
社区、知识库、帮助中心
ETL任务调度平台
Crontab调度
RAC天网调度
根节点定时启动 任务之间完全基于 触发启动 能很好解决均衡负 载的问题 能很好的解决优先 级问题 一键式运维，轻松 快捷 不能解决rac单节 点失效的问题。
特点：可线性扩展；多副本机制 保证系统7*24小时不间断提供服 务。开源系统与低廉设备 特点：可线性扩展，但当集群到 达一定规模时，数据仓库的不可 写时间会越来越长。低廉的设备 与收费软件 特点：有一定的扩展能 力，但不是线性扩展。 高端存储与商业软件成 本高昂 特点：无扩 展能力，计 算存储能力 有限
支持EXCEL的所有编辑功能 支持定期邮件发送功能
支持excel导出
展望
联系我们
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Blog： / 百科： 邮件列表：taobao-dw@
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微博：淘薛奎 mail：xuekui@ 旺旺：薛奎
系统元数据与业务元数
据关系元数据
数据库表元数据
ETL代码元数据
ETL仸务运行过程元数据
数据容量元数据
ETL仸务调度元数据
业务逻辑单元元数据
数据表描述
对数据表，字段引用关 系
map数,reduce数
记录数
依赖关系
业务主题元数据
数据字段描述
代码元素元数据
运行起至时间
占用空间大小
调度周期
语义元数据
优先级
……
调度系统之于数据仓库有如大脑于人体一样重要，他是数据仓库所有任 务高度协同有序运转的指挥中心.
早期天网原型
应用开放平台架构
子主题 总体规划
数据采集
统一淘宝数据体系 统一指标库、CUBE群、TOP结果集 数据应用商店DAS(Data APP Store) 官方数据应用：DSM、ADM
hadoop集群(2000节点)
Greenplum分布式数据库
Oracle RAC多节点（20）
Oracle单节点
开发管理平台架构
子主题
总体规划 云分析 ETL 任务调度
总体规划
开发 测试 布署上预发 预发 云分析 问答 知识中心
.....
自动化测试平台(开发中)
.....
版本/发布功能(开发中)