阿里云大数据技术介绍
阿里巴巴云计算技术案例
阿里巴巴云计算技术案例阿里巴巴是一家全球知名的电子商务公司，以其强大的云计算技术和平台而闻名。
本文将介绍阿里巴巴在云计算领域的创新应用和成功案例。
一、背景介绍阿里巴巴集团成立于1999年，起初是一个B2B电子商务平台，致力于为全球商家提供在线交易及流通解决方案。
然而，随着公司的发展，阿里巴巴逐渐拓展了其业务范围，包括电子支付、物流、云计算等。
二、云计算技术的应用作为一家技术驱动型公司，阿里巴巴将云计算技术应用于多个业务领域，以提高效率、降低成本，并支持创新发展。
1. 弹性计算阿里巴巴通过弹性计算技术实现了资源的弹性伸缩。
当业务需求增加时，阿里巴巴可以根据用户需求快速扩展服务器资源；当业务需求减少时，可以自动减少服务器资源，从而实现资源的合理利用。
2. 分布式计算阿里巴巴利用分布式计算技术实现了大规模数据的高效处理和存储。
通过将任务分解为多个子任务，并运行在不同的计算节点上，加快了任务处理速度，并提高了系统的可靠性和容错性。
3. 容器化技术阿里巴巴采用容器化技术，如Docker等，来实现应用程序的快速部署和运行。
通过容器化，可以实现应用程序的快速迁移和水平扩展，提高了系统的弹性和可伸缩性。
4. 大数据分析阿里巴巴利用云计算技术对海量数据进行分析，以实现对商业数据的深度挖掘和商业智能化决策支持。
通过应用机器学习和人工智能算法，可以从数据中发现潜在的商机，并优化业务流程。
三、成功案例1. 双十一购物狂欢节阿里巴巴每年举办的双十一购物狂欢节是全球最大的在线购物活动之一。
为了应对高峰期的交易压力，阿里巴巴依托强大的云计算技术确保系统的高可用性和稳定性。
通过弹性计算和容器化技术，阿里巴巴可以根据用户需求快速扩展服务器资源，并实现应用程序的快速部署和运行。
这些技术的应用使得双十一购物狂欢节能够顺利进行，并实现了创纪录的交易额。
2. 阿里云智能驾驶阿里云智能驾驶是阿里云在汽车领域的创新应用。
通过将云计算和人工智能技术应用于智能驾驶系统，阿里云可以实现车辆感知、决策和行为规划等功能。
阿里大数据计算服务MaxCompute-流式计算
例如，交易的数据通过transaction表实时上传，可以通过以下方式创建StreamJob统计交易的总金额，并且将 结果写入另一个Hubtable中。
CREATE STREAMJOB cal_trans_amt AS INSERT INTO table transsum SELECT SUM(amt) FROM transaction; END STREAMJOB;
整型字符串
含义
新提交的Stream作业从该时间 点开始读取数据，默认从当天的 0点0分开始
一批数据的处理超时时间。如果 一批数据的处理时间超过 timeout即认为数据处理失败 （即使最终处理成功了），会触 发数据的重新计算。Timeout时 间设置太小导致误判处理失败的 概率增大，设置太大会导致发现 系统故障进行failover的时间变 长，默认180秒
备注：目前Stream SQL已处于维护状态，不再接入新用户。后续Stream SQL会成为一款阿里云的独立产 品，相关信息请关注阿里云官方通告。
功能特点
- 低延时: 从数据写入到计算出结果秒级别的延迟; - 高可靠: 底层的体系架构充分考虑了单节点失效后的故障恢复等问题，可以保证数据在处理过程中的不
命令格式：
resume streamjob jobname;
说明：将已暂停的streamjob恢复运行。在恢复运行时系统会读取参数，通过这种方式可以调整在恢复运行后 的流计算作业参数。
停止streamjob
命令格式：
delete streamjob jobname;
说明：停止指定的streamjob，作业的元数据和之前运行的数据和状态会被删除。在停止前必须先将作业置为 暂停状态以防止误操作。
《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
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用户请求处理
Apache
Load Balance (F5, Alteon)
Apache
Jboss
Jboss
Apache
Jboss
Apache
Static Resource
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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
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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
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20
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阿里云及产品体系介绍 PPT
存储与内容分发服务
大规模计算
KVStore键值存储
OSS
应用服务
CDN OAS
CDN内容分发网络
性
OAS开放归档服务
弹性计算服务
SLB负载均衡 ECS云服务器 VPC专有网络
ECS SLB ESS
ESS自动伸缩
数据存储及计算服务
RDS关系型数据库服务 OTS开放结构化数据服务 OCS开放缓存服务 DRDS分布式关系数据库
开放数据处理服务ODPS
开放数据处理服务（Open Data Processing Service， 简称ODPS）由阿里云自主研 发，提供针对TB/PB级数据、实时性要求不高的分布式处理能力，应用于数据分析、 挖掘、商业智能等领域。阿里巴巴的数据业务都运行在ODPS上，规模已在5K以上。
云盾
云盾是阿里巴巴集团多年来安全技术研究积累的成果，结合阿里云计算平台强大的数 据分析能力，为客户提供DDoS防护，主机入侵防护，以及漏洞检测、木马检测等一 整套安全服务。购买云服务器ECS时已自动开通云盾。
阿里云及产品体系介绍
目录
阿里云介绍
阿里云产品线概览 阿里云主要产品介绍 参考架构及总结
全球IT视野：谁代表未来？
45% VS 4%
云服务增长率：45% 传统 IT整长率：4%
45%
4%
3
阿里云底层：强大的基础设施
拥有最优质的CDN网络
遍布全国的200多个，海外20个CDN节点，总带宽8Tbps, 最优质的网络 全网安全保护
多种报警方式 提供对报警规则，报警联系人的统一、批量管理服务。支持多报警方式：短信、邮件、旺旺、接口回调。 将网站或服务器的故障发送给您，确保您及时获取故障信息并响应处理。
大数据：阿里数据整合及管理体系OneData
⼤数据：阿⾥数据整合及管理体系OneData⾯对爆炸式增长的数据，如何建设⾼效的数据模型和体系，对这些数据进⾏有序和有结构地分类组织和存储，避免重复建设和数据不⼀致性，保证数据的规范性，⼀直是⼤数据系统建设不断追求的⽅向。
数据仓库模型实施过程：1. ⾸先，在建设⼤数据数据仓库时，要进⾏充分的业务调研和需求分析。
这是数据仓库建设的基⽯，业务调研和需求分析做得是否充分直接决定了数据仓库建设是否成功；2. 其次，进⾏数据总体架构设计，主要根据数据域对数据进⾏划分；按照维度建模理论，构建总线矩阵、抽象出业务过程和维度；3. 再次，对报表抽象整理出相关指标体系，使⽤ OneData ⼯具完成指标规范定义和模型设计；4. 最后，代码研发和运维；⼀、概述阿⾥⼤数据建设⽅法论的核⼼：从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可管理化、可追溯、可规避重复建设；1、定位及价值建设统⼀的，规范的数据接⼊层（ODS）和数据中间层（DWD 和DWS），通过数据服务和数据产品，完成服务于阿⾥的⼤数据系统建设，即数据公共层建设。
提供标准化的（Standard）、共享的（Shared）、数据服务（Service）能⼒，降低数据互通成本，释放计算、存储、⼈⼒等资源，以消除业务和技术之痛；2、体系架构业务板块：根据业务属性，将业务划分出⼏个相对独⽴的板块，使业务板块之间的指标或业务重叠性较⼩；规范定义：结合⾏业的数据仓库建设经验和阿⾥数据⾃⾝特点，设计出的⼀套数据规范命名体系，规范定义将会被⽤在模型设计中；模型设计：以维度建模理论为基础，基于维度建模总线架构，构建⼀致性的维度和事实（进⾏规范定义），同时，在落地表模型时，基于阿⾥⾃⾝业务特点，设计⼀套规范命名体系；⼆、规范定义规范定义指以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵，划分和定义数据域、业务过程、维度、定量/原⼦指标、修饰类型、修饰词、时间周期、派⽣指标。
1、名词术语数据域：指⾯向业务分析，将业务过程或维度进⾏抽象的集合。
阿里云ODPS,大数据进入电厂模式
开放之前，ODPS通过阿里小贷业务、阿里妈妈广告平台等业务进行了验证。
通过ODPS进行卖家的信用额度评估、用户点击行为预测模型训练。
阿里的整个淘宝系和支付宝数据仓库，都架设在ODPS上，显而易见这是阿里大数据最重要的基础软件部署。
为了验证ODPS的计算能力，阿里邀请华大基因利用ODPS进行基因测序，耗时不到传统方式的十分之一；邀请药监部门利用ODPS ，全程监管药品流向，解决假药问题。
现在则将验证过ODPS正式开放出来商用，实际上是将阿里能够承载双十一和支付宝平台宏大的交易量的计算和数据能力开放出来。
阿里野心：做大数据的军火商在阿里”数据、平台和金融”战略支撑下，大数据已成为阿里的重中之重。
马云在多处场合提到人类正在进入DT时代。
对大数据最有话语权的美国公司莫过于Google和Amazon，Google有举世闻名的数据中心、基于Colossus的云，比MapReduce更快的Caffeine，分布式存储Colossus比GFS还要先进，还有大数据分析管理工具Dremel、 PowerDrill、Instant和Pregel，基于这些，Google可以做到世界杯8强的准确预测和流感趋势预测；Amazon除了AWS是最早的IaaS平台外，去年曾宣城可以通过大数据预测用户的购买行为进行提前发货。
对应到中国则是阿里和百度，此前阿里曾与气象局合作为其提供大数据服务，众所周知，气象科学一直是非常典型的海量数据型业务，在双十一期间还可以预测用户余额宝的消费取现行为，菜鸟网络这一开放式的物流体系的智能调度同样极度依赖大数据。
百度则具有世界杯、旅游、高考预测服务，世界杯预测准确率超过谷歌。
阿里和百度思路并不相同，阿里做的是大数据的集市，拥有数据的可以提交上去，阿里提供基础设施和能力，第三方亦可帮助数据拥有者进行挖掘分析。
阿里更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。
这些底层架构是其他公司利用大数据武器，阿里则充当军火商的角色。
阿里巴巴大数据实践：数据管理篇
基于主从表的关联关系、关联次数，确定和主表关联 的从表
基于主从表的字段使用情况，如字段的查询次数、过 滤次数、关联次数、聚合次数等，确定哪些字段进入 目标模型
元数据应用
驱动ETL开发
OneClick产品
数据管理 篇
数据成本计量
存储成本 计储付费、扫描付费 数据资产成本管理分为数据成本计量和数据使用计费两个步骤
从成本的角度反映出数据加工链路中是否存在加工复杂、链路过长、依赖不 合理等问题，间接辅助数据模型优化，提升数据整合效率 通过数据使用计费，可以规范下游用户的数据使用方法，提升数据使用效率
阿里巴巴大数据实践
演讲人
2021-08-08
数据管理篇
数据管理篇
元数据 计算管理 存储和成本管理 数据质量
数据管理 篇
元数据
元数据概 述
元数据应 用
元数据定义
是关于数据的 数据
打通了源数据、数据仓库、数 据应用，记录了数据从生产到
消费的全过程
主要记录数据仓库中模型的定 义、各层级间的映射关系、监
控数据仓库的数据状态以及 ETL的任务运行状态
按用途的不同 分为两类
技术元数据 业务元数据
元数据概述 元数据价值
9,300 Million
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以超高压缩重复镜像数据， 通过平台化配置手段实现 透明访问
5、冷数据管理策 略
6、增量表merge 全量表策略
dataworks 案例
dataworks 案例
DataWorks案例介绍：数据工场(DataWorks)是阿里云提供的一种大数据服务平台，能够支持大数据的管理、计算、处理、分析和挖掘等多种操作。
以下是DataWorks的几个典型案例：
1. 天猫双11大数据分析：通过DataWorks进行数据的采集、清洗、存储和分析，帮助天猫实时掌握双11的销售情况和用户行为，为后续的营销活动提供数据支持。
2. 滴滴出行实时数据处理：通过DataWorks实现车辆位置、订单状态、司机评价等数据的实时采集、处理和展示，为滴滴出行提供实时监控和管理服务。
3. 爱奇艺数据挖掘：通过DataWorks对用户行为、流量情况、内容评价等数据进行深度挖掘和分析，为爱奇艺的自主内容生产和用户画像提供数据支持。
4. 阿里云大数据处理：阿里云基于DataWorks提供了一系列的大数据处理服务，包括数据集成、数据计算、数据存储和数据安全等，为企业提供一站式的大数据解决方案。
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