阿里巴巴大数据实践之路pdf

时间: 2024-01-01 22:02:05 浏览: 394
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阿里巴巴大数据实践之路.pdf

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《阿里巴巴大数据实践之路》PDF是一本记录了阿里巴巴在大数据实践过程中的经验总结和案例分享的电子书。这本书详细介绍了阿里巴巴如何应用大数据技术在企业的各个方面进行优化和创新。 这本书首先介绍了阿里巴巴作为一家互联网公司,拥有庞大的用户群体和数据资源,如何通过大数据分析来洞察用户需求和行为,从而优化产品和服务,提高用户体验。 然后,这本书还介绍了阿里巴巴如何利用大数据技术来实现精准营销和个性化推荐。阿里巴巴的商业模式依赖于电子商务平台,大数据分析可以帮助阿里巴巴更好地了解用户的购买偏好和兴趣,然后向用户推荐相关的产品和优惠,从而提高销售额和用户满意度。 此外,阿里巴巴还在供应链管理、风控和安全等方面应用了大数据技术。通过实时监控和分析供应链数据,阿里巴巴可以更好地管理库存和预测市场需求,提高供应链的效率和灵活性。同时,阿里巴巴还通过大数据分析来检测和防范商业欺诈和网络安全风险,保护用户的利益和平台的安全。 总的来说,这本《阿里巴巴大数据实践之路》PDF记录了阿里巴巴在大数据领域的经验和实践,对于企业和研究者来说,是一本宝贵的参考资料。通过学习阿里巴巴的案例,可以更好地理解大数据技术在企业中的应用和价值,为自己的实践提供有益的启示。
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阿⾥巴巴⼤数据之路 阿⾥巴巴⼤数据之路——数据技术篇 数据技术篇 ⼀、整体架构 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) 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。     产品——阿⾥TimeTunnel(简称TT)。TT产品本质是⼀个⽣产者、消费者模型的消息中间件     3)常见问题       1.增量数据与全量数据的合并         主要的场景是数据同步中周期全量同步,对应的解决⽅案是每次只同步变更的数据,然后和上⼀周期合并,形成最新的全量数据(选择此⽅案的原因是绝⼤多 数⼤数据平台不⽀持update操作)         具体的⽅案主要有union的联合操作(可以通过⽣成增量中间表detal)与阿⾥主推的全外连接full outer join+全量覆盖insert overwrite的形式。实例参考如下: SQL的Join语法有很多, inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的⾏, left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录, right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录, 假设我们有两张表。Table A 是左边的表。Table B 是右边的表。其各有四条记录,其中有两条记录name是相同的,如下所⽰: A表 id name 1 Pirate 2 Monkey 3 Ninja 4 Spaghetti B表 id name 1 Rutabaga 2 Pirate 3 Darth Vade 4 Ninja 让我们看看不同JOIN的不同。 FULL [OUTER] JOIN (1) SELECT * FROM TableA FULL OUTER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name TableA.name = TableB.name 的情况,A和B的交集有两条数据,那么 FULL OUTER JOIN的结果集, 应该是2+2+2=6条,即上⾯的交集,再加剩下的四条数据,没有匹配,以null补全。 结果集 (TableA.) (TableB.) id name id name 1 Pirate 2 Pirate 2 Monkey null null 3 Ninja 4 Ninja 4 Spaghetti null null null null 1 Rutabag
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