ODPS：阿里巴巴的分布式关系型计算实践

"王鹏飞和乌列在本次分享中探讨了分布式关系型计算，特别是阿里巴巴数据平台事业部的ODPS离线计算引擎。他们讨论了如何在大数据环境下更好地实现分布式关系型计算，涵盖查询计划生成器、执行引擎以及数据安全等方面。分享内容针对具有传统关系型数据库经验的用户，满足大规模数据处理需求，例如处理PB级别的电商交易数据和日志分析，支持多集群跨地域协作，并强调数据安全。ODPS集群规模庞大，包括数千台机器，处理亿级别文件和大量作业，同时对外提供数据存储和计算能力。计算引擎是关键组成部分，支持多种SQL特性，采用C++实现，基于DAG执行模型，以实现高效的数据处理。此外，还讨论了查询计划生成器的角色以及数据安全措施。" 在分布式关系型计算中，ODPS（开放数据处理服务）作为一个强大的离线计算引擎，旨在解决大数据场景下的关系型计算问题。它考虑到了用户从传统关系型数据库向分布式环境迁移时的学习曲线，提供了一个相对平滑的过渡。ODPS支持处理PB级别的数据，这在电商交易和日志分析等场景中极为重要。为了应对如此大规模的数据处理，ODPS构建了多集群架构，单个集群可以扩展到数千台机器，拥有海量的CPU核心、内存和磁盘容量，处理亿级别的文件和大量的作业任务。 ODPS的计算引擎是一个关键组件，它不仅支持所有关系运算符，还兼容大部分SQL特性，使得对数据的操作更加直观和便捷。引擎采用C++编写，保证了高性能和稳定性。此外，它基于DAG（有向无环图）执行模型，能够高效地拆分和调度复杂的查询任务，提高整体计算效率。ODPS的查询计划生成器负责将用户的SQL语句转化为执行计划，优化查询路径，确保计算资源的最优分配。 数据安全是ODPS设计中的另一大关注点，尤其是在涉及多团队协作和对外提供服务的场景下。ODPS提供了相应的机制来保护数据，确保数据访问和操作的安全性，满足不同业务和法规要求。 除了这些核心功能，ODPS还在不断演进，以适应更多样化的数据集和业务需求，提供更灵活的执行引擎。控制集群则负责协调整个计算过程，包括查询计划的生成和执行计划的管理，确保整个系统的高效运行。 王鹏飞和乌列的分享揭示了ODPS如何通过其强大的分布式关系型计算能力，处理大规模数据，满足企业对数据仓库和分析的高要求，同时确保数据安全和协作效率。