阿里搜索推荐实时数仓演进：大数据与AI驱动的业务挑战与解决方案

阿里巴巴搜索推荐实时数仓演进之路是一篇深入探讨了阿里巴巴在搜索引擎和推荐系统中构建实时数据仓库的详细历程和技术策略的文章。该研究重点关注了以下几个关键方面： 1. 业务背景： 阿里巴巴作为全球领先的电子商务平台，其搜索和推荐业务的数据处理需求极其庞大。业务数据量每日可达PB级别，涉及用户行为日志、交易数据、用户和商品属性等多维度信息，同时RPS（每秒读写请求数）极高，对数据处理和分析性能有着极高的要求。 2. 典型应用场景： 实时数仓在阿里巴巴的应用包括分析报表生成、业务数据监控、数据产品开发、实时大屏展示以及模型训练。这些场景涵盖了从基础的数据入库到高级的数据分析和业务决策支持，例如实时ETL（提取、转换、加载）和离线ETL处理，以及对高并发查询的优化。 3. Flink+Hologres实时数仓演进： 阿里巴巴采用Flink这样的实时流处理框架与Hologres（一种高效、兼容开源的云原生数据仓库）相结合，实现了数据的实时入库和处理。Hologres在海量数据下仍能提供PB级数据的秒级查询响应，满足了实时离线分析的需求，有助于精细化运营。 4. Hologres最佳实践分享： 文档分享了Hologres在阿里巴巴的实践经验，如如何处理大规模数据（如350亿行），如何在高写入压力下保持高效（写入峰值500W），以及如何实现秒级交互查询响应。此外，还提到了构建统一数据服务，如使用DataX进行数据采集、处理和查询，以及通过Lightning查询引擎优化HBase查询性能。 5. 数据处理工具： 在实时数仓体系中，DataX用于批量数据迁移，而Hologres作为主要的数据查询和分析工具，提供轻度汇总功能，如核心商家目标完成率的实时更新和同期对比分析。同时，MaxCompute在离线分析中扮演着重要角色，与实时数仓形成互补。 总结来说，阿里巴巴的搜索推荐实时数仓演进是一个复杂且高效的系统，它融合了实时流处理、数据仓库、ETL工具以及大数据处理技术，旨在满足快速变化的业务需求，确保数据驱动的决策能够实时准确。随着技术的不断发展，阿里巴巴将继续优化这一架构，以适应未来的数据挑战。