阿里云梯：构建基于Hadoop的海量数据服务与挑战

阿里集团的罗李云梯分布式平台是其大数据战略的重要组成部分，该平台起源于对海量数据处理的需求升级。在早期的发展历程中，阿里从单机阶段开始，逐渐引入分布式数据库如Oracle RAC和Greenplum，这些商业解决方案虽然提供了高性能和稳定性，但受限于成本和容量扩展性。随着业务规模的增长，分散的Hadoop集群成为必然选择，MapReduce和HDFS由于其满足离线业务需求、大规模扩展性和开源社区支持的优势，被选为基石技术。 云梯Hadoop服务集群是阿里为解决海量数据存储与计算问题而构建的关键组件。HDFS作为海量数据存储服务，采用分组管理和quota策略，确保数据共享在淘宝、天猫等业务间的高效运作。MapReduce则提供大规模分布式计算能力，支持多用户共享，并通过资源按需分配和计费，实现生产与开发的灵活调度。此外，还有基于MapReduce的SQL引擎Hive、机器学习算法库Streaming、Pig离线和在线存储服务以及NoSQL数据库HBase，形成了一套完整的数据分析工具链。 在服务架构方面，罗李云梯平台包括了针对不同业务部门的独立 Gateway，以及与HDFS、MapReduce、HBase等核心组件紧密集成的API客户端。随着时间发展，从2009年开始，云梯集群规模不断扩大，从最初的几百台服务器到数千台，且在2010年和2012年分别进行了大规模的集群迁移和升级，以适应不断增长的业务需求。 云梯服务的部署覆盖了淘宝、支付宝等多个业务场景，其中淘宝使用的是CDH3版本的HBase，而支付宝则有自己的独立集群。业务调度系统如B2B、以及专门的网络连接Gateway，确保了数据在集团内部的高效流通。整个平台的发展历程清晰地反映出阿里在大数据处理上的持续投入和技术迭代，以适应互联网业务的快速发展和变化。 总结来说，阿里集团的罗李云梯分布式平台是一个基于Hadoop的内部服务集群，通过不断创新和优化，提供了稳定、高效且成本效益高的数据存储和计算解决方案，支撑了阿里巴巴集团的业务增长和数字化转型。