“杨少华在2013中国大数据技术大会上介绍了阿里巴巴的开放数据处理服务(ODPS),这是一个针对海量数据处理和分享需求设计的服务,尤其适用于PB级别的电商交易数据处理。ODPS提供了高可用的云计算服务,支持信用贷款、广告DMP等典型数据业务。服务架构包括接入层、逻辑层和存储与计算层,通过RESTful协议进行交互,具备用户认证、资源管理等功能,并且已经开始向部分第三方ISV和科研机构开放。”
**ODPS详细介绍**
1. **背景与概况**
阿里巴巴的ODPS应运而生,旨在满足海量数据处理的需求,如处理PB级别的电商交易数据。此外,它还服务于阿里系内部各事业部及合作伙伴之间的数据交换和融合,同时也满足第三方公司的数据处理需求。典型的应用场景包括信用评估、广告数据管理平台(DMP)等。
2. **服务架构**
- **接入层**:作为访问ODPS服务的唯一入口,提供SDK和Console,实现用户认证、RESTful API接口,支持HTTP协议,允许对资源实体进行创建、读取、更新和删除操作。资源实体包括Project、Table/Partition、UDF/Resource和Job/Instance等。
- **逻辑层**:负责协议处理、用户认证,以及Query语法的语义分析和执行计划生成,实现数据对象访问控制。
- **存储与计算层**:采用分布式存储和计算,确保高可用性和处理能力。
3. **关键技术**
ODPS可能采用了先进的分布式计算框架,如MapReduce或更高效的并行计算模型,以处理大规模数据。同时,它可能包含了高效的数据存储机制,如列式存储、数据压缩和优化的查询执行引擎,以提高处理效率。
4. **服务管理**
服务管理涵盖了用户权限管理、作业调度、监控和故障恢复等方面,确保服务的稳定性和安全性。例如,通过用户角色管理来控制用户对Project内资源的访问权限。
5. **集群规模与负载**
ODPS集群规模宏大,包含多个集群,单个集群可达5000台机器,拥有10万核CPU、500TB内存和100PB磁盘容量。每天处理亿级别的文件,作业量达到5万,I/O操作达PB级别,可见其强大的数据处理能力。
6. **开放与合作**
ODPS不仅服务于阿里巴巴内部,也开始对外部ISV(独立软件开发商)和科研机构开放数据存储和分析能力,促进数据价值的挖掘和创新应用的发展。
7. **未来展望**
结语部分可能提到了ODPS的未来发展方向,如持续优化服务性能、提升用户体验,以及进一步扩大开放范围,推动大数据生态系统的构建。
阿里巴巴的ODPS是应对大数据挑战的重要工具,它通过先进的服务架构和关键技术,为企业和开发者提供了高效、安全的数据处理平台。