阿里巴巴ODPS：大规模数据处理服务详解

“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。