淘宝大数据：应用、挑战与技术演进

毛波（逸客）在【Hadoop与大数据50】分享了大数据分析与挖掘在淘宝的具体应用与面临的挑战。首先，他强调了大数据的特点，如数据量巨大、涉及的商品、商家和用户众多，以及逻辑复杂性和格式的多样性。在淘宝的业务背景下，数据量从2007年的百亿级一路攀升到2012年的万亿级，这期间技术也经历了显著变革。 淘宝的数据技术变迁包括：早期的简单数据库脚本处理，随后发展为数据库集群，进一步升级为使用Hadoop集群进行大规模数据处理，同时引入了实时日志传输、实时数据库同步、数据门户和自助查询工具。数据架构分为逻辑层和物理层，涉及多种数据库（如Oracle、MySQL）、数据仓库（Hive）、存储系统（HDFS、Hbase）、实时计算平台（Storm）、NoSQL等，并通过DBSync和DataX等工具进行数据集成。 面对瞬息万变的业务需求和双11购物狂欢节带来的数据爆炸，淘宝采取了应对策略，如提前系统清理、临时硬件扩容、服务降级方案和应急硬件池的准备，以及数据分散化处理，包括实时传输、实时计算和阶段性汇总。他还提到了人肉处理作为最后的手段。 未来的发展趋势，毛波指出数据处理将更加实时化，从天、小时、分钟甚至秒级别展示；个性化服务将通过多维度分析实现，用户将能根据自己的需求得到即时定制的反馈。他认为，数据在业务中的作用至关重要，应当结合实际事件解读数据，提供用户真正需要的信息。 毛波的分享揭示了淘宝如何利用大数据技术来驱动业务增长，以及在这个过程中所面临的技术挑战和战略决策。这不仅是对大数据在电商领域的实践案例，也是对大数据管理和分析能力提升的重要启示。