阿里巴巴Hadoop集群架构与服务深度解析

“阿里Hadoop集群架构及服务体系” 阿里巴巴的Hadoop集群架构是其大数据处理能力的核心，该架构随着时间的发展和业务需求的增长而不断演进。截至某个时间点，集群已经扩展到约3200台服务器，拥有超过30000个物理CPU核心、100TB内存、36000块磁盘，以及总计60PB的存储容量。这些庞大的硬件资源支撑着每天150,000多个Job作业、6,000多次Hive查询，处理7.5PB的数据扫描和4亿个文件，存储利用率高达80%，CPU利用率平均65%，峰值可达80%。 集群服务于阿里巴巴集团内的各个业务部门，如支付宝、云梯、HDFS、MapReduce、CBU、聚划算、一淘和天猫等。服务对象涵盖了150多个集群用户组和4,500多个集群用户，成为集团内部的基础数据服务平台，类似于“水电煤”一样的必需服务。 为了有效管理和分配资源，阿里采用了分组管理策略。例如，淘宝测试、HDFS、天猫等业务组在HDFS上通过NameQuota和SpaceQuota来控制资源使用，同时通过MapReduce的cug设置，限制并调整不同组的计算资源（如min/maxSlots）以满足业务需求。此外，还实现了按需申请的计费模式，确保资源使用的灵活性。 数据共享是阿里Hadoop集群服务的一大特点。通过HDFS，不同业务如淘宝、天猫、支付宝等可以共享原始表、中间表和元数据，减少重复计算和存储，形成一个“阿里巴巴数据交换中心”。这种共享模式提高了数据利用效率，降低了运营成本。 集群资源进一步通过时间窗口进行共享，例如，云梯Hadoop集群为生产、开发、测试和预发环境提供了全天候服务，但重点生产业务主要在0~9点这个时间段运行，确保了业务高峰期的资源优先分配。 阿里巴巴的Hadoop集群架构体现了大规模分布式计算系统的高效管理和资源优化，通过灵活的服务模式和数据共享机制，满足了集团内部多样化、高并发的业务需求。这样的架构设计对于其他大型企业构建自己的大数据平台具有重要的参考价值。