淘宝海量数据技术架构：从数据源到产品层解析

"阿里海量数据技术架构主要由数据源、计算层、存储层、查询层和产品层五部分构成，应对大数据处理需求。数据源包括用户、店铺、商品、交易数据库以及用户行为日志等。数据通过DataX、DbSync、Timetunnel传输到Hadoop集群‘云梯’进行MapReduce计算。对实效性要求高的数据，如搜索词统计，通过实时计算平台‘银河’处理，结果存储在NoSQL设备中。存储层包含MySQL分布式数据库MyFOX和HBase NoSQL存储集群Prom，以及第三方模块。为了解决异构存储对前端产品的影响，设计了数据中间层glider，提供RESTful接口。" 阿里海量数据技术架构的设计和实施是应对大规模电子商务平台如淘宝所面临的挑战的关键。首先，数据源是整个架构的基础，涵盖了从用户交互、店铺运营到商品交易等多个方面的数据库和日志数据，这些数据构成了数据分析的基石。接下来，数据传输组件如DataX、DbSync和Timetunnel扮演着关键角色，它们确保数据能实时或准实时地传输到计算层。 计算层的核心是拥有1500个节点的Hadoop集群“云梯”，处理大约40000个作业，对1.5PB的原始数据进行MapReduce计算，通常在凌晨两点前完成。这种离线计算模式适用于处理大量历史数据，但不适合对时效性有高要求的场景。 为了满足这类需求，阿里构建了实时计算平台“银河”。银河是一个分布式系统，接收实时消息，进行内存计算，并快速将结果写入NoSQL存储，如可能被前端产品调用的搜索词统计数据。然而，无论是“云梯”还是“银河”，它们都不适合直接提供实时查询服务，因为前者专注于离线计算，后者则需要处理复杂的集成问题。 因此，存储层成为关键，包括了基于MySQL的分布式关系型数据库MyFOX和基于HBase的NoSQL存储集群Prom，以及可能的第三方存储模块。存储层的多样性可能导致前端产品使用的复杂性增加，为此引入了数据中间层glider，它作为一个统一的接口，通过HTTP RESTful协议对外提供服务，简化了数据访问流程。 总结来说，阿里的海量数据技术架构是一种层次化的、灵活的解决方案，能够有效地处理和分析海量数据，同时满足不同业务场景的实时性和延迟性需求。通过定制化和分层设计，该架构能够适应不断变化的业务需求，确保数据的高效处理和利用，支撑起整个电商平台的智能决策和用户体验优化。