淘宝海量数据产品技术架构揭秘：非实时写入与实时计算平台

淘宝数据产品技术架构是淘宝网在海量数据处理中的关键组成部分，面对每日高达30亿的店铺浏览记录、10亿在线商品以及上千万的成交、收藏和评价数据，如何高效地提取价值并服务于商家和消费者，成为数据平台和产品部门的核心挑战。在这个背景下，淘宝开发了一系列数据产品，如量子统计、数据魔方和淘宝指数，尽管业务层面相对简单，但大数据处理的计算、存储和检索复杂度极高。 数据魔方作为实例，展示了淘宝在海量数据技术架构上的探索。数据产品的一个显著特点是数据的非实时写入，这意味着数据在一段时间内被视为只读，这就需要强大的缓存机制来优化性能。淘宝的数据架构分为五个层次：数据源、计算层、存储层、查询层和产品层。数据源层包含了淘宝主站的各种数据库和行为日志，这些都是数据产品运作的基础。 实时产生的数据通过DataX、DbSync和Timetunnel等工具传输至一个由1500个节点构成的Hadoop集群，即“云梯”，这里进行大规模的MapReduce计算。为了满足时效性要求高的需求，比如搜索词统计数据，淘宝还建立了实时计算平台“银河”，它接收实时数据，利用内存进行快速计算，并将结果迅速更新到NoSQL存储设备，以供前端产品即时访问。 “云梯”和“银河”分别对应不同的数据处理场景，前者处理离线批处理任务，而后者专注于实时或接近实时的数据处理。整体来说，淘宝的数据产品技术架构体现了对海量数据的精细管理，通过高效的计算、存储和查询策略，确保了数据的价值得以充分利用，助力淘宝的商业运营和消费者的购物体验。