淘宝云梯：分布式计算平台架构详解与数据同步策略

淘宝云梯分布式计算平台是一个高度集成的解决方案，旨在优化大规模数据处理和分布式计算在电子商务环境中的应用。该平台的核心架构主要包括以下几个关键部分： 1. **系统架构**： 淘宝云梯分布式计算平台采用模块化设计，包括数据同步方案调度系统、元数据应用目录系统、以及多个数据处理组件如Oracle备库、MySQL备库、日志系统等。这些组件协同工作，确保数据的实时性和一致性。 2. **数据同步方案**： - **全量/非实时同步**：通过DataX实现，将Mysql备库和Oracle备库中的数据批量导入HDFS，适合低负载或无负载场景，以及对历史数据进行分析。 - **增量实时同步**：针对实时数据变化，使用MapReduce、Java Jobs、Streaming Jobs和Hive Jobs等技术，实现实时更新和计算。 - **DBSync爬虫数据**：通过专门的数据抓取工具收集和整理爬虫数据，确保数据源的多样性和时效性。 3. **时间线同步**： TimeTunnel2是一个实时数据交换平台，负责将数据从源头（如Oracle备库）实时发送到其他系统，同时支持订阅模式，保证数据的及时性。其特点是高效、可靠、高可用和有序。 4. **Dbsync**： Dbsync是数据库到Hadoop数据同步工具，它通过解析数据库日志，实时捕获并写入HDFS，支持主库与备库之间的同步，重点在于提供增量数据的实时更新。 5. **搜索和BI**： 平台还包括广告BI、淘数据推荐系统、搜索排行等功能，用于数据分析和商业智能，支持广告投放决策、用户行为分析和个性化推荐。 6. **计算任务**： 不同的数据同步策略决定了后续的计算任务，如基于实时数据的实时计算任务，以及基于全量数据的批处理任务，确保了数据驱动的业务决策能力。 淘宝云梯分布式计算平台通过灵活多样的数据同步策略、强大的实时处理能力以及高度集成的系统架构，构建了一个适用于电子商务场景的高效、可扩展的计算基础设施，满足了业务快速迭代和大数据分析的需求。