阿里云梯：构建基于Hadoop的集团级海量数据服务平台

"基于Hadoop的海量数据平台用于构建阿里集团内部的大数据处理和服务体系，由高级技术专家吴威负责的阿里云梯项目是其中的关键部分。该平台旨在解决数据的存储、计算以及多子公司间的数据共享问题。通过提供Hadoop as a Service，实现了HDFS的海量数据存储和MapReduce的分布式计算服务，同时引入了其他相关服务如Hive、Pig和HBase等。" 在大数据领域，Hadoop作为开源的分布式计算框架，对于处理海量数据具有显著优势。阿里集团在发展过程中，经历了从单机到分布式数据库再到分散的Hadoop集群的演变。随着数据量的爆炸式增长，传统的数据库解决方案无法满足需求，因此转向了Hadoop，利用其强大的扩展性和容错性来应对不断膨胀的数据规模。 "云梯"项目是阿里集团对Hadoop集群进行整合与优化的成果，它将多个Hadoop集群合并，实现了一个统一的大集群，提供跨子公司的数据共享服务。通过HDFS，数据被分组并设置quota进行管理，确保各业务部门间的公平使用。同时，MapReduce服务则提供了计算资源的分时调度，白天用于开发，晚上进行生产计算，提高了集群资源利用率。 Hadoop as a Service (HaaS) 提供了类似云服务的体验，允许不同团队按需申请计算资源，并根据实际使用量计费。这一服务还包括了基于MapReduce的SQL引擎（如Hive），使得非程序员也能通过SQL对大数据进行分析。此外，Pig提供了一种更高级别的抽象，简化了数据分析任务，而HBase则提供了在线和离线的存储服务，满足实时查询的需求。 在架构上，云梯集群通过网关连接不同的业务系统，如淘宝、天猫、一淘、B2B和支付宝，保证了数据的高效流动和处理。业务调度系统协调整个集团的数据处理流程，确保服务的稳定性和响应速度。 总结来说，"基于Hadoop的海量数据平台"展示了如何在企业级环境中有效地管理和利用大数据。通过集中的Hadoop服务，阿里集团不仅解决了数据存储和计算的挑战，还促进了跨部门的数据协作，推动了其数据驱动的战略实施。这种模式对于其他寻求大数据解决方案的企业具有重要的参考价值。