阿里巴巴开源大数据平台：从云梯到云原生的演进

“阿里巴巴开源大数据平台演进之路 - 王峰（莫问）-阿里云” 阿里巴巴在开源大数据平台的发展历程可以分为三个阶段，由最初的Hadoop为基础的第一代大数据平台，到大数据上云及实时化的演进，再到最终的云原生大数据平台。这一过程反映了阿里巴巴在应对日益增长的数据处理需求时的技术创新和战略调整。 ### 第一阶段：基于Hadoop构建第一代大数据平台（2009-2013） 在这一阶段，阿里巴巴搭建了名为“云梯”的第一代开源大数据平台。2009年，阿里巴巴部署了第一个Hadoop集群，并在接下来的几年里迅速扩大规模，到2013年，Hadoop集群规模达到了10,000台。期间，他们还完成了Oracle RAC向Hadoop的迁移，实现了跨机房集群架构，以提高系统的稳定性和可用性。Hadoop-2.0架构的上线，标志着阿里巴巴在大数据处理能力上的进一步提升。 ### 第二阶段：大数据上云及实时化演进（2014-2019） 随着云计算的发展，阿里巴巴推出了E-MapReduce（EMR），这是一个基于云的Hadoop大数据平台，旨在满足中小企业对开源大数据技术的需求。EMR支持弹性计算，提供了包括Hadoop、Spark、Presto、Kafka、HBase等在内的多种大数据服务。随着时间的推移，EMR逐渐增加了离线计算、交互式分析、实时计算和深度学习等功能，满足了多样化的大数据应用场景。 ### 第三阶段：大数据进入云原生时代（2020至今） 2019年以后，阿里巴巴大数据平台进入了云原生时代。在这一阶段，EMR经历了从存算一体架构到存算分离架构的转变，推出了EMR-2.0。存算分离架构解决了传统Hadoop集群存在的存储成本高、运维复杂等问题，通过云对象存储实现数据湖存储，提高了存储效率和灵活性。同时，EMR-2.0支持容器化混布，资源利用率更高，能够更好地适应业务的快速变化和弹性扩展。 此外，为了提升数据处理速度，阿里巴巴引入了数据湖格式和数据缓存技术，支持数据湖存储格式，使得数据入湖、ETL（提取、转换、加载）和分析更为高效。通过兼容HDFS API和完整的生态系统，用户能够在不改变原有工作流程的情况下，利用新的云原生大数据平台。 总结起来，阿里巴巴开源大数据平台的演进历程体现了其在技术选型、架构优化、云服务等方面的持续创新，以及对满足业务发展需求的敏锐洞察。从最初的Hadoop集群到云原生大数据平台，阿里巴巴不仅推动了自身技术的迭代升级，也为整个开源大数据社区贡献了宝贵的经验和解决方案。