淘宝数据魔方技术架构解析
淘宝数据魔方技术架构解析
淘宝网拥有国内最具商业价值的海量数据。截至当前，每天有超过30亿的店铺、商品浏览记录，10亿在线商品数，上千万的成交、收藏和评价数据。如何从这些数据中挖掘出真正的商业价值，进而帮助淘宝、商家进行企业的数据化运营，帮助消费者进行理性的购物决策，是淘宝数据平台与产品部的使命。
为此，我们进行了一系列数据产品的研发，比如为大家所熟知的量子统计、数据魔方和淘宝指数等。尽管从业务层面来讲，数据产品的研发难度并不高;但在“海量”的限定下，数据产品的计算、存储和检索难度陡然上升。本文将以数据魔方为例，向大家介绍淘宝在海量数据产品技术架构方面的探索。
淘宝海量数据产品技术架构
数据产品的一个最大特点是数据的非实时写入，正因为如此，我们可以认为，在一定的时间段内，整个系统的数据是只读的。这为我们设计缓存奠定了非常重要的基础。
图1 淘宝海量数据产品技术架构
按照数据的流向来划分，我们把淘宝数据产品的技术架构分为五层(如图1所示)，分别是数据源、计算层、存储层、查询层和产品层。位于架构顶端的是我们
的数据来源层，这里有淘宝主站的用户、店铺、商品和交易等数据库，还有用户的浏览、搜索等行为日志等。这一系列的数据是数据产品最原始的生命力所在。
在数据源层实时产生的数据，通过淘宝主研发的数据传输组件DataX、DbSync 和Timetunnel准实时地传输到一个有1500个节点的Hadoop集群上，这个集群我们称之为“云梯”，是计算层的主要组成部分。在“云梯”上，我们每天有大约40000个作业对1.5PB的原始数据按照产品需求进行不同的MapReduce计算。这一计算过程通常都能在凌晨两点之前完成。相对于前端产品看到的数据，这里的计算结果很可能是一个处于中间状态的结果，这往往是在数据冗余与前端计算之间做了适当平衡的结果。
不得不提的是，一些对实效性要求很高的数据，例如针对搜索词的统计数据，我们希望能尽快推送到数据产品前端。这种需求再采用“云梯”来计算效率将是比较低的，为此我们做了流式数据的实时计算平台，称之为“银河”。“银河”也是一个分布式系统，它接收来自TimeTunnel的实时消息，在内存中做实时计算，并把计算结果在尽可能短的时间内刷新到NoSQL存储设备中，供前端产品调用。
容易理解，“云梯”或者“银河”并不适合直接向产品提供实时的数据查询服务。这是因为，对于“云梯”来说，它的定位只是做离线计算的，无法支持较高的性能和并发需求;而对于“银河”而言，尽管所有的代码都掌握在我们手中，但要完整地将数据接收、实时计算、存储和查询等功能集成在一个分布式系统中，避免不了分层，最终仍然落到了目前的架构上。
为此，我们针对前端产品设计了专门的存储层。在这一层，我们有基于MySQL 的分布式关系型数据库集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存储集群Prom，在后面的文字中，我将重点介绍这两个集群的实现原理。除此之外，其他第三方的模块也被我们纳入存储层的范畴。
存储层异构模块的增多，对前端产品的使用带来了挑战。为此，我们设计了通用的数据中间层——glider——来屏蔽这个影响。glider以HTTP协议对外提供restful方式的接口。数据产品可以通过一个唯一的URL获取到它想要的数据。
以上是淘宝海量数据产品在技术架构方面的一个概括性的介绍，接下来我将重点从四个方面阐述数据魔方设计上的特点。
关系型数据库仍然是王道
关系型数据库(RDBMS)自20世纪70年代提出以来，在工业生产中得到了广泛的使用。经过三十多年的长足发展，诞生了一批优秀的数据库软件，例如Oracle、MySQL、DB2、Sybase和SQL Server等。
图2 MyFOX中的数据增长曲线
尽管相对于非关系型数据库而言，关系型数据库在分区容忍性(Tolerance to Network
Partitions)方面存在劣势，但由于它强大的语义表达能力以及数据之间的关系表达能力，在数据产品中仍然占据着不可替代的作用。
淘宝数据产品选择MySQL的MyISAM引擎作为底层的数据存储引擎。在此基础上，为了应对海量数据，我们设计了分布式MySQL集群的查询代理层——MyFOX，使得分区对前端应用透明。
图3 MyFOX的数据查询过程
目前，存储在MyFOX中的统计结果数据已经达到10TB，占据着数据魔方总数据量的95%以上，并且正在以每天超过6亿的增量增长着(如图2所示)。这些数据被我们近似均匀地分布到20个MySQL节点上，在查询时，经由MyFOX透明地对外服务(如图3所示)。
图4 MyFOX节点结构
值得一提的是，在MyFOX现有的20个节点中，并不是所有节点都是“平等”的。一般而言，数据产品的用户更多地只关心“最近几天”的数据，越早的数据，越容易被冷落。为此，出于硬件成本考虑，我们在这20个节点中分出了“热节点”和“冷节点”(如图4所示)。
顾名思义，“热节点”存放最新的、被访问频率较高的数据。对于这部分数据，我们希望能给用户提供尽可能快的查询速度，所以在硬盘方面，我们选择了每分钟15000转的SAS硬盘，按照一个节点两台机器来计算，单位数据的存储成本约为4.5W/TB。相对应地，“冷数据”我们选择了每分钟7500转的SATA硬盘，单碟上能够存放更多的数据，存储成本约为1.6W/TB。
将冷热数据进行分离的另外一个好处是可以有效降低内存磁盘比。从图4可以看出，“热节点”上单机只有24GB内存，而磁盘装满大约有1.8TB(300 * 12 * 0.5 / 1024)，内存磁盘比约为4:300，远远低于MySQL服务器的一个合理值。内存磁盘比过低导致的后果是，总有一天，即使所有内存用完也存不下数据的索引了——这个时候，大量的查询请求都需要从磁盘中读取索引，效率大打折扣。
NoSQL是SQL的有益补充
在MyFOX出现之后，一切都看起来那么完美，开发人员甚至不会意识到MyFOX 的存在，一条不用任何特殊修饰的SQL语句就可以满足需求。这个状态持续了很长一段时间，直到有一天，我们碰到了传统的关系型数据库无法解决的问题——全属性选择器(如图5所示)。
图5 全属性选择器
这是一个非常典型的例子。为了说明问题，我们仍然以关系型数据库的思路来描述。对
于笔记本电脑这个类目，用户某一次查询所选择的过滤条件可能包括“笔记本尺寸”、“笔记本定位”、“硬盘容量”等一系列属性(字段)，并且在每个可能用在过滤条件的属性上，属性值的分布是极不均匀的。在图5中我们可以看到，笔记本电脑的尺寸这一属性有着10个枚举值，而“蓝牙功能”这个属性值是个布尔值，数据的筛选性非常差。
在用户所选择的过滤条件不确定的情况下，解决全属性问题的思路有两个:一个是穷举所有可能的过滤条件组合，在“云梯”上进行预先计算，存入数据库供查询;另一个是存储原始数据，在用户查询时根据过滤条件筛选出相应的记录进行现场计算。很明显，由于过滤条件的排列组合几乎是无法穷举的，第一种方案在现实中是不可取的;而第二种方案中，原始数据存储在什么地方,如果仍然用关系型数据库，那么你打算怎样为这个表建立索引,
这一系列问题把我们引到了“创建定制化的存储、现场计算并提供查询服务的引擎”的思路上来，这就是Prometheus(如图6所示)。
图6 Prom的存储结构
从图6可以看出，我们选择了HBase作为Prom的底层存储引擎。之所以选择HBase，主要是因为它是建立在HDFS之上的，并且对于MapReduce有良好的编程接口。尽管Prom是一个通用的、解决共性问题的服务框架，但在这里，我们仍然以全属性选择为例，来说明Prom的工作原理。这里的原始数据是前一天在淘宝上的
交易明细，在HBase集群中，我们以属性对(属性与属性值的组合)作为row-key进行存储。而row-key 对应
的值，我们设计了两个column-family，即存放交易ID列表的index字段和原始交易明细的data字段。在存储的时候，我们有意识地让每个字段中的每一个元素都是定长的，这是为了支持通过偏移量快速地找到相应记录，避免复杂的查找算法和磁盘的大量随机读取请求。
图7 Prom查询过程
图7用一个典型的例子描述的Prom在提供查询服务时的工作原理，限于篇幅，这里不做详细描述。值得一提的是，Prom支持的计算并不仅限于求和SUM运算，统计意义上的常用计算都是支持的。在现场计算方面，我们对Hbase进行了扩展，Prom要求每个节点返回的数据是已经经过“本地计算”的局部最优解，最终的全局最优解只是各个节点返回的局部最优解的一个简单汇总。很显然，这样的设计思路是要充分利用各个节点的并行计算能力，并且避免大量明细数据的网络传输开销。
用中间层隔离前后端
上文提到过，MyFOX和Prom为数据产品的不同需求提供了数据存储和底层查询的解决方案，但随之而来的问题是，各种异构的存储模块给前端产品的使用带来了
很大的挑战。并且，前端产品的一个请求所需要的数据往往不可能只从一个模块获取。
举个例子，我们要在数据魔方中看昨天做热销的商品，首先从MyFOX中拿到一个热销排行榜的数据，但这里的“商品”只是一个ID，并没有ID所对应的商品描述、图片等数据。
这个时候我们要从淘宝主站提供的接口中去获取这些数据，然后一一对应到热销排行榜中，最终呈现给用户。
图8 glider的技术架构
有经验的读者一定可以想到，从本质上来讲，这就是广义上的异构“表”之间的JOIN操作。那么，谁来负责这个事情呢,很容易想到，在存储层与前端产品之间增加一个中间层，它负责各个异构“表”之间的数据JOIN和UNION等计算，并且隔离前端产品和后端存储，提供统一的数据查询服务。这个中间层就是glider(如图8所示)。
缓存是系统化的工程
除了起到隔离前后端以及异构“表”之间的数据整合的作用之外，glider的另外一个不容忽视的作用便是缓存管理。上文提到过，在特定的时间段内，我们认为数据产品中的数据是只读的，这是利用缓存来提高性能的理论基础。
在图8中我们看到，glider中存在两层缓存，分别是基于各个异构
“表”(datasource)的二级缓存和整合之后基于独立请求的一级缓存。除此之外，各个异构“表”内部可能还存在自己的缓存机制。细心的读者一定注意到了图3中MyFOX的缓存设计，我们没有选择对汇总计算后的最终结果进行缓存，而是针对每个分片进行缓存，其目的在于提高缓存的命中率，并且降低数据的冗余度。
大量使用缓存的最大问题就是数据一致性问题。如何保证底层数据的变化在尽可能短的时间内体现给最终用户呢,这一定是一个系统化的工程，尤其对于分层较多的系统来说。
图9 缓存控制体系
图9向我们展示了数据魔方在缓存控制方面的设计思路。用户的请求中一定是带了缓存控制的“命令”的，这包括URL中的query string，和 HTTP头中的
“If-None-Match”信息。并且，这个缓存控制“命令”一定会经过层层传递，最终传递到底层存储的异构“表”模块。各异构“表” 除了返回各自的数据之外，还会返回各自的数据缓存过期时间(ttl)，而glider最终输出的过期时间是各个异构“表”过期时间的最小值。这一过期时间也一定是从底层存储层层传递，最终通过HTTP头返回给用户浏览器的。
缓存系统不得不考虑的另一个问题是缓存穿透与失效时的雪崩效应。缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考
虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。
有很多种方法可以有效地解决缓存穿透问题，最常见的则是采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitmap中，一个一定不存在的数据会被这个bitmap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。在数据魔方里，我们采用了一个更为简单粗
暴的方法，如果一个查询返回的数据为空(不管是数据不存在，还是系统故障)，我们仍然把这个空结果进行缓存，但它的过期时间会很短，最长不超过五分钟。
缓存失效时的雪崩效应对底层系统的冲击非常可怕。遗憾的是，这个问题目前并没有很完美的解决方案。大多数系统设计者考虑用加锁或者队列的方式保证缓存的单线程(进程)写，从而避免失效时大量的并发请求落到底层存储系统上。在数据魔方中，我们设计的缓存过期机制理论上能够将各个客户端的数据失效时间均匀地分布在时间轴上，一定程度上能够避免缓存同时失效带来的雪崩效应。
结束语
正是基于本文所描述的架构特点，数据魔方目前已经能够提供压缩前80TB的数据存储空间，数据中间层glider支持每天4000万的查询请求，平均响应时间在28毫秒(6月1日数据)，足以满足未来一段时间内的业务增长需求。
尽管如此，整个系统中仍然存在很多不完善的地方。一个典型的例子莫过于各个分层之间使用短连接模式的HTTP协议进行通信。这样的策略直接导致在流量高峰期单机的TCP连接数非常高。所以说，一个良好的架构固然能够在很大程度上降低开发和维护的成本，但它自身一定是随着数据量和流量的变化而不断变化的。我相信，过不了几年，淘宝数据产品的技术架构一定会是另外的样子。
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务。不管是CDN技术还是多个数据中心，都涉及到复杂的数据同步，淘宝很好的解决了这个问题。吉林银行现在正在筹建两地三中心，但主要目的是为了容灾，数据中心的利用率差，而淘宝的多个数据中心利用率为100%。 LVS技术 淘宝的负载均衡系统采用了LVS技术，该技术目前由淘宝的章文嵩博士负责。该技术可以提供良好的可伸缩性、可靠性以及可管理型。只是这种负载均衡系统的构建是在Linux操作系统上，其他操作系统不行，并且需要重新编译Linux操作系统内核，对系统内核的了解要求很高，是一种软负载均衡技术。而吉林银行则通过F5来实现负载均衡，这是一种硬负载均衡技术。 Session框架 Session对于Web应用是至关重要的，主要是用来保存用户的状态信息。但是在集群环境下需要解决Session共享的问题。目前解决这个问题通常有三种方式，第一个是通过负载均衡设备实现会话保持，第二个是采用Session复制，第三个则是采用集中式缓存。第二种方式严重制约了集群环境的可伸缩性，不利于集群的横向扩展，即使是采取两两复制也会造成集群内部网络负载严重，更别说采用广播的方式，会造成网络垃圾。淘宝采用了第三种方式，因为第一种方式对于淘宝来说成本比较高，而且他们已经采用了LVS的负载均衡技术。吉
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技术架构解析大数作者：匿名出处：论2016-01-22 20:46大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领;析技术 域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于?屔与经营的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。 二、大数据基本架构 基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘，为企业创造价值。因此，大数据的存储和处理与云计算技术密不可分，在当前的技
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（此图要修改，北明） 数据源层：包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据； 数据接口层：是原始数据进入大数据库的入口，针对不同类型的数据，需要有针对性地开发接口，进行数据的缓冲、预处理等操作； 平台架构层：基于大数据系统存储各类数据，进行处理？； 分析工具层：提供各种数据分析工具，例如：建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具； 业务应用层：根据应用领域和业务需求，建立分析模型，使用分析工具，发现获知事物背后的原因，预知未来的发展趋势，提出优化业务的方法。例如，寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型 针对业务需求，我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。
淘宝技术架构发展总结
从个人网站到淘宝网仰观Java时代淘宝的技术发展(1)引言 光棍节的狂欢 “时间到，开抢！”坐在电脑前早已等待多时的小美一看时间已到2011年11月11日零时，便迫不及待地投身于淘宝商城一年一度的大型网购促销活动——“淘宝双11购物狂欢节”。小美打开早已收藏好的宝贝——某品牌的雪地靴，飞快的点击购买，付款，一回头发现3000双靴子已被抢购一空。 小美跳起来，大叫一声“欧耶！” 小美不知道，就在11日零点过后的这一分钟内，全国有342万人和她一起涌入淘宝商城。当然，她更不知道，此时此刻，在淘宝杭州的一间办公室里，灯火通明，这里是“战时指挥部”，淘宝技术部的一群工程师，正在紧盯着网站的流量和交易数据。白板上是他们刚刚下的注，赌谁能最准确地猜中流量峰值和全天的交易总额。他们的手边放着充足的食物和各类提神的饮料。 一阵急促的电话声响起来，是前线部门询问数据的，工程师大声报着：“第1分钟，进入淘宝商城的会员有342万”。过一会工程师主动拿起电话：“交易额超过1亿了，现在是第8分钟。”接下来，“第21分钟，刚突破2亿”。“第32分钟，3亿了”。“第1个小时，亿”。这些数据随后出现在微博上，引起一片惊呼。 “完蛋了！”突然有人大喝一声，所有的眼睛都紧张的盯着他，只见他挠挠头，嘿嘿的笑道“我赌的少了，20亿轻松就能过了，我再加5亿”，他跑去白板边上把自己的赌注擦去，写上25，接下来有人写上28，有人写上30，有人跑到微博上开下盘口，同事们纷纷转载下注。接下来的这24个小时，战时指挥部的工程师们都不能休息，他们盯着网站的各种监控指标，适时的调整机器和增减功能。顶住第一波高峰之后，这些人开始忙里偷闲的给自己买东西，大家互相交流着哪家买的移动硬盘靠谱，哪家衣服适合自己的女朋友，不时的有人哀嚎宝贝被人抢了、信用卡额度不够了。同时，旁边白板上的赌注越下越大。 11月11日，这个棍子最多的日子被网民自我调侃的变成了一个节日——“光棍节”。而淘宝网又用疯狂的折扣促销给它赋予了另外一个意义——“购物狂欢节”。2011年11月11日这一天，淘宝商城与淘宝网交易额之和突破52亿，这个数字是“购物天堂”香港一天零售总额亿的6倍。
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大数据技术框架 社会信息化进程进入大数据时代，海量数据的产生与流转成为常态，大数据成为人们获得新的认知、创造新的价值的源泉。大数据技术也是逐渐深得各大企业的青睐，对于大数据程序员的需求更是逐渐增加，所以现在学习大数据技术应该是良好的机遇了吧——企业需要，正好你有！ 今天千锋小编分享给大家的大数据技术框架，正是现在很火的千锋大数据培训机构的内部学习路线图，很有学习价值，对于想要自学大数据的同学来说应该是天大的好事了吧！ 千锋大数据技术框架： 阶段一、大数据基础——java语言基础方面 （1）Java语言基础 Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类 （2）HTML、CSS与JavaScript PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript 交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用
（3）JavaWeb和数据库 数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕 阶段二、Linux&Hadoop生态体系 Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架 阶段三、分布式计算框架和Spark&Strom生态体系 （1）分布式计算框架 Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming 大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（https://www.sodocs.net/doc/6b1065135.html,）（2）storm技术架构体系 Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战 阶段四、大数据项目实战（一线公司真实项目） 数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用 阶段五、大数据分析—AI（人工智能） Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习 1、Python机器学习 2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析 千锋大数据课程学习路线，崇尚从夯实基础开始，比如说编程语言的学习，所以对于真正想要学习大数据的同学来说，提前掌握一门编程语言是很有必要的；
大数据技术与应用专业详细解读
大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几
乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。
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引言 光棍节的狂欢 “时间到，开抢！”坐在电脑前早已等待多时的小美一看时间已到2011年11月11日零时，便迫不及待地投身于淘宝商城一年一度的大型网购促销活动——“淘宝双11购物狂欢节”。小美打开早已收藏好的宝贝——某品牌的雪地靴，飞快的点击购买，付款，一回头发现3000双靴子已被抢购一空。 小美跳起来，大叫一声“欧耶！” 小美不知道，就在11日零点过后的这一分钟内，全国有342万人和她一起涌入淘宝商城。当然，她更不知道，此时此刻，在淘宝杭州的一间办公室里，灯火通明，这里是“战时指挥部”，淘宝技术部的一群工程师，正在紧盯着网站的流量和交易数据。白板上是他们刚刚下的注，赌谁能最准确地猜中流量峰值和全天的交易总额。他们的手边放着充足的食物和各类提神的饮料。 一阵急促的电话声响起来，是前线部门询问数据的，工程师大声报着：“第1分钟，进入淘宝商城的会员有342万”。过一会工程师主动拿起电话：“交易额超过1亿了，现在是第8分钟。”接下来，“第21分钟，刚突破2亿”。“第32分钟，3亿了”。“第1个小时，亿”。这些数据随后出现在微博上，引起一片惊呼。 “完蛋了！”突然有人大喝一声，所有的眼睛都紧张的盯着他，只见他挠挠头，嘿嘿的笑道“我赌的少了，20亿轻松就能过了，我再加5亿”，他跑去白板边上把自己的赌注擦去，写上25，接下来有人写上28，有人写上30，有人跑到微博上开下盘口，同事们纷纷转载下注。接下来的这24个小时，战时指挥部的工程师们都不能休息，他们盯着网站的各种监控指标，适时的调整机器和增减功能。顶住第一波高峰之后，这些人开始忙里偷闲的给自己买东西，大家互相交流着哪家买的移动硬盘靠谱，哪家衣服适合自己的女朋友，不时的有人哀嚎宝贝被人抢了、信用卡额度不够了。同时，旁边白板上的赌注越下越大。 11月11日，这个棍子最多的日子被网民自我调侃的变成了一个节日——“光棍节”。而淘宝网又用疯狂的折扣促销给它赋予了另外一个意义——“购物狂欢节”。2011年11月11日这一天，淘宝商城与淘宝网交易额之和突破52亿，这个数字是“购物天堂”香港一天零售总额亿的6倍。 网民感受到的是疯抢的喜悦，而网站的技术人员感受到的却是“压力山大”。就如同你家办酒席，宴请左邻右舍，这个办起来容易。倘若宴请十里八乡所有的人，吃饭的人自然开心，但却不是一般人家能够办得起来的。能办得起来如此盛宴者，需要强大的财力物力、组织能力、技术实力（例如做这么多菜，你的炒
大数据技术架构解析
大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分析技术;三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领
马云的淘宝网结构介绍
马云淘宝网结构介绍 背景：阿里巴巴宣布注资1亿元创办淘宝网的时候，互联网冬天的阴影还很沉重，淘宝网 的投资实际上是整个冬天之后互联网业界的第一次大规模投资。与此同时，易趣已经占领了中国80%以上的市场份额，而eBay已在2002年以3000万美元的代价，收购了易趣三分之一的股份，并在2003年以1.5亿美元的价格收购了易趣余下的股份，并允诺继续增加对中国市场的投入，以增强其在中国市场的绝对领先地位。阿里巴巴的CEO马云在这样的时刻选择进入C2C领域被当时的一些媒体形容为“非理智”、“疯狂”和“豪赌”。 马云当时的做法让很多人难以理解，但是对于阿里巴巴自己人讲，却习以为常，马云经常讲，“在大家都觉得是一个机会的时候，我们不会去凑热闹。而越在大家都还没有开始准备，甚至避之不及的时候，往往正是最大的机会所在。” 投资淘宝的想法诞生在2003年年初，是时马云认为个人电子商务市场开始逐渐成熟，而且阿里巴巴的业务已经相对稳固，需要做更长远的打算。“eBay易趣当时在中国的确做得很大，但我们发现它有很多弱点。客户对它的抱怨很多，这就是我们的机会。”孙彤宇当时正是淘宝网项目的负责人。他所说的弱点，其中的重要一点是eBay易趣坚持的收费原则。“在那个时候就采取收费模式，我们觉得在时间上并不适合。所以我们在去年一直呼吁大家以培育市场为目的，不要急着去收钱。”孙彤宇说。 在瞄准对手弱点之后，短短的120天之后，孙彤宇就完成了从详细的市场调研到组建10人团队的“创业”过程。在前期没有进行任何市场推广的情况下，2003年5月10日，淘宝网正式上线。20天后，淘宝网迎来第1万名注册用户。2003年7月7 日，阿里巴巴正式宣布投资1亿元开办淘宝网。 组织结构：2010年淘宝的交易额高达4000亿元人民币，这是一个让人惊叹的数字。网 购的巨大市场无疑会吸引更多的人在淘宝开店。然而今天要在淘宝成功闯出一片天地，难度却比以往大得多。自从淘宝商城出现后，大大小小的个人卖家除了相互之间的激烈竞争，还要面对无论资金、人力、物力，还是可信度都比个人店强得多的品牌店的竞争，生存的空间势必越来越小。可以说，一个人撑起一个皇冠店的时代已经成了过去式。要在当今激烈的电子商务竞争中生存下来并且盈利，必须依靠团队的力量。那么，运营一家成功的淘宝网店，需要一个什么样的团队呢？ 我们认为，一个高效的淘宝网店团队应该至少配备以下人员：一个营运经理，负责整个店铺的统筹和营运管理；一个策划人员，负责产品的文案描述，网店的推广以及各种促销活动的策划；一个美工，负责店铺的视觉美化；一个财务人员，负责财务管理；此外，还需要配备与销售规模相应的客服人员与物流人员，负责销售与售后配送的工作。 人力资源管理：（一）运营经理1、负责网店整体规划、营销、推广、客户关系管理 等系统经营性工作；2、负责网店日常改版策划、上架、推广、销售、售后服务等经营与管理工作；3、负责网店日常维护，保证网店的正常运作，优化店铺及商品排名；4、负责执行与配合公司相关营销活动，策划店铺促销活动方案；5、负责收集市场和行业信息，提供有效应对方案；6、制定销售计划，带领团队完成销售业绩目标；7、客户关系维护，处理相关客户投诉及纠纷问题。 (二)客服人员1、通过在线聊天工具，负责在淘宝上和顾客沟通，解答顾客对产品和购
大数据 技术架构解析
大数据技术架构解析 作者：匿名出处：论坛2016-01-22 20:46 大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存
真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理
4)数据的分析
5)大数据的价值：决策支持系统
大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用
大数据平台技术框架选型
大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？ 特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会
大数据架构的介绍及分析
大数据架构的介绍及分析 数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop系列的大数据分析系统大行其道之前，数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以BI 系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案和生态系统，对于BI 系统来说，大概的架构图如下： 可以看到在BI系统里面，核心的模块是Cube，Cube是一个更高层的业务模型抽象，在Cube之上可以进行多种操作，例如上钻、下钻、切片等操作。大部分BI系统都基于关系型数据库，关系型数据库使用SQL语句进行操作，但是SQL 在多维操作和分析的表示能力上相对较弱，所以Cube有自己独有的查询语言MDX，MDX表达式具有更强的多维表现能力，所以以Cube为核心的分析系统基本占据着数据统计分析的半壁江山，大多数的数据库服务厂商直接提供了BI套装软件服务，轻易便可搭建出一套Olap分析系统。不过BI的问题也随着时间的推移逐渐显露出来： BI系统更多的以分析业务数据产生的密度高、价值高的结构化数据为主，对于非结构化和半结构化数据的处理非常乏力，例如图片，文本，音频的存储，分析。 由于数据仓库为结构化存储，在数据从其他系统进入数据仓库这个东西，我
们通常叫做ETL过程，ETL动作和业务进行了强绑定，通常需要一个专门的ETL团队去和业务做衔接，决定如何进行数据的清洗和转换。 随着异构数据源的增加，例如如果存在视频，文本，图片等数据源，要解析数据内容进入数据仓库，则需要非常复杂等ETL程序，从而导致ETL变得过于庞大和臃肿。 当数据量过大的时候，性能会成为瓶颈，在TB/PB级别的数据量上表现出明显的吃力。 数据库的范式等约束规则，着力于解决数据冗余的问题，是为了保障数据的一致性，但是对于数据仓库来说，我们并不需要对数据做修改和一致性的保障，原则上来说数据仓库的原始数据都是只读的，所以这些约束反而会成为影响性能的因素。 ETL动作对数据的预先假设和处理，导致机器学习部分获取到的数据为假设后的数据，因此效果不理想。例如如果需要使用数据仓库进行异常数据的挖掘，则在数据入库经过ETL的时候就需要明确定义需要提取的特征数据，否则无法结构化入库，然而大多数情况是需要基于异构数据才能提取出特征。 在一系列的问题下，以Hadoop体系为首的大数据分析平台逐渐表现出优异性，围绕Hadoop体系的生态圈也不断的变大，对于Hadoop系统来说，从根本上解决了传统数据仓库的瓶颈的问题，但是也带来一系列的问题：从数据仓库升级到大数据架构，是不具备平滑演进的，基本等于推翻重做。 大数据下的分布式存储强调数据的只读性质，所以类似于Hive，HDFS 这些存储方式都不支持update，HDFS的write操作也不支持并行，这些特性导致其具有一定的局限性。 基于大数据架构的数据分析平台侧重于从以下几个维度去解决传统数据仓库做数据分析面临的瓶颈： 分布式计算：分布式计算的思路是让多个节点并行计算，并且强调数据本地性，尽可能的减少数据的传输，例如Spark通过RDD的形式来表现数据的计算逻辑，可以在RDD上做一系列的优化，来减少数据的传输。
淘宝服务端技术架构详解
淘宝服务端技术架构详解
目录 一、前言 (3) 二、单机架构 (4) 三、多机部署 (4) 四、分布式缓存 (5) 五、Session 共享解决方案 (7) 六、数据库读写分离 (9) 七、CDN 加速与反向代理 (10) 八、分布式文件服务器 (11) 九、数据库分库分表 (11) 十、搜索引擎与NoSQL (13) 十一、后序 (13)
一、前言 以淘宝网为例，简单了解一下大型电商的服务端架构是怎样的。如图所示 最上面的就是安全体系系统，中间的就是业务运营系统，包含各个不同的业务服务，下面是一些共享服务，然后还有一些中间件，其中ECS 就是云服务器，MQS 是队列服务，OCS 是缓存等等，右侧是一些支撑体系服务。除图中所示之外还包含一些我们看不到的，比如高可用的体现。淘宝目前已经实现多机房容灾和异地机房单元化部署，为淘宝的业务也提供了稳定、高效和易于维护的基础架构支撑。这是一个含金量非常高的架构，也是一个非常复杂而庞大的架构，当然这个架构不是一天两天演进成这样的，也不是一开始就设计并开发成这样的，对于初创公司而言，很难在初期就预估到未来流量千倍、万倍的网站架构会是怎样的状况，同时如果初期就设计成千万级并发的流量架构，也很难去支撑这个成本。因此一个大型服务系统，都是从小一步一步走过来的，在每个阶段找到对应该阶段网站架构所面临的问题，然后不断解决这些问题，在这个过程中，整个架构会一直演进，同时内含的代码也就会演进，大到架构、小到代码都是在不断演进和优化的。所以说高大上的项目技术架构和开发设计实现不是一蹴而就的，这是所谓的万丈高楼平地起。
二、单机架构 从一个小网站说起，一般来说初始一台服务器就够了，文件服务器、数据库以及应用都部署在一台机器上。也就是俗称的 allinone 架构。这篇推荐看下：厉害了，淘宝千万并发，14 次架构演进… 三、多机部署 随着网站用户逐渐增多，访问量越来越大，硬盘、cpu、内存等开始吃紧，一台服务器难以支撑。看一下演进过程，我们将数据服务和应用服务进行分离，给应用服务器配置更好的cpu、内存等等，而给数据服务器配置更好、更快的大的硬盘，如图所示用了三台服务器进行部署，能提高一定的性能和可用性。
大数据处理技术参考架构定稿版
大数据处理技术参考架 构 HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】
大数据处理技术参考架构 二〇一五年十二月
目录 1.背景 (1) 2.技术目标 (2) 3.技术要求 (2) 4.大数据处理业务场景 (3) 5.大数据处理技术对比 (4) 5.1. MPP与H ADOOP&S PARK技术对比 (4) 5.2. H ADOOP&S PARK技术优势 (6) 5.3. H ADOOP框架对比 (6) 5.4. H ADOOP使用情况 (7) 5.5. H ADOOP血缘关系 (8) 5.6. 行业大数据应用场景对比分析 (12) 6.大数据处理参考架构 (13) 6.1. 参考架构 (13) 6.2. 与J AVA EE体系对比 (14)
6.3. 参考架构运行状态 (15) 7.总结与思考 (16) 附录：名词解释 (18)
1.背景 随着大数据时代的到来，数据由海量拓展为多样，在注重计算速度的同时更加关注挖掘有价值的数据。以IOE体系为核心的数据计算和存储方式越来越不能满足目前大数据处理在性能和成本上的综合要求。为适应对大数据处理的要求，众多的分布式计算平台随之兴起，在对众多分布式计算平台进行权衡的同时，增强自主创新能力，以满足人民银行对信息技术安全可控的要求。 在核心应用自主研发、核心知识自主掌控的氛围下，保障大数据技术达到灵活可用的目标，确保数据和信息的有效、及时，确保信息系统的可靠、灵活。同时，充分的利用开源产品透明公开的关键信息，做到对技术细节的掌控和验证，开源产品的特点也更能够激发开发者的热情并推进技术的快速变革。 在“互联网+”的战略布局下，当利用信息通信技术把互联网和包括金融行业在内的相关行业结合起来时，能够更加合理和充分的利用大数据技术促进互联网金融的健康发展。当前互联网金融的格局中，由传统金融机构和非金融机构组成。传统金融机构的发展方向主要为传统金融业务的互联网创新以及电商化创新、手机APP服务等；非金融机构的发展方向则主要是指利用互联网技术进行金融运作的电子商务企业、P2P模式的网络借贷平台，众筹模式的网络投资平台或掌上理财服务，以及第三方支付平台等。在金融行业新兴业态下，为促进互联网金融的健康发展，为全面提升互联网金融服务能力和普惠水平，为有效防范互联网金融风险及其外溢效应而提供技术支撑。
大数据平台技术框架选型
大数据平台技术框架选型Last revision on 21 December 2020
大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区
大数据架构与关键技术
4大数据参考架构和关键技术 4.1大数据参考架构 大数据作为一种新兴技术，目前尚未形成完善、达成共识的技术标准体系。本章结合NIST 和JTC/SC32的研究成果，结合我们对大数据的理解和分析，提出了大数据参考架构（见图 5 ）。 ---------------------------------------------------- 信易恃位穗--------------------------------------------------------- A ◎ 上呼轉聖I IC0UIH和聲新 厂乞乩 4. J//it .^g, 和 9. [7仲J 他说门H帚| 图5大数据参考架构图 大数据参考架构总体上可以概括为“一个概念体系，二个价值链维度”。“一个概念体系” 是指它为大数据参考架构中使用的概念提供了一个构件层级分类体系，即“角色一活动一功能组件”，用于描述参考架构中的逻辑构件及其关系；“二个价值链维度”分别为“ IT价值链”和“信息价值链”，其中“ IT价值链”反映的是大数据作为一种新兴的数据应用范式对IT技术产生的新需求所带来的价值，“信息价值链”反映的是大数据作为一种数据科学方法 论对数据到知识的处理过程中所实现的信息流价值。这些内涵在大数据参考模型图中得到了 体现。 大数据参考架构是一个通用的大数据系统概念模型。它表示了通用的、技术无关的大数据系 统的逻辑功能构件及构件之间的互操作接口，可以作为开发各种具体类型大数据应用系统架 构的通用技术参考框架。其目标是建立一个开放的大数据技术参考架构，使系统工程师、数 据科学家、软件开发人员、数据架构师和高级决策者，能够在可以互操作的大数据生态系统中制定一个解决方案，解决由各种大数据特征融合而带来的需要使用多种方法的问题。它提 供了一个通用的大数据应用系统框架，支持各种商业环境，包括紧密集成的企业系统和松散 耦合的垂直行业，有助于理解大数据系统如何补充并有别于已有的分析、商业智能、数据库 等传统的数据应用系统。
淘宝网技术架构
淘宝网的开源架构 淘宝网，是一个在线商品数量突破一亿，日均成交额超过两亿元人民币，注册用户接近八千万的大型电子商务网站，是亚洲最大的购物网站。那么对于淘宝网这样大规模的一个网站，我猜想大家一定会非常关心整个网站都采用了什么样的技术、产品和架构，也会很想了解在淘宝网中是否采用了开源的软件或者是完全采用的商业软件。那么下面我就简单的介绍一下淘宝网中应用的开源软件。 对于规模稍大的网站来说，其IT必然是一个服务器集群来提供网站服务，数据库也必然要和应用服务分开，有单独的数据库服务器。对于像淘宝网这样规模的网站而言，就是应用也分成很多组。那么下面，我就从应用服务器操作系统、应用服务器软件、Web Server、数据库、开发框架等几个方面来介绍一下淘宝网中开源软件的应用。 操作系统 我们首先就从应用服务器的操作系统说起。一个应用服务器，从软件的角度来说他的最底层首先是操作系统。要先选择操作系统，然后才是操作系统基础上的应用软件。在淘宝网，我们的应用服务器上采用的是Linux操作系统。Linux 操作系统从1991年第一次正式被公布到现在已经走过了十七个年头，在PC Server上有广泛的应用。硬件上我们选择PC Server而不是小型机，那么Server 的操作系统供我们选择的一般也就是Linux，FreeBSD, windows 2000 Server 或者Windows Server 2003。如果不准备采用微软的一系列产品构建应用，并且有能力维护Linux或者FreeBSD，再加上成本的考虑，那么还是应该在Linux和FreeBSD之间进行选择。可以说，现在Linux和FreeBSD这两个系统难分伯仲，很难说哪个一定比另外一个要优秀很多、能够全面的超越对手，应该是各有所长。那么在选择的时候有一个因素就是企业的技术人员对于哪种系统更加的熟悉，这个熟悉一方面是系统管理方面，另外一方面是对于内核的熟悉，对内核的熟悉对于性能调优和对操作系统进行定制剪裁会有很大的帮助。而应用全面的优化、提升性能也是从操作系统的优化开始的。 应用服务器 在确定了服务器的硬件、服务器的操作系统之后，下面我们来说说业务系统的构建。淘宝网有很多业务系统应用是基于JEE规范的系统。还有一些是C C++构建的应用或者是Java构建的Standalone的应用。那么我们要选择一款实现了JEE规范的应用服务器。我们的选择是JBoss Applcation Server。JBoss AS是RedHat的一个开源的支持JEE规范的应用服务器。在几年前，如果采用Java技术构建互联网应用或者企业级应用，在开源软件中的选择一般也就是Apache组织的Tomcat、JBoss的 JBoss AS和Resin。严格意义上讲，Tomcat和Resin并
多图技术贴：深入浅出解析大数据平台架构
目录： ?什么是大数据 ?Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase ?大数据平台应用举例-腾讯 ?公司的大数据平台架构 “就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式……”。 大数据的4V特征-来源 公司的“大数据” 随着公司业务的增长，大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。比如： 1、业务系统现在平均每天存储20万图片，磁盘空间每天消耗100G；
2、平均每天产生签约视频文件6000个，每个平均250M，磁盘空间每天消耗1T; …… 三国里的“大数据” “草船借箭”和大数据有什么关系呢？对天象的观察是基于一种对风、云、温度、湿度、光照和所处节气的综合分析这些数据来源于多元化的“非结构”类型，并且数据量较大，只不过这些数据输入到的不是电脑，而是人脑并最终通过计算分析得出结论。 Google分布式计算的三驾马车
?Google File System用来解决数据存储的问题，采用N多台廉价的电脑，使用冗余（也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上）的方式，来取得读写速度与数据安全并存的结果。 ?Map-Reduce说穿了就是函数式编程，把所有的操作都分成两类，map 与reduce，map用来将数据分成多份，分开处理，reduce将处理后的结果进行归并，得到最终的结果。 ?BigTable是在分布式系统上存储结构化数据的一个解决方案，解决了巨大的Table的管理、负载均衡的问题。 Hadoop体系架构 Hadoop核心设计
HDFS介绍-文件读流程
Client向NameNode发起文件读取的请求。NameNode返回文件存储的DataNode的信息。Client读取文件信息。 HDFS介绍-文件写流程