《阿里大数据架构》课件

阿里大数据架构探索阿里巴巴公司建立的大数据处理和分析平台了解其背后的技术架构和创新,方案从数据采集、存储、处理到可视化分析全方位解读阿里大数据体系的核,心技术大数据的演进数据爆炸时代1数据量呈指数级增长结构化数据处理2关系数据库管理系统RDBMS非结构化数据时代3新型分布式大数据处理实时大数据处理4分析决策更快响应从早期的数据爆炸时代到非结构化数据的出现再到实时大数据处理的发展大数据技术的演进经历了一个从单一结构化数据到海量异构数据多源并举,,的历程每一阶段都带来了新的挑战和机遇推动着大数据技术不断创新和进化,大数据的特点体量巨大多样性丰富海量数据的存储和处理需要强大大数据涵盖了结构化、半结构化的技术支持这是大数据最显著的和非结构化的各种数据类型需要,,特点之一综合处理能力处理实时性价值密集对大数据的分析需求日益实时化从大数据中挖掘有价值的信息和,需要基于流式计算的实时处理能洞察是大数据技术的核心应用目力标阿里大数据架构概述阿里大数据架构是一个全面的、系统性的大数据解决方案涵盖了,从数据采集、存储、处理到分析和服务的各个环节它充分利用了阿里巴巴自身的大数据实践和技术积累为客户提供企业级的大,数据服务该架构以数据为核心采用弹性、高可用、高性能的设计助力客户,,快速构建现代化的大数据平台满足业务的高速发展需求,数据采集数据接入1实时捕获各类源头数据数据清洗2确保数据质量及格式标准化数据治理3规范数据生命周期管理数据编目4建立丰富的元数据体系数据准备5构建分析就绪的数据池在阿里大数据体系中数据采集是重要的基础环节通过实时捕获各类源头数据并采用清洗、治理等方式确保数据质量最终构建可供分析利用的数据池这一过程涉及数据,,,接入、清洗、治理、编目等多个环节形成了完整的数据采集体系,数据存储数据湖数据库NoSQL数据湖采用统一的数据存储格式可以存储各种类型的原始数据为后续的数据库适用于存储海量的非结构化数据如文本、图片、视频等满,,NoSQL,,数据分析和处理提供基础支撑足大数据时代的存储需求123数据仓库数据仓库提供结构化、可查询的数据存储支持复杂的分析和报表需求通,过工具将数据从数据源导入数仓ETL数据处理数据转换将原始数据规格化和标准化以满足下游应用的需求,数据清洗过滤掉无效、重复或无意义的数据项确保数据质量,数据集成整合来自不同源的数据建立统一的数据仓库,数据处理运用、等技术进行大规模并行计算MapReduce Spark数据分析数据采集1从多源头统一采集数据数据清洗2去除噪音和错误数据数据分析3利用先进算法深度挖掘价值数据可视化4以图表形式呈现分析结果洞见输出5为决策提供有价值的建议数据分析是价值创造的核心环节需要全面收集数据源、对数据进行深入清洗和分析最终通过可视化的方式输出有价值的洞见为业务决策提供依据这是一个循序渐进的过,,,程需要高度的技术和业务整合,数据服务数据管理1通过统一的数据管理平台对数据进行全生命周期的管理确保数,,据质量和安全数据可视化2利用可视化工具将复杂的数据以图表、仪表盘等形式呈现为决,,策者提供直观有效的数据insights数据API3通过标准化的数据为内外部用户提供安全可靠的数据服务API,,满足各种数据应用场景数据安全访问控制数据加密12建立健全的权限管理体系，确采用先进的加密算法和密钥管保各类用户对数据的访问和操理机制，保护关键数据在传输作受到合理的限制和存储过程中的安全性备份与恢复监控与审计34制定完善的数据备份策略和应实时监控各类安全事件，并留急预案，确保数据能够在发生下详细的审计记录以便追溯和故障或灾难时快速恢复分析成功案例分享阿里巴巴作为中国领先的大数据应用企业在多个行业积累了大量成功案例通,过持续创新和实践阿里在大数据采集、处理、分析等各环节都取得了重要突破,,为客户带来了巨大价值下面我们将分享几个典型的成功案例介绍Flume简介架构功能Flume Flume Flume是一个分布式、可靠且高可用的海量采用分布式架构主要包括、能够可靠地收集各种格式的数据并高FlumeFlume,agent Flume,日志采集、聚合和传输系统它可以从各种、和组件能够灵活地适效地将其传输到存储系统是大数据架构中source channelsink,,来源收集数据并将其移动到集中式数据存应各种数据采集场景重要的数据采集组件储架构及工作流程Flume采集可以从各种数据源如日志文件、消息队列等采集数据Flume传输通过接收数据后将数据传输到缓存Source,Flume Channel存储将数据暂存然后将数据输出到下一个目的地如Channel,Sink、等HDFS HBase配置实践Flume灵活配置支持丰富的配置选项可根据实际需求灵活调整包括数据源、数据通道、数据去向Flume,等事件处理基于事件驱动可灵活处理各种类型的数据事件包括文件变更、日志产生等Flume,,监控管理提供丰富的监控指标可以实时了解数据采集的状态和性能管理员可及时发现和处理Flume,异常情况简介Kafka是一个分布式的、可水平扩展的、支持多种客户端的流处理Kafka平台它能够做到数据实时采集、存储和处理，广泛应用于数据采集、日志同步、流处理等场景的架构包括生产者、消费者、代理等角色，通过统Kafka Broker一的消息队列实现异步的数据流传输它的高吞吐量、高可用性和强大的数据处理能力使其成为大数据架构的重要组件架构及工作流程Kafka生产者1将数据发送至集群Kafka集群Kafka2接收并存储数据消息消费者3从集群拉取并消费数据是一个分布式流处理平台其核心架构包括生产者、集群和消费者生产者将数据发送至集群集群接收并存储这些Kafka,Kafka Kafka,Kafka数据消息消费者则从集群中拉取并消费这些数据这种生产存储消费的架构使能够高效、可靠地处理海量的实时数据流,--Kafka应用实践Kafka数据采集实时计算数据存储微服务解耦可以高效地从多种数据与等可作为数据存储介质通的发布订阅模式实现了Kafka KafkaSpark StreamingKafka,Kafka-源如日志、传感器、网页浏实时计算框架协作可对数据过分区、副本等机制保证数据各个微服务之间的解耦提高,,览等收集大量数据流其可流进行即时分析和处理满足的可靠性和高可用性数据可了系统的灵活性和扩展性,靠的消息传递机制确保数据不业务对实时性的需求以长期保存满足后续分析需,会丢失求简介Hadoop开源大数据平台生态系统架构特点是一个开源的分布式大数据存储和生态系统包括、采用主从架构通过分布式存储和并Hadoop HadoopHDFS Hadoop,处理框架具有高可靠性、高扩展性和高容、等核心组件以及、行计算实现海量数据的高效处理,MapReduce YARN,Hive错性等特点、等周边工具Spark Flume架构及工作原理HDFSNameNode1管理文件系统元数据DataNode2存储实际数据块Client3通过访问数据NameNode采用主从架构负责管理文件系统元数据而则存储实际的数据块客户端通过获取文件元数据信息HDFS,NameNode,DataNode NameNode,然后直接与交互读写数据这种架构确保了高可靠性和可扩展性为大规模数据存储与处理提供了坚实的基础DataNode,架构及工作原理MapReduce分布式计算1将大规模数据处理任务分解为多个子任务通过并行处理提MapReduce,高效率阶段Map2函数将输入数据映射为中间键值对并进行局部处理Map,与Shuffle Sort3系统根据中间键对数据进行重新分组和排序为阶段做准备,Reduce阶段Reduce4函数将分组后的数据进行汇总计算生成最终输出结果Reduce,介绍Hive是一个基于的数据仓库基础设施它提供了一种可以使用类Hive HadoopSQL语句的方式快速有效地查询、分析和管理存储在和其他存储系统中的大数HDFS据将结构化的数据文件映射为表并提供查询功能使用户能够使用熟悉的Hive,SQL,语言快速浏览和分析数据这使得的批量数据处理能力更加贴近传SQL Hadoop统的数据分析应用场景架构及工作流程Hive客户端交互用户可通过命令行、或连接服务器并提交查询UI JDBC/ODBC Hive元数据管理将表、分区、函数等元数据存储在关系型数据库中以支持查询Hive查询编译将语句转换为一系列作业以在上执行Hive SQLMapReduce Hadoop数据查询作业在上读取数据并返回查询结果MapReduce HDFS应用实践Hive数据导入数据查询数据导出数据分区支持从多种数据源导入数提供语法支持可以使查询结果可以导出到、支持分区表可以根据指Hive HiveSQL,HDFS Hive,据包括、、用、、本地文件系统或者其他目的定字段对数据进行分区存储,HDFS AmazonS3SELECT WHEREGROUP本地文件系统等可以使用等标准语句进行数据查地支持多种输出格式这可以提高查询效率并便于BY SQLHive,,或者创建外部表的询和分析查询结果可以存储如、、等管理和维护数据LOAD DATACSV JSONParquet方式进行数据导入为新的表简介Spark是一种快速、通用、集群计算引擎与相比具有更高的Spark,MapReduce,Spark执行效率和更快的计算速度提供了一种强大的数据抽象概念弹性分布Spark-式数据集可以在内存中缓存中间结果从而Resilient DistributedDataset,RDD,,大大提高了数据处理的性能支持多种编程语言如、、和可以用于批处理、流式处Spark,Scala JavaPython R,理、交互式查询和图计算等多种场景生态系统还包括Spark Spark、、、等丰富的组件为大数据应用提供了强Streaming Spark SQL GraphXMLlib,大的支撑架构及核心概念Spark弹性分布式处理1能够快速执行并行计算任务内存计算2利用内存进行数据处理减少磁盘,I/O延迟计算3仅在必要时才执行计算提高效率,容错机制4能够自动处理任务失败和节点失效是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎其核心架构包括弹性分布式处理、内存计算、延迟计算和容错机制等特点这些特性使能Spark,Spark够高效地执行各种大数据处理任务包括批处理、流处理、机器学习和图计算等,数据处理实践SparkSpark StreamingSpark SQL12利用可以实提供了一套结构化Spark StreamingSparkSQL时处理高吞吐量的数据流适用的数据处理可以无缝连接,API,于处理物联网、金融等场景的数据湖和数据仓库为分析人员,数据提供交互式的查询体验Spark MLSpark GraphX34是机器学习库专注于图计算可Spark MLSpark,Spark GraphX,提供了丰富的机器学习算法和以高效地处理社交网络、推荐模型训练能力可以用于构建智系统等图数据相关的复杂分析,能分析应用任务功能特性DataWorks是阿里巴巴自主研发的一站式大数据开发平台，提供DataWorks全方位的数据集成、数据分析和数据管理能力它的主要功能包括数据采集、数据存储、数据计算、数据可视化和数据安全等通过这些功能，企业可以更高效地管理和利用大数据资产功能特性DataWorks可视化工作流实时监控协作功能安全可控通过拖拽即可快速构建数据处提供任务运行状态可视化监控支持团队协作多人可以同时编提供细粒度的权限管控确保数,,,理流程提高工作效率帮助及时发现和解决问题辑和调试数据处理作业据安全性和合规性,典型应用场景DataWorks数仓建设1快速构建数据中台数据ETL2灵活高效的数据集成数据分析3支持多维分析和报表机器学习4轻松实现算法模型训练平台可以帮助企业快速构建数据中台实现从数据采集、存储、加工、分析到模型部署的全流程自动化它提供了丰富的数据处理能力支DataWorks,,持各种数据源的高效并可以无缝对接数据可视化和机器学习等场景ETL,总结与思考时刻关注行业动态持续学习与提升密切关注大数据技术的最新发展保持学习的心态不断充实自身的,趋势了解行业内的创新实践和最专业知识和技能为企业创新贡献,,佳实践力量规划与实践并重发挥平台优势在制定大数据战略规划的同时要充分利用阿里云大数据平台提供,重视落地实施确保计划能顺利执的丰富功能和优质服务实现业务,,行并发挥实际效果创新和价值提升QA对于大数据架构的问题我们欢迎您提出疑问我们的专家团队将耐心解答您关,心的各方面内容包括数据采集、存储、处理、分析和服务等请积极地向我们,提出您的宝贵意见和建议我们将认真听取并努力为您提供满意的解答让我们,一起探讨阿里大数据架构的更多精彩。