一、整体架构 从下至上依次分为数据采集层、数据计算层、数据服务层、数据应用层 数据采集层：以DataX为代表的数据同步工具和同步中心 数据计算层：以MaxComputer为代表的离线数据存储和计算平台 数据服务层：以RDS为代表的数据库服务（接口或者视图形式的数据服务） 数据应用层：包含流量分析平台等数据应用工具二、数据采集（离线数据同步） 数据采集主要分为日志采集
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2023-12-13 16:07:07
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Dataphin是阿里巴巴集团OneData数据治理方法论内部实践的云化输出，一站式提供数据采、建、管、用全生命周期的大数据能力，以助力企业显著提升数据治理水平，构建质量可靠、消费便捷、生产安全经济的企业级数据中台。Dataphin兼容多种计算平台，并开放可拓展的能力，以适应不同行业客户的平台技术架构和特定诉求。Dataphin产品能力大图如下图所示基本概念：数据板块：（原名业务板块 < V
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2023-07-30 20:39:40
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# 阿里大数据平台技术架构解析
随着互联网技术的发展，数据的产生和积累逐渐呈现出爆炸性增长。以阿里巴巴为代表的企业，纷纷建立了大数据平台来应对海量数据的处理和分析需求。本文将简要介绍阿里大数据平台的技术架构，并通过代码示例和图示来帮助读者更好地理解。
## 阿里大数据平台概述
阿里大数据平台是一个综合性的解决方案，主要由数据采集、存储、处理和分析等多个模块构成。其核心目标是实现数据的高效存储
架构图从下往上看，从数据采集和接入为始，抽取到计算平台，通过OneData体系，以“业务板块+分析维度”为架构去构建“公共数据中心”。基于公共数据中心在上层根据业务需求去建设消费者数据体系、企业数据体系、内容数据体系等核心数据资产，深度加工后，数据就可以发挥其价值被产品、业务所用。通过数据服务平台“OneService”提供统一数据服务。目前在这个服务之上正在构建两个智能化平台：数据智能平台和B
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2023-07-24 13:43:09
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维度设计维度整合数仓优化经常通过维度的整合和拆分
步骤：确定粒度，选择维度，确定主维度，确定相关维度，确定维度属性
水平整合：数据源来自不同数据集。比如不同的部门的不同数据集，但是都会有商品价格，标题等可以整合的属性
垂直整合：相同数据集，可以根据来源表产出新旧，频率，热度等
历史归档缓慢渐变维度处理1 装载：阿里主要采用最简单粗暴的1天粒度的全量快照存储，不采用代理键。
2 对数据的清理要求较高
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2024-01-11 00:09:13
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2018年1月6日的云栖社区数据智能技术论坛上，来自阿里巴巴计算平台事业部高级技术专家少杰带来大数据处理的相关演讲。本文首先浅谈了大数据处理发展历程和MapReduce的诞生，我是大数据爱好者，每天分享大数据搭建学习方法，以确定大数据处理系统的实现模式，接着重点分享了Maxcompute和飞天的架构实践，包括盘古伏羲和SQL查询，最后作了简要总结。大数据处理和分布式技术二.MapReduce三.飞
本文将分如下4个部分，介绍阿里巴巴DataWorks的数仓架构与模型设计方法：技术架构选型数仓分层数据模型层次调用规范01 技术架构选型教程本身是以阿里云MaxCompute为例，实际上，流程和方法论是通用的。在数据模型设计之前，需要首先完成技术架构的选型。本教程中使用阿里云大数据产品MaxCompute配合DataWorks，完成整体的数据建模和研发流程。完整的技术架构图如下图所示：其中，Dat
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2023-08-13 10:26:26
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阿里数据要做的是：把数据真正打通，深度挖掘数据的价值，为业务创新应用提供数据决策基础和依据。下面具体介绍我们在大规模分布式知识图谱上的技术实践。
为什么需要知识图谱？
大规模知识图谱抽象也是一种图计算。基于大规模分布式知识图谱做了哪些工作？我们为什么要做这样一件事情？阿里巴巴的生态非常丰富，而丰富的业态背后给我们数据工作者带来的困难就是，我们常常需要接入各种数据，并将他们有效地
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2023-11-24 20:49:04
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文章目录1. DataX简介1.1 DataX概述1.2 DataX支持的数据源2. DataX架构原理2.1 DataX设计理念2.2 DataX框架设计2.3 DataX运行流程2.4 DataX调度决策思路2.5 DataX与Sqoop对比3. DataX部署3.1 下载DataX安装包并上传到hadoop102的/opt/software3.2 解压datax.tar.gz到/opt/m
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2023-10-09 14:51:31
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一、阿里云大数据计算服务概述阿里巴巴大数据计算服务MaxCompute的前身叫做ODPS，是阿里巴巴内部统一的大数据平台，其实从ODPS到MaxCompute的转变就是整个阿里巴巴大数据平台的演化过程。所以在本次会着重分享阿里巴巴大数据在过去七八年的时间所走过的路以及后续技术发展大方向。首先做一个基本的定位，大家可以看到下面这张图是一个航空母舰战队。如果把阿里巴巴整体数据体系比作这个战队，那么Ma
我们先来看看这张图，这是某公司使用的大数据平台架构图，大部分公司应该都差不多：从这张大数据的整体架构图上看来，大数据的核心层应该是：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层，可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。所以我下面就按这张架构图上的线索，慢慢来剖析一下，大数据的核心技术都包括什么。一、数据采集数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简
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2023-07-10 14:08:34
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大数据高并发的话题屡见不鲜，各种应对的方式方法也四处可见。然而笔试面试中一问就懵，简直是高薪拦路虎。为什么呢？究其原因，还是思路不清晰，缺乏实操，所以一问就倒。作为专注.Net领域十几年的老司机，我今天就来给大家好好谈谈这个话题，将两个问题全部解决掉！任何项目在一开始架构时，都不是冲着大数据高并发去的。然而随着时间的推移，用户量的增加，数据规模上去，请求的并发量高了，就会出现资源不足、请求阻塞、异
1. 场景描述客户打包买了很多阿里云的产品，但是阿里云不负责实施，基于阿里云产品与客户需求，拟采用的数据中台架构，有类似需求的，可以参考下，拿走不谢！2. 解决方案阿里产品大数据架构图： 从下到上，简要介绍下各个阿里产品作用及承担的任务：2.1 云数据库 RDS阿里云关系型数据库RDS（Relational Database Service）是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在
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2023-10-11 09:19:04
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目录1. Hadoop生态体系2. Hadoop集群硬件架构3. Hadoop体系分层功能架构参考资料 导读： 从资源管理角度来看，当前的大数据系统架构主要有两种：一种是 MPP数据库架构 ，另一种是 Hadoop体系的分层架构。这两种架构各有优势和相应的适用场景。 传统的系统已无法处理结构多变的大数据，而高性能硬件和专用服务器价格昂贵且不灵活，Hadoop因此应运而生。Hadoop使用互连的廉
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2023-07-10 16:44:56
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在讲新一代大数据技术架构前，先讲下大数据特征与大数据技术要解决的问题。1.大数据特征：“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是“大数据”显著的4V特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。2.大数据技术要解决的问题：大数据技术被设计用于在成本可承受的条件下，通过非常快速（velocity）地采集、发现和分析，从大量（vo
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2023-08-15 15:06:21
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目录（一）通用框架概述（二）数据收集层（三）数据存储层（四）资源管理与服务协调层（五）计算引擎层（六）数据分析层（七）数据可视化层 （一）通用框架概述自底向上，与OSI类似，通用框架下的大数据体系有七层：数据源、数据收集层、数据存储层、资源管理与服务协调层、计算引擎层、数据分析层及数据可视化层。图示如下： （二）数据收集层 数据收集层直接与数据源对接，负责采集产品使用
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2023-08-15 22:30:12
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随着科技的发展和社会的进步，大数据、人工智能等新兴技术开始进入了我们的生活。我们已经从信息时代跨入了大数据时代，而大数据是一个十分火热的技术，现如今大数据已经涉及到了各行各业的方方面面。但是目前而言，很多人对于大数据不是十分清楚，下面我们就给大家讲一讲大数据的架构知识。1.大数据架构的特点一般来说，大数据的架构是比较复杂的，大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术
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2023-07-11 20:48:06
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随着多年的大数据的技术发展和积累，越来越多的人发现各个公司所使用的大数据技术大致可以分为两大类，分别是离线处理技术和实时处理技术，要么个别公司只有离线处理技术，要么个别公司只有实时处理技术，但是绝大部分公司基本上都是两种技术架构都带着一起在做，以为我们的业务一、lamda架构基本介绍 1、业务系统基本流程介绍 2、lamda架构基本介绍 lamda架构最早是由storm的创始人，Nat
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2023-08-12 15:49:35
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大数据的应用开发过于偏向底层，具有学习难度大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。现在需要一种技术，把大数据开发中一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，降低大数据的学习门槛，降低开发难度，提高大数据项目的开发效率。大数据在工作中的应用有三种：与业务相关，比如用户画像、风险控制等；与决策相关，数据科学的领域，了解统计学、算法，这是数据科学家的范畴；与工程相关，如何实施、如何实现、解决
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2023-07-07 17:46:38
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# 阿里大数据生态架构实现指南
在这个数字化时代，数据已经成为了企业最重要的资产之一。阿里大数据生态架构为企业提供了强大的数据处理与分析能力，这里将介绍如何实现这一架构。本文将详细介绍流程和代码示例，帮助你快速上手。
## 1. 流程概述
实现阿里大数据生态架构的过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
