《阿里大数据之路》读书笔记：第一章 总述

阿里巴巴大数据系统体系架构图

阿里数据体系主要分为数据采集、数据计算、数据服务和数据应用四大层次。

一、数据采集层

阿里巴巴建立了一套标准的数据采集体系方案，致力全面、高性能、规范地完成海量数据的采集，并将其传输到大数据平台。

数据来源主要有两部分：

• 业务数据：主要存在数据库中

• 日志数据：主要来自于日志文件

日志采集技术：

• Aplus.JS：Web端日志采集技术方案

• UserTrack：APP 端日志采集技术方案

消息中间件（离线/实时）：

• TimeTunnel (TT ）：既包括数据库的增量数据传输，也包括日志数据的传输

数据库同步工具（离线）：直连异构数据库（备库）来抽取各种时间窗口的数据。

• DataX/同步中心：同步中心是基于DataX易用性封装的

二、数据计算层

数据被整合和计算后，才能被挖掘潜在信息，从而实现大数据价值，达到赋能于商业和创造价值的目的。

两大体系：

• 数据存储及计算云平台（离线计算平台（MaxCompute）、实时计算平台（Strea Compute））

• 数据整合及管理体系：阿里内部称之为“OneData ”，数据整合及管理的方法体系和工具

数据仓库：

• 离线数仓：传统数仓。主要以天（包含小时、周和月）为单位，如T-1，则每天凌晨处理上一天的数据。

• 实时数仓：流式数据

数仓的建设遵循业界的分层理念，传统的数据加工链路包括以下几层：

• 数据层：Operational Data Store，ODS

• 明细数据层：Data Warehouse Detail，DWD

• 汇总数据层：Data Warehouse Summary，DWS

• 应用数据层：Application Data Store，ADS

数仓不同层次之间的加工实现了数据资产向信息资产的转化，整个过程还进行了有效的元数据管理及数据质量处理。

元数据模型整合及应用：主要包含数据源元数据、数据仓库元数据 、数据链路元数据、工具类元数据、数据质量类元数据等。元数据应用主要面向数据发现、数据管理等 ，如用于存储、计算和成本管理等。

三、数据服务层

目的：数据被整合和计算好之后，可以提供给产品和应用进行消费。

数据服务层以数据仓库整合计算好的数据作为数据源，可以架构在多种数据库之上，如MySQL和HBase等。

数据服务层主要通过统一的数据服务平台对外提供数据服务，通过接口服务化方式对外提供数据服务。通过接口堆外提供的数据服务主要包括：

• 简单数据查询服务

• 复杂数据查询服务

• 实时数据推送服务

数据服务可以使应用对底层数据存储透明，将海量数据方便高效地开放给各应用使用。

四、数据应用层

数据准备好了，可以提供给其他部门使用，比如索、推荐、广告等应用。