阿里云数据中台核心引擎

核心引擎

MaxCompute

阿里离线数据计算平台（离线数仓）

原名ODPS,阿里巴巴自主研发的海量数据处理平台

MaxCompute处理存储在Table Store的数据（不负责收集数据到Table Store中），

使用Fluentd服务（类似的服务还有kafka、LogHub、DataX等，都大同小异，这里我用Fluentd作描述只是方便），通过Fluentd我们轻松的创建任务去按时读取各台服务器上的日志文件。简单点说就是你只需要配置服务器上日志的路径，Fluentd就帮你把日志存储到MaxCompute的Table Store中，然后你就能愉快的通过MaxCompute分析数据了。

习惯称MaxCompute 的Table Store的实例为 MaxCompute table（表）

MaxCompute Table只支持添加数据，不支持删除与修改数据。

分区信息可以创建很多个，但是在导入、导出、某些特殊查询时要带上完整的分区名称，不支持前缀等模糊匹配

Java的编程接口M和axCompute客户端命令都可以完成本地文件导入MaxCompute存储：（引用 阿里云大数据分析师ACP认证21--阿里云大数据平台MaxCompute简介_哔哩哔哩_bilibili）

实时增量数据通道（DataHub）支持MaxCompute实时增量数据的导入

MaxCompute支持的计算及分析任务的方式：SQL、UDF、Graph、MapReduce、Spark On MaxCompute（这些方式都是操作表）。

MaxCompute数据的组织方式：Project项目空间、Table表、Partition分区

MaxCompute表分内表和外部，外表不是自身存储的表（比如可以管理的oss数据等，只是存有对应的元数据信息，相当于外部介质存储表的一个link）

MaxCompute可以对哪些外部数据源创建外表呢？（这情况获取可以直接离线使用数据，不需要同步过来了）

MaxCompute单表分区层级最多6级；单表最多分区数上限6万；单次查询使用分区上限1万；分区字段不能是中文；

MaxCompute生命周期：CirleLife，只能表级别设定生命周期，不能设置分区级别的。但是回收是按照分区执行。

E-MapReduce

开源离线大数据计算平台，EMR 存储对应的是Hive

Hologres

Hologres是阿里云计算平台事业部出品

交互式分析，实时数仓，融合了实时服务和分析大数据的场景

隶属于MaxCompute产品，支持MaxCompute加速，实现MaxCompute实时服务和分析大数据

Hologres 可以加速OSS

Hologres自研存储引擎Storage Engine（SE）

Hologres是阿里云自研开发的HSAP（Hybrid Serving/Analytical Processing）服务/分析一体化系统 ，融合了实时服务和分析大数据的场景，全面兼容PostgreSQL协议并与大数据生态无缝打通。

Hologres 又一说法是 MaxCompute BI加速版

支持行存储（关系型）和列存储两种存储模式（即可支持OLTP 和OLAP两种），格式可以通过“orientation"来指定。

数据存储在阿里云分布式文件系统pangu中（类比开源HDFS）

Hologres作为实时数仓存储成本大约是ADB的1/3。资源灵活性高，可以像MaxCompute一样灵活的升降配置

GraphCompute

图形计算

ElasticSearch

搜索引擎+数据分析引擎

AnalyticDB for MySQL（简称ADB）

AnalyticDB是阿里云自主研发的一款实时分析数据库

AnalyticDB是在线的分布式数据库，所以多了弹性计算单元（Elastic compute units简写ECU）、表组和分区的概念。

MySQL的数据库是由表组成的，而AnalyticDB的数据库是由ECU组成。

AnalyticDB的表又分为维度表和普通表，维度表指带有维度概念的表，可以和任何普通表进行关联；普通表指分区表，针对分布式系统查询而设计的表。

聚集列：AnalyticDB中，数据存储支持按一列或多列进行排序（先按第一列排序，第一列相同情况下使用第二列排序），以保证该列中值相同或相近的数据保存在磁盘同一位置，这样的列我们称之为聚集列。

ADB支持：把数据存储在不同层级，并能够自动在层级间迁移数据的分层存储技术。

ADB控制冷热数据的操作方法：在用户建表时指定存储策略（storage_policy）来精确关联业务上的冷热数据和分层存储中的冷热存储

ADB冷数据存放在HDD(OSS)，热数据放在SSD；冷数据可以使用 SSD Cache加速

Hologres 和Maxcompute 关系

Maxcompute 适合存放:ODS、DW层数据

Hologress 适合存放 ADS层数据

一套生态体系，冷热数据分层存储（Hologres+MaxCompute）

AnalyticDB和Hologress关系

ADB是阿里云数据库事业部团队提供的云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版

Hologres是阿里云计算平台事业部出品

一款是AnalyticDB for MySQL，一款是Hologres。ADB是阿里云数据库事业部团队提供的云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版，是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析云计算服务。Hologres是阿里云计算平台事业部提供的一款全面兼容PostgreSQL协议并与大数据生态无缝打通的实时交互式分析产品。从实际业务场景出发，两者的主要区别有以下几点：

1）与MaxCompute的打通性

Hologres：与MaxCompute打通，可以直接通过外部表读取MaxCompute数据进行查询分析，无需存储就能查询。

ADB：能加速查询MaxCompute，提供复杂交互式分析、实时混合数据仓库等多种场景。

2）成本方面

从我们每年ADB和Hologres的的单价上对比，Hologres成本相比ADB略微低。

3）灵活度

均能满足OLAP场景，Hologres兼容兼容PostgreSQL生态，ADB坚兼容MySQL协议，均能满足实时和离线批量的数据导入和分析。

4）性能

以下是Hologers的测试性能，数据量和大小均以MaxCompute的存储格式为准，没有进行一些特殊的索引和优化处理。

|  数据量              |   测试项                    |   响应时间
|  4600W(20.64GB)     |    SUM                      |   2.7s
|  2300W(5.04GB)      |    SUM                      |   1.1
|  4600W(20.64GB)     |    COUNT                    |   2.5s
|  2300W(5.04GB)      |    COUNT                    |   1.0s
|  4600W(5.04GB)      |    COUNT(distinct)          |   2.8s
|  2300W(5.04GB)      |    COUNT(distinct)          |   1.6s
|  4600W(20.64GB)     |    AVG                      |   1.7s
|  2300W(5.04GB)      |    AVG                      |   0.9s
|  4600W(20.64GB)     |    ROW_NUMBER               |   2.6s
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https://blog.csdn.net/weixin_43970890/article/details/109384113

背景知识

数据仓库

1 数仓三层架构

（牺牲空间换取计算时间，冗余）

1） ODS(运营数据层、贴源层)

2） 数据仓库层[中间层]（DWD、DWS）

3） ADS（数据应用层ES等数据）

2 数仓四层架构

ODS=>DWM(DWD/DWS)=>TDM=>ADM

将数据分为ODS（原始数据）层、中间数据层 (DWD/ DWS)、TDM（标签数据）层、ADM（应用数据集市）层。

ODS（原始数据）层
业务流程数据，与业务系统基本保持一致，仅做简单整合、非结构化数据 结构化处理或者增加标识数据日期描述信息，不建议做深度清洗加工。

DWD（明细数据）层
全历史业务过程数据，按照业务的易理解的视角重新组织，核心是标准、 统一，可以还原历史任何时刻的业务状态，建模的关键层。

TDM（标签数据）层
面向对象，把跨业务板块、跨数据域的特定对象数据进行整合，形成对 象的全域标签体系，方便深度的分析、挖掘、应用，与数据集市建设方 法类似，特点是有大量算法标签。大数据魅力在这一层体现。

个人理解：就是发掘出特征的数据

ADM（应用数据集市）层
数据集市层，面向应用，根据应用的需要组织数据，一般是使用维度建 模方法，有时会因为业务的特殊诉求违反建模规范。

2 数据仓库和数据库的区别

数据库操作: OLTP

数仓的操作：OLAP

比较项	操作型（OLTP）	分析性（OLAP）
关注	细节	综合或提炼
模型	实体 – 关系（E-R）	星型或雪花
操作	可更新	只读，只追加
操作粒度	操作一个单元	操作一个集合
场景	面向事务	面向分析
数据量	小	大
需求	日常操作	决策需求
业务方向	客户信息、订单等查询	客户登录间隔时间，市场细分等

DW模型大类：动态模型、事件模型和时序模型

每种模型都会对应不同的存储。

动态模型：对实时的数据进行汇总统计，适合做实时的统计指标分析，比如实时的业务办理量，一般可存储于Kafka和Hbase。

事件模型：把实时的数据抽象成一系列业务事件，比如从位置日志轨迹中记录用户的位置变更事件，从而可以触发LBS的位置营销，以下是典型的位置事件模型设计，一般可存储于MQ和Redis：

时序模型：主要保存用户的在线的时空位置等信息，可以基于业务场景需要进行各种快速的计算，比如非常方便的计算驻留时长，存储于Hbase或TSDB（时序数据库）

数据模型三个领域：

B域（业务域）=business support system的数据域

O域（运营域）=operation support system的数据域

M域（管理域）=management support system的数据域

对中台概念的理解

数据中台：

1）即不是一个平台，也不是一个系统。

2）可以先把中台看作是一种中间层。是聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，提供给前台以业务价值的逻辑概念

目标：数据中台的出现，就是为了弥补数据开发和应用开发之间，由于开发速度不匹配，出现的响应力跟不上的问题。

主要解决问题

1 效率：支持快速数据应用开发（比如可以快速开发个报表应用），大数据实时分析，数据血缘回溯快捷

2 协作：当业务应用开发的时候，虽然和别的项目需求大致差不多，但因为是别的项目组维护的，所以数据还是要自己再开发一遍。

3 能力：数据的处理和维护是一个相对独立的技术，缺少专业数据处理专家

Data API 

1）数据中台的核心，它是连接前台和后台的桥梁，通过 API 的方式提供数据服务，而不是直接把数据库给前台。

2) 至于产生 DataAPI 的过程，怎么样让 DataAPI 产生得更快，怎么样让 DATA API 更加清晰，怎么样让 DATA API 的数据质量更好，这些是要围绕数据中台去构建的能力。

阿里数据中台的三大体系

阿里云上数据中台内核能力框架体系：产品+技术+方法论。

OneService：统一服务 复用而非数据复制

OneData：统一数据化建设 & 统一数据化标准，数据资产化管理能力

OneEntity：统一实体（企业、商品、设备等）连接识别与标签画像提高生产能力

OneData=>OneService

OneEntity=>OneService

OneData=>OneEntity

数据中台技术领域

数据模型领域、存储治理领域、数据质量领域、安全权限领域、平台运维领域、研发工程领域