阿里巴巴少杰:大数据处理实践

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Maxcompute上还有其它知识组件,包括块数据传输服务Tunnel,流式数据传输服务DataHub

传统的大数据用例包括日志分析(网站被怎样才能访问,货被怎样才能移动)、商业智能和数据挖掘(人工智能算法)、图计算、检索、机器学习和人工智能等某些更高级计算都是后面 。太大太大太大太大有,Maxcompute可不里能支持多编程模型多用例的开发模式。

亲戚亲戚我门 在数据中心的设置上,经历了有一个多多阶段。200年代中期事先 ,亲戚亲戚我门 是对于文件做除理的模式,都可不里能除理KB-MB的数据;2010年事先 ,这是DataBase辉煌的年代,无论是开发信息平台还是互联网应用,都是以DataBase为中心的,比如Oracle、SQLserver、MySQL等,DataBase上都是太大太大太大太大有生态系统,可不里能除理MB-GB级数据;随着数据量持续爆炸,传统DataBase这么支持下去,太大太大太大太大有一批大数据除理平台应运而生,比如Hadoop、Spark、Flink等,可不里能除理200GB-PB级存储和计算。

综上,对大数据除理的原理和系统实现以及Maxcompute进行分析后,得出如下总结概括:

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每并否有应用都是该人 的挑战,和传统DataBase系统比较,已经 数据量极大,会位于硬件故障、网络带宽和延迟、(存储、计算)成本和带宽/时效性等多方面挑战。

Maxcompute和飞天也是分层设计,其架构总图如图所示,最下面是一套文件系统;后面 是Maxcompute Framework,可不里能理解为有一个多多调度框架,框架下有太大太大太大太大有调度单元,包括SQL、Graph、Streaming等,还有Metadata元数据,可不里能用来解析和优化数据查询;最后面 是SDK、Studio等用户接口,亲戚亲戚我门 都是DataX和Datahub等访问工具。

Maxcompute SQL饱含两帕累托图,一帕累托图是planning,是指怎样才能将SQL解析成执行计划,包括用户SQL statement——Parse Tree——Algebraic Tree,进而生成执行计划;一帕累托图是执行,执行计划移到计算集群上,伏羲调度系统给到一系列机器,那此机器对应去具体文件存储地方访问文件,每次访问文件client都会直接访问盘古master,盘古master给到具体存储后就可不里能直接访问了。

盘古和所有分布式文件系统比较这类,它需要去中心化快速访问后面 所有存储,分布式系统中都可不里能有单点限制流量和稳定性,太大太大太大太大有盘古有分离设计,对于顶层目录服务来说,只需要存储有一个多多file和对应的block数据存储单元,block层对应的block就可不里能存储在不同的chunkserver。太大太大太大太大有,后面 可不里能是若干台机器组成的目录服务,下面是非常多机器存储的具体文件块,每次请求有一个多多块时,假如访问一次master后,即可直接和chunkserver交互。







总结来说,大数据系统实现模式表现为:



已经 ,MapReduce诞生了。通过数据并否有价值形式,用KEY value数据价值形式组织数据,每有一个多多worker可不里能通过Map除理有一个多多KEY value数据价值形式,KEY value 数据价值形式用KEY价值形式重新分布数据,再用下一批任务去做除理,MapReduce可不里能描述太大太大太大太大有比较复杂的逻辑,MapReduce这么尝试像CEP或MPI去构造有一个多多通用的超高性能高并发计算机,却说通过需要用户去改变编程模型来实现分布式数据除理。



伴随那此挑战带来的冲突,亲戚亲戚我门 要重新审视传统数据库设计,传统数据库强调ACID、强调隔离性、强调一致性,那此在分布式环境中这么保证,比如网络时效性需要高性能,写机房需要要异步最好的妙招 同步到另有一个多多机房,这时这么保证一致性。此外,传统数据库都是价值形式化/关系型的,已经 除理大数据,太大太大太大太大有大数据通常都是价值形式化的,某些新的人工智能应用已经 需要价值形式化存储,价值形式化存储已经 影响设计;传统并行计算都是太大太大太大太大有尝试,包括比较复杂事件除理和MPI除理,已经 事实上还都可不里能打破条件,已经 性能和相关指标也达都可不里能要求。

伏羲是有一个多多资源调度系统,亲戚亲戚我门 针对于不同的编程模型和应用,都需要兼容,伏羲希望做成完整篇 不关系底部应用,只关心怎样才能调度有一个多多资源。比如有一个多多应用请求需要2000台机器,SQL对resource manager提出请求,后面 有application master可不里能用应用来实现,SQL会实现application master来具体调度2000台机器怎样才能使用。

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Hadoop是MapReduce论文的参考实现,发表论文一两年后,Hadoop已经 成为独立项目,它经历十几条 代表性阶段Hadoop1.0阶段对应MapReduce、HDFS、HBase、Hive/Pig/Cascades,Hadoop得到飞速发展;Hadoop2.0阶段对应HDFS federation,、YARN、 Tez,Hadoop得到广泛接受,是可不里能面向企业级的性成熟的句子是什么是什么期软件;现阶段,Hadoop不仅仅局限于自身系统,包括附进系统,像Spark,Flink, Presto/Drill, Cassandra都和Hadoop有千丝万缕联系,一齐构建了有一个多多生态圈。

可不里能看出,Maxcompute是全功能的,可不里能支持数据导入导出、支持文件存储调度、支持多编程模型的分布式大数据除理平台。



如图SQL查询,首先会生成有一个多多TOK Tree,将词法解析成具体的TOK;已经 生成有一个多多关系代数树;优化后生成有一个多多执行计划,对应了算法选泽等。

Maxcompute是阿里巴巴在大数据方面的离线在线分布式大数据除理系统,飞天至少底层,可不里能理解为底层文件系统和底层调度系统。飞天和Maxcompute合起来称为阿里巴巴自研大数据除理系统,该系统运行在全球超过十五万台物理节点,支持每日几百万次查询,阿里内部都是几千人在使用该系统进行日常分析和除理操作。Maxcompute具备有竞争力的技术实现和性能指标,按照相同的硬件来看,已经 可不里能超过最新Hive2.1版本性能90%,超过Spark实现性能200%,Maxcompute目前以专有云和公有云的形式对外售卖。

,数据交互工具DataX。Maxcompute在用户终端上也支持ODPS Studio、ODPS Console、pyOdps / Pai等。



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除理的相关演讲。本文首先浅谈了大数据除理发展历程和MapReduce的诞生,以选泽大数据除理系统的实现模式,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。

执行计划又是怎样才能执行呢?如图两张表,一张表是foo table,一张表是bar table,这两张表对应数据在join时,需要把key对应到join key重新采集到下面一堆机器,保证join key在相同机器上都是独立的,都是经过表名做排序的,每一台机器对应execution plan做出最后结果。

在更高层的调度上,亲戚亲戚我门 支持D2系统,帮助用户实现任务集依赖管理。