《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》-第1篇 数据技术篇 -第4章 离线数据开发

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分类专栏： 【在线书籍】 文章标签： 大数据 java 数据库
于 2022-09-01 16:07:47 首次发布
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本文是《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》的第4章，介绍了离线数据开发，包括统一计算平台MaxCompute及其特点，以及数据开发平台D2的功能，强调了任务调度系统的重要性，提供了高效的数据处理和管理方案。

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《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》系列丛书

 第1章 总述
第1篇 数据技术篇
 第2章 日志釆集
 第3章 数据同步
 第4章 离线数据开发
 第5章 实时技术
 第6章 数据服务
 第7章 数据挖掘
第2篇 数据模型篇
 第8章 大数据领域建模综述
 第9章 阿里巴巴数据整合及管理体系
 第10章 维度设计
 第11章 事实表设计
第3篇数据管理篇
 第12章 元数据
 第13章 计算管理
 第14章 存

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《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》-第4篇 数据应用篇 -第16章 数据应用
m0_54252387的博客
09-05 1233
大数据建设与管理的方法论 和实践，“生产要素”已经准备好，需要通过合适的方式提供给不同类 型的用户，让数据最大化地发挥价值。阿里巴巴作为一家天然的大数据 公司，对数据的应用表现在各个方面，如搜索、推荐、广告、金融、信 用、保险、文娱、物流等业务。将数据提供给商家，可以用于指导商家 的数据化运营，为商家提供多样化、普惠性的数据赋能；将数据提供给 阿里巴巴内部的搜索、推荐、广告、金融等平台，可以用于实现更好的 搜索体验、更精准的个性化推荐，优化购物体验，更精准地进行广告投 放、更普惠的金融服务等；将数据提供给阿
《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》-第1篇 数据技术篇 -第6章 数据服务
m0_54252387的博客
09-02 572
数据部门产出的海量数据，如何能方便高效地开放出去，是我们一 直想要解决的难题。在没有数据服务的年代，数据开放的方式简单、粗 暴，一般是直接将数据导出给对方。这种方式不仅低效，还带来了安全 隐患等诸多问题。 为此，我们在数据服务这个方向上不断探索和实践。最早的数据服 务雏形诞生于2010年，至今已有7个年头。在这期间，随着我们对业 务的理解不断加深，同时也得益于新技术的持续涌现，对数据服务架构 也进行了多次升级改造。服务架构的每次升级，均在性能、稳定性、扩 展性等方面有所提升，从而能更好地服务于用户。
大数据之路：阿里巴巴大数据实践
qq_27639777的博客
08-16 7152
第1章：总述 如果说在IT时代是以自我控制、自我管理为主，那么到了DT（Data Technology）时代，则是以服务大众、激发生产力为主。阿里巴巴大数据系统体系架构主要分为数据采集、数据计算、数据服务和数据应用四大层次。 第2章：日志采集 阿里巴巴的日志采集体系方案包括两大体系：Aplus.JS是Web端（基于浏览器）日志采集技术方案：UserTrack是APP端（无线客户端）日志采集技术方案。 2.1 浏览器的页面日志采集 浏览器的页面型产品／服务的日志采集可分为如下两大类。 页面浏览（展现）日志
《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》：看阿里人从IT时代走向DT时代的经验之谈！
云祁QI
05-17 9598
最近一直在看《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》一书，读完之后感觉受益良多。第一，对于整个大数据的体系有了更多且清晰的认知；第二，对于不同系统的逻辑处理方式给予了引导；第三，毕竟是阿里多年技术的累计产出，而且都是阿里技术大牛写的，干货相当多；最后，如果对于大数据方向想有更深入的了解，推荐阅读本书。
大数据之路：阿里巴巴大数据实践（1）
最新发布
qq_32907491的博客
01-25 973
览器的页面型产品/服务的日志采集可分为如下两大类（1）页面浏览（展现）日志采集。顾名思义，页面浏览日志是指：一个页面被浏览器加载呈现时采集的日志。此类日志是最基础的互联日志，也是目前所有互联网产品的两大基本指标：页面浏览量（Page View，PV）和访客数（UnigueVisitors，UV）的统计基础。贞面浏览日志是目前成熟度和完备度最高，同时也是最具挑战性的日志采集任务，我们将重点讲述此类日志的采集。（2）贞面交互目志采集。当贞面加载和染完成之后，用户可以在页面上执行各类操作。
大数据之路，阿里巴巴大数据实践
weixin_37364055的博客
12-23 953
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《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》
莫慌 吃口药
11-22 859
《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》语录 目录 一、数据采集 1 ◆日志采集 1 ▼浏览器的页面日志采集 1 ▼无线客户端的日志采集 2 （1） 页面事件 3 （2） 控件点击事件 3 （3） 其它事件 3 （4） 特殊场景 3 （5）H5 & Native 日志统一 4 （6）设备标识 4 （7） 日志传输 5 ▼日志采集挑战 5 （1） 日志分流与定制处理 5...
《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》-第1篇 数据技术篇 -第3章数据同步
m0_54252387的博客
09-01 879
我们将数据釆集分为日志采集和数据库数据同步两 部分。数据同步技术更通用的含义是不同系统间的数据流转，有多种不 同的应用场景。主数据库与备份数据库之间的数据备份，以及主系统与 子系统之间的数据更新，属于同类型不同集群数据库之间的数据同步。 另外，还有不同地域、不同数据库类型之间的数据传输交换，比如分布 式业务系统与数据仓库系统之间的数据同步。对于大数据系统来说，包 含数据从业务系统同步进入数据仓库和数据从数据仓库同步进入数据 服务或数据应用两个方面。本章侧重讲解数据从业务系统同步进入数据 仓库这个环节，但其适
《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》-第1章 总述
m0_54252387的博客
09-01 903
;如何建设高效的数据模型和体系，使数据易用，避免重复建设和数 据不一致性，保证数据的规范性；如何提供高效易用的数据开发工具； 如何做好数据质量保障；如何有效管理和控制日益增长的存储和计算消 耗，如何保证数据服务的稳定，保证其性能，如何设计有效的数据产品 高效赋能于外部客户和内部员工……这些都给大数据系统的建设提出 了更多复杂的要求............
大数据之路-阿里巴巴大数据实践
gaomeng_1的博客
05-26 298
"人类正在从IT时代走向DT时代",数据量激增,但是如果不能对这些数据进行有序/有结构地分类组织和存储,不能有效利用并发掘它,继而产生价值,那么同时也将成为一场灾难.对阿里来说,数据达到EB级别.双11可达12万笔/秒.应当建设高效的数据模型体系.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.数据采集层:日志采集:针对Web端的采集技术方案;针对APP端的日志采集技术方案.业务数据:针对业务数据库的采集方案.数据计算层:计算层包括两大体系:数据存储及计算云平台(
阿里巴巴 大数据之路
04-29
阿里巴巴，作为距离大数据最近的公司之一，近几年对大数据却鲜有高谈阔论。实际上，阿里巴巴一开始就自然生长在数据的黑洞中，并且被越来越多、越来越密集的数据风暴裹挟。从需求→设计→迭代→升华为理论，在无数次的迭代进化中，阿里巴巴对大数据的理解才逐渐成形，慢慢能够在将数据黑洞为我所用的抗争中扳回一局。《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》就是在这个过程中，由阿里巴巴数据技术及产品部沉淀下来的大数据知识与实践，值得每一位与大数据相关的人阅读。
阿里巴巴大数据实践之路-9.pdf
06-26
阿里巴巴大数据实践之路-9.pdf
阿里巴巴大数据之路——数据技术篇.pdf
12-24
阿⾥巴巴⼤数据之路 阿⾥巴巴⼤数据之路——数据技术篇 数据技术篇 ⼀、整体架构 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） ⼆、数据采集（离线数据同步） 　　数据采集主要分为⽇志采集和数据库采集。⽇志采集暂略（参考书籍原⽂）。我们主要运⽤的是数据库采集（数据库同步）。 　　通常情况下，我们需要规定原业务系统表增加两个字段：创建时间、更新时间（或者⾄少⼀个字段：更新时间） 　　数据同步主要可以分为三⼤类：直连同步、数据⽂件同步、数据库⽇志解析同步 　　1.直连同步 　　　　通过规范好的接⼝和动态连接库的⽅式直接连接业务库，例如通过ODBC/JDBC进⾏直连 　　　　当然直接连接业务库的话会对业务库产⽣较⼤压⼒，如果有主备策略可以从备库进⾏抽取，此⽅式不适合直接从业务库到数仓的情景 　　2.数据⽂件同步 　　　　从源系统⽣成数据⽂本⽂件，利⽤FTP等传输⽅式传输⾄⽬标系统，完成数据的同步 　　　　为了防⽌丢包等情况，⼀般会附加⼀个校验⽂件 ，校验⽂件包含数据量、⽂件⼤⼩等信息 　　　　为了安全起见还可以加密压缩传输，到⽬标库再解压解密，提⾼安全性 　　3.数据库⽇志同步 　　　　主流数据库都⽀持⽇志⽂件进⾏数据恢复（⽇志信息丰富，格式稳定），例如Oracle的归档⽇志 　　（数据库相关⽇志介绍，参考：） 　　 4.阿⾥数据仓库同步⽅式 　　　　1）批量数据同步 　　　　要实现各种各样数据源与数仓的数据同步，需要实现数据的统⼀，统⼀的⽅式是将所有数据类型都转化为中间状态，也就是字符串类型。以此来实现数据格式的统⼀。 　　　　产品——阿⾥DataX：多⽅向⾼⾃由度异构数据交换服务产品，产品解决的主要问题：实现跨平台的、跨数据库、不同系统之间的数据同步及交互。 　　　　产品简介： 　　　　开源地址： 　　　　更多的介绍将会通过新开随笔进⾏介绍！（当然还有其他主流的数据同步⼯具例如kettle等！） 　　　　2）实时数据同步 　　　　实时数据同步强调的是实时性，基本原理是通过数据库的⽇志（MySQL的bin-log，Oracle的归档⽇志等）实现数据的增量同步传输。 　　　　产品——阿⾥TimeTunnel（简称TT）。TT产品本质是⼀个⽣产者、消费者模型的消息中间件 　　　　3）常见问题 　　　　　　1.增量数据与全量数据的合并 　　　　　　　　主要的场景是数据同步中周期全量同步，对应的解决⽅案是每次只同步变更的数据，然后和上⼀周期合并，形成最新的全量数据（选择此⽅案的原因是绝⼤多 数⼤数据平台不⽀持update操作） 　　　　　　　　具体的⽅案主要有union的联合操作（可以通过⽣成增量中间表detal）与阿⾥主推的全外连接full outer join+全量覆盖insert overwrite的形式。实例参考如下： SQL的Join语法有很多， inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的⾏， left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录， right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录， 假设我们有两张表。Table A 是左边的表。Table B 是右边的表。其各有四条记录，其中有两条记录name是相同的，如下所⽰： A表 id name 1 Pirate 2 Monkey 3 Ninja 4 Spaghetti B表 id name 1 Rutabaga 2 Pirate 3 Darth Vade 4 Ninja 让我们看看不同JOIN的不同。 FULL [OUTER] JOIN (1) SELECT * FROM TableA FULL OUTER JOIN TableB ON TableA.name = TableB.name TableA.name = TableB.name 的情况，A和B的交集有两条数据，那么 FULL OUTER JOIN的结果集， 应该是2+2+2=6条，即上⾯的交集，再加剩下的四条数据，没有匹配，以null补全。 结果集 (TableA.) (TableB.) id name id name 1 Pirate 2 Pirate 2 Monkey null null 3 Ninja 4 Ninja 4 Spaghetti null null null null 1 Rutabag
大数据之路：阿里巴巴大数据实践（数据模型篇）
南雨有云
07-20 723
思维导图 第8章 大数据领域建模综述 一、典型的数据仓库建模方法论 1、ER模型 特点：需要全面了解企业业务和数据、实施周期非常长、对建模人员的能力要求非常高。 2、维度模型 步骤：选择需要进行分析决策的业务过程、选择粒度、识别维表、选择事实（确定分析需要衡量的指标） 3、Data Vault模型 Data Vault模型由以下几部分组成： Hub：是企业的核心业务实体，由实体key、数据仓库序列代理键、装载时间、数据来源组成； Link：代表Hub之间的关系。这里与ER模型最大的区别是将关系作为一个独立
【读书笔记】大数据之路：阿里巴巴大数据实践
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大数据之路：阿里巴巴大数据实践 简介： 在Alibaba集团内，数据人员面临的现实情况是：集团数据存储已经达到EB级别，部分单张表每天的数据记录数高达几千亿条；在2016年“双11购物狂欢节”的24小时中，支付金额达到了1207亿元人民币，支付峰值高达12万笔/秒，下单峰值达17.5万笔/秒，媒体直播大屏处理的总数据量高达百亿级别且所有数据都需要做到实时、准确地对外披露……巨大的信息量给数据采...
大数据之路——阿里巴巴大数据实践（小白笔记）
cainiao22222的博客
11-12 817
第一章 总述 1.阿里巴巴大数据系统体系架构分为三大部分数据采集层、数据计算层、数据服务层 2.数据采集层     日志采集系统：Aplus.JS是 web端日志采集技术方案；UserTrack是APP端日志采集方案      数据传输：TimeTunnel（TT）体系进行数据传输，既包括数据库的增量数据传输，也包括日志数据的传输，既支持实时流式计算，也支持时间窗口的批量计算      ...
《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》-第2篇 数据模型篇 -第9章 阿里巴巴数据整合及管理体系
m0_54252387的博客
09-03 566
OneData即是阿里巴巴内部进行数据整合及管理的方法体系和工 具。阿里巴巴的大数据工程师在这一体系下，构建统一、规范、可共享 的全域数据体系，避免数据的冗余和重复建设，规避数据烟囱和不一致 性，充分发挥阿里巴巴在大数据海量、多样性方面的独特优势。借助这 一统一化数据整合及管理的方法体系，我们构建了阿里巴巴的数据公共 层，并可以帮助相似的大数据项目快速落地实现。下面重点介绍 OneData体系和实施方法论。
《大数据之路 阿里巴巴大数据实践》数据技术篇（阅读学习记录）
LaZY的博客
05-25 1642
本文以作者学习记录为主，多数为文章自我理解总结，可能存在错误，仅供读者参考，欢迎留言纠错和交流。
大数据之路:阿里巴巴大数据实践 pdf csdn
07-22
### 回答1： 《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》pdf文档是优快云上提供的一本关于阿里巴巴大数据实践经验的电子书。阿里巴巴作为全球领先的电商平台之一，拥有庞大的用户数量和海量的数据资源。通过大数据技术的运用，阿里巴巴成功地实现了一系列的数据分析和应用，为企业的发展和决策提供了强有力的支持。 该书从阿里巴巴大数据实践的背景、发展历程、技术体系等多个方面进行了系统全面的介绍。首先，书中详细介绍了阿里巴巴大数据实践的背景，即大数据技术对企业的重要性和应用场景的变革。然后，对阿里巴巴大数据实践的发展历程进行了详细描述，包括从初期的数据采集、存储到后来的数据处理、分析和挖掘的全过程。同时，该书还对阿里巴巴大数据技术体系进行了深入的解读，包括数据仓库、分布式计算、机器学习等核心技术。 此外，《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》 还重点介绍了阿里巴巴大数据应用的一些关键案例。阿里巴巴通过对用户行为进行数据分析，提供个性化的推荐和定制化服务，帮助企业优化用户体验，提升销售业绩。同时，通过大数据技术的运用，阿里还能够有效预测风险和异常，提高平台的安全性。 总的来说，《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》这本书对于大数据技术在企业中的应用和实践有着很大的参考价值。无论是对于从事大数据岗位的专业人士，还是对于对大数据技术感兴趣的读者来说，这本书都是一本值得阅读的重要书籍。 ### 回答2： 《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》是一本详细介绍阿里巴巴大数据应用的书籍。这本书通过阿里巴巴的实际案例，展示了大数据分析在电子商务领域的应用和价值。 书中提到，阿里巴巴从早期就开始构建大数据平台，以支持公司的业务需求。他们通过大数据分析，能够深入了解用户行为、购物偏好以及市场趋势等信息，从而及时调整产品策略和营销策略。这种数据驱动的决策模式，不仅使阿里巴巴更加敏锐地抓住商机，也提高了用户体验和业绩。 在书中，也介绍了阿里巴巴独特的海量数据处理技术和算法。他们通过自主研发的MaxCompute等技术，能够实现对数以PB计算的海量数据进行高效处理和分析。同时，阿里巴巴也积极探索人工智能技术在大数据分析中的应用。他们利用机器学习和深度学习技术，构建了智能推荐、智能搜索等功能，从而进一步提升用户体验和服务质量。 此外，书中还介绍了阿里巴巴大数据实践的组织和管理模式。阿里巴巴建立了专门的大数据团队，负责数据资源整合、分析和应用。他们通过数据技术培训和分享会等方式，不断提升数据分析人才的能力和水平。同时，阿里巴巴也注重数据的安全和隐私保护，采取了一系列的技术和措施，保障数据的安全性和合规性。 总的来说，这本书详细介绍了阿里巴巴在大数据领域的实践经验和技术创新。通过大数据应用，阿里巴巴实现了商业模式的转型和价值的提升，为其他企业提供了宝贵的借鉴和参考。 ### 回答3： 阿里巴巴是中国领先的互联网科技公司之一，也是全球最大的电子商务公司。在大数据时代的浪潮中，阿里巴巴积极投入并实践了大数据技术，将其运用到公司的各个方面。 《大数据之路:阿里巴巴大数据实践》是一本介绍阿里巴巴大数据实践的著作，通过该书，我们可以了解到阿里巴巴在大数据领域的发展历程和战略布局。 该书涵盖了阿里巴巴使用大数据技术解决实际问题的案例，包括电商、金融、物流、人工智能等多个领域。阿里巴巴将大数据作为核心技术，通过对用户行为和交易数据的分析，提供个性化的推荐和优化的服务，从而实现了业务的增长和提升。 阿里巴巴的大数据实践不仅提供了基于数据的商业应用，还带动了整个大数据产业的发展。阿里巴巴通过共享自己的大数据平台，促进了合作伙伴和开发者的创新，形成了一个生态系统。 在《大数据之路:阿里巴巴大数据实践》中还介绍了阿里巴巴对大数据安全和隐私的重视。阿里巴巴通过构建完善的安全系统和隐私保护机制，保障了用户的数据安全和隐私权益，赢得了用户的信任。 总体而言，《大数据之路:阿里巴巴大数据实践》是一本值得阅读的著作，通过阿里巴巴的大数据实践，我们可以了解到大数据在商业应用中的巨大潜力和重要性，同时也可以了解到阿里巴巴在大数据领域的创新和领先地位。这对于正在或计划进入大数据领域的企业和个人都具有参考和借鉴的价值。
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