阿里巴巴alibaba/ion-hadoop源码：lhxf/lhxf技术亮点1.4

　　阿里巴巴alibaba/ion-hadoop源码：lhxf/lhxf技术亮点1.4

　　采集相关文章，仅供大家讨论交流或分享。感谢小鱼老师博客：shxf/ion-hadoop源码：lhxf/ion-hadoop技术亮点1.业务案例目前，阿里巴巴alibaba大数据平台有内置的全链路计算和统计管理以及商品行为分析功能，可帮助商家实现商品在整个生命周期内的采集、加工、处理、推荐、交易的整个生命周期数据监控、数据统计。

　　而阿里生态又覆盖电商、金融、物流、营销等各个领域。通过全链路数据的采集，可以便于商家了解所覆盖行业里的消费者行为特征、商品行为特征以及商品参数，实现全链路数据的用户画像。2.数据增长目前，阿里数据中心已经进行了十一年的数据增长（datagrowth），一半的流量进入阿里云数据中心，并可以看出阿里已经成为国内规模最大、最为庞大的数据中心。

　　在这十多年中，我们已经积累了海量数据源。从2016年开始，云原生、数据库、流式计算在生产环境已经有广泛应用，数据可视化、数据监控等核心业务也得到发展，数据体量也逐渐增大。这十几年间，阿里构建了一个数据源、数据处理、分析、应用、交易的完整闭环，公司内部数据从pb到gb不等，具有较强的数据分析能力。目前阿里云的数据中心规模不断壮大，“数据池”也在不断扩大，edgs网络配置的数量不断扩大，可以通过有限多的io去处理更多的数据，这将进一步提升企业的决策能力。

　　3.数据质量阿里巴巴提出了稳定的稳定数据源与高质量的数据质量。例如，以数据分析为例，未经实践验证的算法，大多数算法的运行速度会大大低于业务需求。而大数据平台实时算法的确允许构建一个公平有弹性的超*敏*感*词*集群，来应对突如其来的业务变动。但如果单独考虑公平性的问题，显然不一定是一个好的选择。而未经验证的数据源带来的不确定性在实际业务中更加不可控。

　　因此，我们也希望能够提供集中的实时分析平台，由于资源多样性的影响，每一个部分都能获得优秀的表现。4.性能计算最近一年里，我们提出了一种基于cpu的计算模型sparkstreaming，极大地提升了上百万亿级数据量的计算性能。这种优秀的计算模型可以在几百毫秒的时间里，完成包括统计分析、机器学习等复杂的任务。

　　阿里云流计算资源规模已经突破千台，由于其拥有专有的发布节点，而这些节点仍处于公有云环境内，所以我们可以通过虚拟化的方式将这些节点作为一个整体服务器，将其计算功能分离出来。图1：阿里巴巴的流计算资源架构可视化如图1可以看出：1)与传统的lambda架构不同，阿里巴巴新的流计算架构使数据源数量从几千节点增加到百万级，并且在传。