阿里云大数据平台方案介绍涵盖了云大数据架构体系、阿里云自身的数据平台发展史以及如何协同各种计算引擎为云上客户提供服务。其中，包含的关键知识点如下：
1. 大数据架构体系：分为数据源、数据存储、批处理、实时消息采集、流处理、机器学习、分析型数据存储、分析与报表和数据作业编排等多个组成部分，形成了一个全面的大数据处理生态。
2. 阿里云大数据组件架构：包含了EMR、Hologres等组件，这些是阿里云的数据存储和计算服务。比如，EMR与Hadoop生态的产品映射，涵盖了各种开源组件和阿里云产品的对应关系，如HDFS文件系统、对象存储OSS、MapReduce、Hive、Spark及其机器学习库MLlib/ML等。
3. 实时消息采集与流处理：实时消息采集主要通过Kafka来实现，而流处理则包含Flink、Storm等技术，支持快速的数据处理和事件驱动的应用程序。
4. 分析型数据存储和分析与报表：用于存储用于分析的大量数据，以及制作报表的工具和系统，例如云数据库Hbase版、表格存储和QuickBI等。
5. 数据作业编排：该部分主要是通过调度工具来编排和管理数据处理作业，如Oozie、Azkaban和Airflow等。
6. 阿里大数据平台发展历史：从早期的云梯1（基于Hadoop）到云梯2（飞天大数据平台），再到MaxCompute+DataWorks的全面自研和转向，以及近年来的飞天大数据和飞天AI产品的集成，展现了阿里云大数据平台的演变和技术进步。
7. 云原生实时数仓Hologres：它支持PB级数据的秒级响应和实时离线联邦查询搜索推荐，是云平台上的一个关键组件。
8. 飞天大数据平台：这是一个全域数据综合开发治理平台，包含DataWorks这样的统一元数据中心和开发平台，以及全链路智能推荐系统、分布式全文搜索引擎Elasticsearch和OpenSearch等。
9. PAI平台：是阿里云推出的机器学习平台，包含PAI-EAS、PAIAutoLearning、PAIStudio等，提供了一键部署、在线预测、自动学习、零门槛使用和自动调参等多种机器学习相关功能。
10. 阿里巴巴集团内数据中台生态全景图：详细描述了集团内部数据和算法工程师如何利用大数据平台支撑集团的广泛数据业务。
11. 技术架构：文档最后提到的技术架构Holo，可能指的是阿里云大数据平台的技术架构布局，这涉及了DataWorks、MaxCompute、PAI、Realtime Compute、DataHub等服务，还有Graph Compute和EMR等技术组件。
综合来看，阿里云大数据平台不仅涵盖广泛的技术组件和服务，还展示了如何通过数据处理和分析支持商业决策和应用开发。阿里云通过不断的技术创新，提供了从数据存储、计算、处理到分析的一站式数据处理平台，满足不同规模和复杂度的数据业务需求。
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