淘宝海量数据处理产品技术架构.pptx

淘宝海量数据处理产品技术架构主要关注的是如何应对和解决电商领域的海量数据问题，涉及计算、存储、查询等关键环节。该架构由多个层次组成，包括数据源、存储层、数据中间层、查询层以及计算层。 1. **计算**： - 面对每日数十亿的店铺和宝贝浏览、千万级别的交易笔数，计算速度和处理吞吐量成为关键挑战。 - 使用Hadoop集群，如云梯计算层，进行大规模分布式计算，每日处理数据达1.5PB，凌晨2点结束，结果约20TB。 2. **存储**： - 存储不仅需要确保数据的安全，还要便于查询。采用关系型数据库（如MySQL）和NoSQL数据库（如Hbase）相结合的方式。 - 分布式MySQL集群通过字段+条目数进行分片，使用MyISAM引擎进行离线批量装载，并实现跨机房互备。 3. **中间层**： - 通过MyFOX这样的中间层服务，实现了透明查询和数据装载，能够基于NodeJS处理高QPS（每秒查询率）请求。 - MyFOX还负责路由计算、一致性校验、集群管理和监控报警，提供SQL解析、查询路由等功能。 4. **缓存**： - 缓存系统如APC被用于提高查询效率，减少数据库压力。采用了冷热数据分离策略，降低成本，优化内存使用。 - 热节点使用高性能硬件，如15k SAS硬盘，而冷节点则使用成本更低的7.2k SATA硬盘。 5. **NoSQL数据库**： - NoSQL是SQL的有益补充，特别是在处理全属性交叉运算和大规模非结构化数据时。例如，Prometheus定制化的存储和实时计算功能，适用于处理商品的各种属性对，提高查询效率。 6. **查询**： - 查询层负责处理“大海捞针”式的复杂查询，通过索引优化，如Prom的属性对交易id列表，进行快速查找和交集运算。 7. **数据产品**： - 数据产品基于这些底层架构，提供如数据魔方、淘宝指数等服务，满足用户对统计汇总结果和实时查询的需求。 总结来说，淘宝海量数据处理产品技术架构是一个多层次、综合性的系统，它结合了传统的关系型数据库和新型的NoSQL数据库，利用中间层服务提升查询效率，通过缓存优化性能，并且根据业务需求灵活地进行数据分片和冷热数据分离，从而有效应对海量数据带来的挑战。这种架构设计对于其他大型互联网公司处理大数据问题具有很高的参考价值。