变而不变:我看分布式系统发展和阿里实践

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 本文PPT来自阿里云大数据计算平台资深架构师林伟10月15日在2016年杭州云栖大会上发表的《我看分布式系统发展和阿里实践》。

大数据计算服务(MaxCompute)是一种快速、完全托管的PB/EB级数据仓库解决方案。具备万台服务器扩展能力和跨地域容灾能力,是阿里巴巴内部核心大数据平台,支撑每日百万级作业规模。

MaxCompute向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型,能够更快速的解决用户海量数据计算问题,有效降低企业成本,并保障数据安全。

相对而言,Reshuffle数据需要落盘,因为Resuffle把多个机器联系起来,出错概率大大增加。但是落盘大大降低了系统的性能,如果只是简单用network的方式来Shuffle数据,则不能容错。

而MaxCompute采用Network-Disk的可自适应性的channel来进行Data-Shuffle。

在MaxComputeAPI取舍中,二八原则体现得十分明显。流计算用户80%对latency更为看重,批处理用户80%对throughput更为看重,我们BI系统希望服务好高频的20%的数据,使得80%的访问都达到毫秒级。

系统设计中常用方法有:空间换时间、时间换空间、API层次设计、系统中层次法。MaxCompute数仓采用层次化设计方法。一致性变强,容量变小,吞吐性能变小,成本变高,问题规模变小。

ef5d695002eb7ff952e034eb1cbd727d5841ce81

5635b4a976e31c6cd65b25b9b833c9a9832d1619

350c90d3cafda246105a23e4ce880c7a11057c07

09da68535be24c6376c7e0762cfb2576121c429d


9e4d8bba47a5f3c39a2f9333b92f3bb1ec1ef36b

95344366390c20783d9134fb8c01b290bda9921e


3c61f453bb3221d23d1ff4477c969b2b52e63bf9

bcbc2899ee952eaa19b58f209a0093447dfcf37f

7bb70c788588a436d8ce6e2413bc37bd27b84661

9f1d9ecb072e58b70d7b0b40498d6f8ef225aaa7

10e7a614e0be35969bb75436f7d57c7642f4cfe1

38aeadff2a2fdcc6c0c1e170414aba3c387020b1

67bfe4028d5b02c9799f7f59b9ccf7bc2cecdb1b


5724339e6626a1ffda0a548e51d2c41f7f472ae3

075feba2cf3fda481ac7bcc9a52ddd586a5e0ed9

7b0b8f7b330800e8f996f44c33daf14c702b7ef7

5c35a5116988e68214d387d44287634d8b316bc2


040208ec591b757c494dc25fe86de8bf55203508

0dc3a1726bd6fb6c7f0de55506800d0b48b0c403

acf0de941280ce414d2529a54e6b299a99618058


c8ef10508da363c35681d76115dd1ac731d383b9

acf0de941280ce414d2529a54e6b299a99618058

cd549c6110a87a775204d3801a133ad1e4789fa9

acf0de941280ce414d2529a54e6b299a99618058

998463a3d22c3bbedd3926bc2beeadfcb5f7a388

ac3e38cdefd667a3abb3d58807858d161f9b88f7

bb037015affae33c7bcc860000133d5639f2b989

ff927e8973c31a6b873f0b439778b60faa6d9886

238605b6dce7f21eab8202293148bd4949622987

9f949ccab874585f11cdb83f36ba10f8b0d7a23d

3ed587ad77e28d6db660fd36be7851e01d804c0b

欢迎加入MaxCompute钉钉群讨论

35a12d1cfb9f44bb6eead5bf43e9e0ca60393eff

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
7天前
|
运维 Kubernetes 调度
阿里云容器服务 ACK One 分布式云容器企业落地实践
3年前的云栖大会,我们发布分布式云容器平台ACK One,随着3年的发展,很高兴看到ACK One在混合云,分布式云领域帮助到越来越多的客户,今天给大家汇报下ACK One 3年来的发展演进,以及如何帮助客户解决分布式领域多云多集群管理的挑战。
阿里云容器服务 ACK One 分布式云容器企业落地实践
|
2月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
【揭秘Hadoop背后的秘密!】HDFS读写流程大曝光:从理论到实践,带你深入了解Hadoop分布式文件系统!
【8月更文挑战第24天】Hadoop分布式文件系统(HDFS)是Hadoop生态系统的关键组件,专为大规模数据集提供高效率存储及访问。本文深入解析HDFS数据读写流程并附带示例代码。HDFS采用NameNode和DataNode架构,前者负责元数据管理,后者承担数据块存储任务。文章通过Java示例演示了如何利用Hadoop API实现数据的写入与读取,有助于理解HDFS的工作原理及其在大数据处理中的应用价值。
56 1
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 负载均衡
【AI大模型】分布式训练:深入探索与实践优化
在人工智能的浩瀚宇宙中,AI大模型以其惊人的性能和广泛的应用前景,正引领着技术创新的浪潮。然而,随着模型参数的指数级增长,传统的单机训练方式已难以满足需求。分布式训练作为应对这一挑战的关键技术,正逐渐成为AI研发中的标配。
143 5
|
2月前
|
存储 Kubernetes 监控
深入浅出分布式事务:理论与实践
在数字化时代的浪潮中,分布式系统如同星辰大海般浩瀚而深邃。本文将带你航行于这片星辰大海,探索分布式事务的奥秘。我们将从事务的基本概念出发,逐步深入到分布式事务的核心机制,最后通过一个实战案例,让你亲自体验分布式事务的魅力。让我们一起揭开分布式事务的神秘面纱,领略其背后的科学与艺术。
71 1
|
2月前
|
Go API 数据库
[go 面试] 分布式事务框架选择与实践
[go 面试] 分布式事务框架选择与实践
|
2月前
|
UED 存储 数据管理
深度解析 Uno Platform 离线状态处理技巧:从网络检测到本地存储同步,全方位提升跨平台应用在无网环境下的用户体验与数据管理策略
【8月更文挑战第31天】处理离线状态下的用户体验是现代应用开发的关键。本文通过在线笔记应用案例,介绍如何使用 Uno Platform 优雅地应对离线状态。首先,利用 `NetworkInformation` 类检测网络状态;其次,使用 SQLite 实现离线存储;然后,在网络恢复时同步数据;最后,通过 UI 反馈提升用户体验。
47 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 数据处理
分布式训练在TensorFlow中的全面应用指南:掌握多机多卡配置与实践技巧,让大规模数据集训练变得轻而易举,大幅提升模型训练效率与性能
【8月更文挑战第31天】本文详细介绍了如何在Tensorflow中实现多机多卡的分布式训练,涵盖环境配置、模型定义、数据处理及训练执行等关键环节。通过具体示例代码,展示了使用`MultiWorkerMirroredStrategy`进行分布式训练的过程,帮助读者更好地应对大规模数据集与复杂模型带来的挑战,提升训练效率。
30 0
|
2月前
|
消息中间件 存储 Kafka
微服务实践之分布式定时任务
微服务实践之分布式定时任务
|
2月前
|
存储 负载均衡 中间件
构建可扩展的分布式数据库:技术策略与实践
【8月更文挑战第3天】构建可扩展的分布式数据库是一个复杂而具有挑战性的任务。通过采用数据分片、复制与一致性模型、分布式事务管理和负载均衡与自动扩展等关键技术策略,并合理设计节点、架构模式和网络拓扑等关键组件,可以构建出高可用性、高性能和可扩展的分布式数据库系统。然而,在实际应用中还需要注意解决数据一致性、故障恢复与容错性以及分布式事务的复杂性等挑战。随着技术的不断发展和创新,相信分布式数据库系统将在未来发挥更加重要的作用。
|
3月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
深度评测:PolarDB-X 开源分布式数据库的优势与实践
本文对阿里云开源分布式数据库 PolarDB-X 进行了详细评测。PolarDB-X 以其高性能、强可用性和出色的扩展能力在云原生数据库市场中脱颖而出。文章首先介绍了 PolarDB-X 的核心产品优势,包括金融级高可靠性、海量数据处理能力和高效的混合负载处理能力。随后,分析了其分布式架构设计,包括计算节点、存储节点、元数据服务和日志节点的功能分工。评测还涵盖了在 Windows 平台通过 WSL 环境部署 PolarDB-X 的过程,强调了环境准备和工具安装的关键步骤。使用体验方面,PolarDB-X 在处理分布式事务和实时分析时表现稳定,但在网络问题和性能瓶颈上仍需优化。最后,提出了改进建
6784 2

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面