阿里巴巴，作为距离大数据近的公司之一，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。

　　在阿里巴巴集团内，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，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集、存储和计算都带来了极大的挑战。
　　《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》就是在此背景下完成的。《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》中讲到的阿里巴巴大数据系统架构，就是为了满足不断变化的业务需求，同时实现系统的高度扩展性、灵活性以及数据展现的高性能而设计的。
　　《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》由阿里巴巴数据技术及产品部组织并完成写作，是阿里巴巴分享对大数据的认知，与生态伙伴共创数据智能的重要基石。相信《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》中的实践和思考对同行会有很大的启发和借鉴意义。

　　阿里巴巴数据技术及产品部，定位于阿里集团数据中台，为阿里生态内外的业务、用户、中小企业提供全链路、全渠道的数据服务。作为阿里大数据战略的核心践行者，致力于“让大数据赋能商业，创造价值”。经过多年的实践，数据技术及产品部已经构建了从底层的数据采集、数据处理，到挖掘算法、数据应用服务以及数据产品的全链路、标准化的大数据体系。通过这个体系，超过EB级别的海量数据能够高效融合，并以秒级的响应速度，服务并驱动阿里巴巴自身的业务和外部千万用户的发展。现在，阿里巴巴数据技术及产品部正通过技术和产品上的创新，探索全域数据的价值，将阿里在大数据上沉淀的能力对外分享，为各行各业的发展带来更多可能性。

第1篇 数据技术篇

第1章 总述1

第2章 日志采集 8
2.1 浏览器的页面日志采集 8
2.1.1 页面浏览日志采集流程 9
2.1.2 页面交互日志采集 14
2.1.3 页面日志的服务器端清洗和预处理 15
2.2 无线客户端的日志采集 16
2.2.1 页面事件 17
2.2.2 控件点击及其他事件 18
2.2.3 特殊场景 19
2.2.4 H5 & Native日志统一 20
2.2.5 设备标识 22
2.2.6 日志传输 23
2.3 日志采集的挑战 24
2.3.1 典型场景 24
2.3.2 大促保障 26

第3章 数据同步 29
3.1 数据同步基础 29
3.1.1 直连同步 30
3.1.2 数据文件同步 30
3.1.3 数据库日志解析同步 31
3.2 阿里数据仓库的同步方式 35
3.2.1 批量数据同步 35
3.2.2 实时数据同步 37
3.3 数据同步遇到的问题与解决方案 39
3.3.1 分库分表的处理 39
3.3.2 高效同步和批量同步 41
3.3.3 增量与全量同步的合并 42
3.3.4 同步性能的处理 43
3.3.5 数据漂移的处理 45

第4章 离线数据开发 48
4.1 数据开发平台 48
4.1.1 统一计算平台 49
4.1.2 统一开发平台 53
4.2 任务调度系统 58
4.2.1 背景 58
4.2.2 介绍 60
4.2.3 特点及应用 65

第5章 实时技术 68
5.1 简介 69
5.2 流式技术架构 71
5.2.1 数据采集 72
5.2.2 数据处理 74
5.2.3 数据存储 78
5.2.4 数据服务 80
5.3 流式数据模型 80
5.3.1 数据分层 80
5.3.2 多流关联 83
5.3.3 维表使用 84
5.4 大促挑战&保障 86
5.4.1 大促特征 86
5.4.2 大促保障 88

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