阿里如何实现海量数据实时分析?
阿里妹导读:随着数据量的快速增长,越来越多的企业迎来业务数据化时代,数据成为了最重要的生产资料和业务升级依据。本文由阿里AnalyticDB团队出品,近万字长文,首次深度解读阿里在海量数据实时分析领域的多项核心技术。 数字经济时代已经来临,希望能和业界同行共同探索,加速行业数字化升级,服务更多中小企业和消费者。 欢迎转发、收藏此文 挑战 随着数据量的快速增长,越来越多的企业迎来业务数据化时代,数据成为了最重要的生产资料和业务升级依据。伴随着业务对海量数据实时分析的需求越来越多,数据分析技术这两年也迎来了一些新的挑战和变革: 在线化和高可用,离线和在线的边界越来越模糊,一切数据皆服务化、一切分析皆在线化。 高并发低延时,越来越多的数据系统直接服务终端客户,对系统的并发和处理延时提出了新的交互性挑战。 混合负载, 一套实时分析系统既要支持数据加工处理,又要支持高并发低延时的交互式查询。 融合分析, 随着对数据新的使用方式探索,需要解决结构化与非结构化数据融合场景下的数据检索和分析问题。 阿里巴巴最初通过单节点Oracle进行准实时分析, 后来转到Oracle RAC,随着业务的...