阿里数据同步前世今生.pptx

阿里数据同步技术的发展历程可以追溯到2005年，经历了从史前时代到云计算平台的转变。在早期，阿里依赖于Oracle RAC数据库，数据同步主要通过脚本封装完成，随着业务的快速增长，到了2007年，计算平台升级为RAC集群，采用crontab定时调度，但同步工具仍较为初级。 2009年，阿里进入了数据业务的黄金时期，开始采用Hadoop作为计算平台，并引入了天网调度系统。这一阶段，同步/集成工具开始走向定制化，以满足日益复杂的数据处理需求。数据不再仅服务于公司内部决策，而是开始为社会提供价值。 2013年，随着云计算的崛起，阿里数据平台转变为Hadoop/飞天架构，调度系统升级为工作流结合分布式资源框架。此时，数据同步工具DataX和TT应运而生，DataX专注于解决任意异构数据源的离线交换，而TT则致力于实时数据传输。 DataX是一个强大的数据同步工具，其结构包括管理、监控数据同步的Master，执行具体同步任务的Slave，以及实例管理和插件管理部分。它支持多种数据源，如MySQL、Oracle、HBase等，能够进行结构化、半结构化和非结构化数据的交换。此外，DataX还提供了开源的类似产品如Sqoop、Flume等的替代选择。 TT（Time Tunnel）系统则是阿里为实现实时数据传输而设计的平台，它包括FileTailer、DBSync、Shrek和Broker等组件，与HBase、ODPS和HDFS等存储系统配合，实现高效的数据写入和流转。 在当前的数据流动结构中，阿里集团前端服务产生的各种数据（如MySQL、Oracle、HBase等）通过DataX和TT进行同步，流入离线计算平台和实时计算平台。这些平台处理后的数据进一步服务于数据产品报表、Adhoc分析、业务智能、产品运营分析等多个领域。 阿里的数据同步技术经历了从简单脚本到成熟工具的演进，从单一数据库到异构数据源的广泛支持，再到实时和离线计算的结合，充分展现了互联网行业在大数据处理和数据同步领域的创新和发展。这种技术的进步不仅提升了数据处理的效率，也为阿里集团乃至整个社会的数据服务提供了坚实的基础。