图1 数据仓库平台发展三个阶段

第一个阶段：RAC时代

      2008年前的单节点ORACLE，这个时候还称不上数据仓库，只能承担简单的数据处理工作，也基本上没有数据仓库架构，随着业务的飞速发展，很快单节点的ORACLE因无扩展能力，计算存储能力就应付不了了；

      2008年之后，为了应对日益增长的数据量，RAC集群应运而生，从一开始的4个节点逐步发展到20个节点，成为当时号称全球最大的RAC集群，在ORACLE官网上也作为了经典案例，RAC集群当时不管在稳定性、安全性、存储能力还是计算能力都表现非常优秀，随之而来第一代数据仓库架构也逐步形成；

      这个阶段数据的ETL过程主要通过ORACLE的存储过程实现，大量的SQL脚本任务运行在集群上，任务运行的调度过程是通过Crontab来进行控制管理，随着任务数的不断增长，这时面临最大的问题是如何保证这成千上万的脚本每天是正常运行，出错后如何及时发现解决，这在当时天天困扰着开发，一直处于每天救火的状态，也就是这个时候，为了解决这个难题，数据团队开始自主研发调度系统，并将之命名为天网调度系统，形成了如下第一代调度系统的架构和原型：

图2 天网调度系统架构

图3 天网调度系统原型

第二个阶段：HADOOP时代

      调度系统的上线很好的解决了每天救火的状态，但是好景不常在；2008年，淘宝B2C新平台淘宝商城（天猫前身）上线；2009年，淘宝网成为中国最大的综合卖场；2010年1月1日 淘宝网发布全新首页，此后聚划算上线，然后又推出一淘网；业务的飞速发展给数据带来的挑战，就是每天处理的数据量也在不断的翻倍，首先碰上瓶颈的是RAC集群针对网站的访问日志数据已经搞不定了，RAC集群虽然有一定的扩展能力，但是无法无限制的线性扩展，并且扩容就意味着高昂的机器成本和软件成本，为了应对日益增长的数据量，2009年数据团队开始探索新的技术领域，同时探索应用了两个方向的技术：Greenplum 和 Hadoop，主要的场景就是用来解决海量的日志数据，Hadoop因其良好的线性扩展能力，并且是开源的系统，能够基于官方版本二次开发适合淘宝的特性功能，逐渐占据了优势；

      2010年初，最终确定放弃Greenplum和RAC，全面使用Hadoop，也就是这个时候我加入了淘宝数据团队，之后不久数据团队启动了去O项目，整个数据团队历经一个多月时间，风风火火将所有RAC上的存储过程，改写成HIVE和MR脚本，并将所有的数据都搬到了Hadoop上，Hadoop集群命名为云梯1，形成了Hadoop时代的数据仓库架构，如下图4：

图4 云梯1数据仓库架构

      进入2010年底，数据应用场景越来越多，2010年底发布了量子统计（淘宝官方版），2011年4月1日淘宝发布了数据魔方，将数据对外进行开放，广告和搜索团队也大量将数据应用到业务系统中，对内的淘数据产品也越来越成熟，数据的大量应用，带来的一个问题是如何保证数据的准确性和稳定性，需要从数据采集到数据加工及最终的数据应用全流程的保障；

      这时第一个环节就碰到了问题，数据同步，业务系统有各种各样的数据源，ORACLE、MYSQL、日志系统、爬虫数据，当时有多种同步的方式，有通过SHELL脚本的、也有通过Jdbcdump的、还有别的方式，当时负责数据同步的同学，最痛苦的事情莫过于，业务系统进行数据库变更时，各种同步任务需要不断的调整，每次调整几百个任务极其容易出错，当时为了解决数据同步的问题，数据工具团队开始研发专门的同步工具DATAX，也就是现在同步中心的前身，同时还研发了针对DB的实时同步工具Dbsync和针对日志的TT，现在统一叫TT，如图5：

图5 云梯1数据同步工具

      天网调度系统也不断进行完善，开始支持小时调度、甚至分钟调度，并且集成了自动告警等一系统功能，升级为在云端，相关的DQC系统、数据地图、血缘分析等周边系统在这个时期不断推出，数据团队也不在断壮大。

      在这期间，双十一网购狂欢节的影响力不断放大，已成为中国电子商务行业的年度盛事，并且逐渐影响到国际电子商务行业，不断刷新的成交记录刺激着所有人的神经。这时为了直观的提供第一线的数据给到决策层，产生了数据直播间的数据应用，需要活动当天及统计相关的数据，2013年前，采用的方式都是基于Hadoop一个小时计算一次的方式进行数据计算，数据存在一定的延迟性，从2013年开始，数据团队开始投入研发实时计算平台，也就是现在的galaxy，并在当年的双11上线了第一个应用，双11数据直播间实时版本。

第三个阶段：MaxCompute（原ODPS）时代

      就在Hadoop大量应用的同时，另外一个项目正在悄悄进行，那就是阿里云团队自主研发的ODPS系统，ODPS所有的代码都由阿里自己完成，在统一、安全、可管理、能开放方面相比于Hadoop做了大量的完善，ODPS系统命名为云梯二，从2010年开始，在很长一段时间内，一直处于云梯一和云梯二并存的状态；

      这期间，集团为更好的打造数据生态，成立了CDO，统一数据平台事业群，专门投入研发大数据平台的相关工具，包含计算存储平台、周边的调度系统、元数据血缘系统、数据质量管理系统、还有DQC等；

      这个状态持续到2013年4月， 这时出现了一个新的挑战，Hadoop集群的上限是5000个节点，按照当时数据增长数据的推算，集群存储即将撞墙，但是基于当时的状况，ODPS无法完全替代Hadoop，于是当时启动了一个规模非常庞大的项目，叫做“5K项目”，同时进行云梯一和云梯二的跨机房集群项目，当时世界上没有任何一家公司具备跨机房的能力，存在非常大的技术挑战，最后项目历经近5个月的周期，攻克大量技术难点，项目取得了成功；

      在“5K项目”成功的同时，ODPS架构逐步成熟，于是全集团又启动了一个规模更庞大的项目，叫做“登月项目”，将全集团的数据加工应用全部搬移到ODPS，项目一直持续到2015年，Hadoop正式下线，淘宝大数据彻底进入ODPS时代，整个数据的生态圈也越来越丰富，同时，阿里云开始对外提供云服务，其中大数据解决方案作为其中重要的组成部分，也开始对外提供；

      时间回到2013年时，当时淘宝数据团队的每个成员都在忙于应对各类需求，每天都有做不完的各类报表，当时为了解救自己，数据团队开始摸索探索新的数据服务模式，思考如何解决数据冗余、口径统一、数据交换、用户自助等一系统问题，最终通过一段时间思考和摸索，开始研发孔明灯产品，针对不同的数据角色形成了一套完整的数据解决方案，如下：

图6 孔明灯解决方案

      孔明灯产品的出现，对传统的开发模式做了个升级，对整个大数据建设也起到了非常好的管理作用，当时在淘宝内部，覆盖了大部分的业务BU，对数据使用成本的降低，释放了大量的人力。

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奈斯~