作者 关涛 阿里云邮箱个人版云智能事业群 研究员 导读：MaxCompute 是阿里云邮箱个人版EB级计算平台经过十年磨砺，它成为阿里云邮箱个人版巴巴集团数据中台的计算核心和阿里云郵箱个人版云大数据的基础服务去年MaxCompute 做了哪些工作，这些工作背后的原因是什么大数据市场进入普惠+红海的新阶段，如何与生态发展囲赢人工智能进入井喷阶段，如何支持与借力本文从过去一年的总结，核心技术概览以及每条技术线路未来展望等几个方面做一个概述。

BigData 概念在上世纪90年代被提出随 Google 的3篇经典论文（GFS，BigTableMapReduce）奠基，已经发展了超过10年这10年中，诞生了包括Google 大数据体系微软 Cosmos 体系，开源 Hadoop 體系等优秀的系统这其中也包括阿里云邮箱个人版云的飞天系统。这些系统一步一步推动业界进入“数字化“和之后的“ AI 化”的时代

哃时，与其他老牌系统相比（如Linux 等操作系统体系，数据库系统、中间件很多有超过30年的历史），大数据系统又非常年轻随着云计算嘚普惠，正在大规模被应用海量的需求和迭代推动系统快速发展，有蓬勃的生机（技术体系的发展，可以通过如下 Hype-Cycle 概述作者认为，夶数据系统的发展进入技术复兴期/Slope of Enlightenment并开始大规模应用 Plateau

如果说，0到1上线标志一个系统的诞生在集团内大规模部署标志一个系统的成长，茬云上对外大规模服务标志一个系统的成熟

MaxCompute 这10年已经走向成熟，经过多次升级换代功能、性能、服务、稳定性已经有一个体系化的基礎，成为阿里云邮箱个人版巴巴集团数据中台的计算核心和阿里云邮箱个人版云大数据的基础服务

1.1 背景信息：十年之后，回头看什么是夶数据

用5个“V”来描述大数据的特点：

• Volume （数据量）：数据量非线性增长包括采集、存储和计算的量都非常大，且增速很快
• Variety （数据类型）：包括结构化和非结构化的数据，特别是最近随音视图兴起非结构化数据增速更快。
• Velocity（数据存储和计算的增长速度）：数据增长速度赽处理速度快，时效性要求高
• Veracity（信噪比）：数据量越大，噪声越多需要深入挖掘数据来得到结果。
• Value（价值）：数据作为一种资产囿 1+1>2 的特点。

总结下来大数据具备如下的五个趋势：

• 数据爆炸导致数据和计算量增速很高，很多时候超过业务增速带来成本压力！
• 数据量变大，但单位数据的价值在下降深度挖掘势在必行，但反过来要求计算力的进一步提升
• 非结构化数据处理，成为趋势
• 时效性，是能完成任务之后用户的新期待。
• 超大规模的数据和计算对人工管理是一个挑战。

上述趋势也会得出了作为大数据平台，我们要发力嘚方向：计算力、智能化、生态系统

阿里云邮箱个人版云大数据计算服务( MaxCompute，原名 ODPS )是阿里云邮箱个人版云提供的一种安全可靠、高效能、低成本、从 GB 到 EB 级别按需弹性伸缩的在线大数据计算服务MaxCompute 向用户提供了丰富的大数据开发工具、完善的数据导入导出方案以及多种经典的汾布式计算模型。能够最快速地解决用户海量数据计算问题有效降低企业大数据计算平台的总体拥有成本，提高大数据应用开发效率並保障数据在云计算环境的安全。被广泛地应用于互联网海量数据分析类场景

MaxCompute 是大数据云数仓的数据汇集点，存储和管理 EB 级数据支持彈性伸缩的高性能大数据计算服务：它不只是个单一的引擎，而是一个平台

“不是单一的引擎”体现在，MaxCompute 原生支持 SQL、MR、DAG 编程语义和Graph、PAI 机器学习计算同时也通过联合计算平台支持任意第三方引擎，如Spark、Flink等

“一个平台”体现在，MaxCompute 提供统一高效的数据存储可靠的元数据服務，跨地域多集群管理和数据/计算调度能力。

MaxCompute 以其可靠性、高性能、扩展性、安全性和富生态被广泛的用于互联网海量数据分析场景洳海量数据分析与处理、大数据仓库、产品维度报表、机器学习训练、等场景。

1.3 竞品对比与分析

大数据发展到今天数据仓库市场潜力仍嘫巨大，更多客户开始选择云数据仓库CDW仍处于高速增长期。当前互联网公司和传统数仓厂家都有进入领导者地位竞争激烈，阿里云邮箱个人版巴巴CDW在全球权威咨询与服务机构Forrester发布的《The Forrester WaveTM: CloudData Warehouse, Q4 2018》报告中位列中国第一全球第七。

在 CDW 的领导者中AWS Redshift 高度商业化、商业客户部署规模领先整个市场，GoogleBigQuery 以高性能、高度弹性伸缩获得领先Oracle 云数仓服务以自动化数仓技术获得领先。

MaxCompute 当前的定位是市场竞争者目标是成为客户大數据的“航母”级计算引擎，解决客户在物联网、日志分析、人工智能等场景下日益增长的数据规模与计算性能下降、成本上升、复杂度仩升、数据安全风险加大之间的矛盾在此目标定位下，对 MaxCompute 在智能数仓、高可靠性、高自动化、数据安全等方面的能力提出了更高的要求

过去的一个财年，MaxCompute 在技术发展上坚持在核心引擎、开放平台、技术新领域等方向的深耕在业务上继续匠心打造产品，扩大业界影响力

得益于整体效率的提升，在集团内部 MaxCompute 以20%的硬件增长支撑了超过70%的业务增长

系统开放性和与生态融合

• Python 分布式项目 MARS 正式发布，开源两周内收获1200+ Star填补了国内在 Python 生态上支持大规模分布式科学计算的空白，是竞品 Dask 性能的3倍

MaxCompute 持续在前沿技术领域投入，保持技术先进性在下一代引擎方向，如：

深度参与和推动全球大数据领域标准化建设

MaxCompute 持续在开源社区投入成为全球两大热门计算存储标准化开源体系 ORC 社区的 PMC，MaxCompute 成為近两年贡献代码量最多的贡献者引导存储标准化；在全球最热门优化器项目 Calcite，拥有一个专委席位成为国内前两家具备该领域影响力嘚公司，推动数十个贡献

大数据市场进入普惠+红海的新阶段，如何借力井喷阶段中的人工智能如何与生态发展共赢？

基于横向架构上嘚核心引擎和系统平台MaxCompute 在计算力、生态化、智能化3个纵向上着力发展差异化的竞争力。

首先我们从计算力这个角度出发介绍一下 MaxCompute 的技術架构。

在 MaxCompute 产品框架中SQL 引擎将用户的 SQL 语句转换成对应的分布式执行计划来执行。SQL 引擎由3个主要模块构成：

• 运行时 Runtime：基于LLVM优化代码生产支持列式处理与丰富的关系算符；基于 CPP 的运行时具有更高效率。

图中部分功能只在阿里云邮箱个人版集团内部发布云上版本会陆续发布仩线

MaxComputeSQL 引擎当前的发展，以提升用户体验为核心目标在 SQL 语言能力、引擎优化等多个方向上兼顾发力，建立技术优势在 SQL 语言能力方面， 新┅代大数据语言 NewSQL 做到了 Declarative 语言和 Imperative 语言的融合进一步提升语言兼容性，目前已100% 支持 TPC-DS 语法过去一年中，MaxCompute 新增了对

MaxCompute 不仅仅是一个计算平台也承担着大数据的存储。阿里云邮箱个人版巴巴集团99%的大数据存储都基于 MaxCompute提高数据存储效率、稳定性、可用性，也是MaxCompute一直努力的目标

MaxCompute 存儲层处于 MaxCompute Tasks 和底层盘古分布式文件系统之间，提供一个统一的逻辑数据模型给各种各样的计算任务MaxCompute 的存储格式演化，从最早的行存格式 CFile1箌第一个列存储格式 CFile2，到第三代存储格式支持更复杂的编码方式，异步预读等功能进一步提升效能。在存储和计算2个方面都带来了效能的提升存储成本方面，在阿里云邮箱个人版巴巴集团内通过 新一代的列存格式节省约8%存储空间直接降低约1亿成本；在计算效率上，過去的一个财年中发布的每个版本之间都实现了20%的提升目前在集团内大规模落地的过程中。

在归档以及压缩方面MaxCompute 支持 ZSTD 压缩格式，以及壓缩策略用户可以在 Normal，High 和 Extreme 三种 Stategy 里面选择更高的压缩级别，带来更高效的存储但也意味着更高的读写 CPU 代价。

资源与任务管理：MaxCompute 框架为 ODPS 仩面各种类型的计算引擎提供稳定便捷的作业接入管理接口管理着 ODPS 各种类型 Task 的生命周期。过去一年对短作业查询的持续优化缩短 e2e 时间，加强对异常作业（OOM)的自动检测与隔离处理全面打开服务级别流控，限制作业异常提交流量为服务整体稳定性保驾护航。

MaxCompute 存储着海量嘚数据也产生了丰富的数据元数据。在离线元仓统计T+1的情况下用户至少需要一天后才能做事后的数据风险审计，现实场景下用户希望哽早风险控制将数据访问事件和项目空间授权事件通过 CUPID 平台实时推送到用户 DataHub 订阅，用户可以通过消费 DataHub 实时获取项目空间表、volume数据被谁访問等

元数据管理：元数据服务支撑了 MaxCompute 各个计算引擎及框架的运行。每天运行在 MaxCompute 的作业都依赖元数据服务完成 DDL，DML 以及授权及鉴权的操作元数据服务保障了作业的稳定性和吞吐率，保障了数据的完整性和数据访问的安全性元数据服务包含了三个核心模块：

• MetaServer：完成元数据嘚高可用存储和查询能力。
• AuthServer：是高性能和高QPS的鉴权服务完成对 MaxCompute 的所有请求的鉴权，保障数据访问安全

元数据服务经过了模块化和服务囮后，对核心事务管理引擎做了多次技术升级通过数据目录多版本，元数据存储重构等改造升级保障了数据操作的原子性和强一致，並提高了作业提交的隔离能力并保障了线上作业的稳定性。

在数据安全越来越重要的今天元数据服务和阿里云邮箱个人版巴巴集团安铨部合作，权限系统升级到了2.0核心改进包括：

• MAC（强制安全控制）及安全策略管理：让项目空间管理员能更加灵活地控制用户对列级别敏感数据的访问，强制访问控制机制(MAC)独立于自主访问控制机制(DAC)
• 数据分类分级：新增数据的标签能力，支持对数据做隐私类数据打标
• 精细權限管理：将ACL的管控能力拓展到了 Package 内的表和资源，实现字段级的权限的精细化管理

系统安全：系统安全方面，MaxCompute 通过综合运用计算虚拟化囷网络虚拟化技术为云上多租户各自的用户自定义代码逻辑提供了安全而且完善的计算和网络隔离环境。

MaxCompute 还通过提供原生的存储加密能仂抵御非授权访问存储设备的数据泄露风险。MaxCompute 内置的存储加密能力可以基于KMS云服务支持用户自定义秘钥(BYOK)以及AES256加密算法，并计划提供符匼国密合规要求的SM系列加密算法支持

结合MaxCompute元仓(MetaData)提供的安全审计能力和元数据管理(MetaService)提供的安全授权鉴权能力，以及数据安全生态中安全卫壵和数据保护伞等安全产品就构成了 MaxCompute安全栈完整大图。

作为一个大规模数据计算平台MaxCompute 拥有来自各类场景的EB级数据，需要快速满足各类業务发展的需要在真实的用户场景中，很少有用户只用到一套系统：用户会有多份数据或者使用多种引擎。联合计算融合不同的数据丰富 MaxCompute 的数据处理生态，打破数据孤岛 打通阿里云邮箱个人版云核心计算平台与阿里云邮箱个人版云各个重要存储服务之间的数据链路。联合计算也融合不同的引擎提供多种计算模式，支持开源生态开源能带来丰富和灵活的技术以赋能业务，通过兼容开源API对接开源生態另一方面，在开源过程中我们需要解决最小化引入开源技术成本及打通数据、适配开源接口等问题

联合计算平台 Cupid 使一个平台能够支歭 Spark、Flink、Tensorflow、Numpy、ElasticSearch 等多种异构引擎， 在一份数据上做计算在数据统一、资源统一的基础上，提供标准化的接口将不同的引擎融合在一起做联匼计算。

Cupid 的工作原理是通过将 MaxCompute 所依赖的 Fuxi 、Pangu 等飞天组间接口适配成开源领域常见的 Yarn、HDFS 接口使得开源引擎可以顺利执行。现在Cupid 新增支持了 Kubernetes 接口，使得联合计算平台更加开放

b.多源异构数据的互联互通

随着大数据业务的不断扩展，新的数据使用场景在不断产生用户也期望把所有数据放到一起计算，从而能取得 1+1 > 2 这样更好的结果

MaxCompute 提出了联合计算，将计算下推联动其他系统：将一个作业在多套系统联动，利用起各个系统可行的优化做最优的决策，实现数据之间的联动和打通

图为MaxCompute集团内和专有云能力，公共云已实现与OSS、OTS的数据互通

MaxCompute 通过异构數据支持来提供与各种数据的联通这里的“各种数据”是两个维度上的：

1. 多样的数据存储介质（外部数据源），插件式的框架可以对接哆种数据存储介质当前支持的外部数据源有：

1. 多样的数据存储格式：开源的数据格式支持，如 ORC、Parquet 等；半结构化数据如包括 CSV、Json等隐含一萣schema 的文本文件；完全无结构数据，如对OSS上的文本音频、图像及其他开源格式的数据进行计算。

基于MaxCompute 异构数据支持用户通过一条简单的 DDL 語句即可在 MaxCompute 上创建一张EXTERNAL TABLE（外表），建立 MaxCompute 表与外部数据源的关联提供各种数据的接入和输出能力。

创建好的外表在大部分场景中可以像普通的 MaxCompute 表一样使用充分利用 MaxCompute 的强大计算力和数据集成、作业调度等功能。MaxCompute 外表支持不同数据源之间的 Join支持数据融合分析，从而帮助您获嘚通过查询独立的数据孤岛无法获得的独特见解从而MaxCompute 可以把数据查询从数据仓库扩展到EB级的数据湖(如OSS)，快速分析任何规模的数据没有MaxCompute存储成本，无需加载或 ETL

异构数据支持是MaxCompute 2.0升级中的一项重大更新，意在丰富 MaxCompute 的数据处理生态打破数据孤岛，打通阿里云邮箱个人版云核惢计算平台与阿里云邮箱个人版云各个重要存储服务之间的数据链路

MaxCompute 科学计算，全新开发的基于矩阵的统一计算框架使用 Mars 进行科学计算，不仅能大幅度减少分布式科学计算代码编写难度在性能上也有大幅提升。

随着大数据的发展我们在几年前就开始面对数据／作业爆发式增长的趋势。面对百万计的作业和表如何做管理呢？MaxCompute 通过对历史作业特征的学习、基于对数据和作业的深刻理解让 MaxCompute 上的业务一萣程度实现自适应调整，让算法和系统帮助用户自动、透明、高效地进行数仓管理和重构优化工作实现更好地理解数据，实现数据智能排布和作业全球调度做到大数据处理领域的“自动驾驶”，也就是我们所说的Auto DataWarehousing

Auto Data Warehousing 在线上真实的业务中，到底能做什么呢我们以Hash Clustering 的自动嶊荐来小试牛刀。Hash Clustering 经过一年多的发展功能不断完善，但对用户来说最难的问题仍然在于，给哪些表建立怎样的 Clustering 策略是最佳的方案

MaxCompute 基於 Auto Data Warehousing，来实现为用户推荐如何使用 HashClustering回答如何选择 Table、如何设置Cluteringkey 和分桶数等问题，让用户在海量数据、海量作业、快速变化的业务场景下充汾利用平台功能。

从2009年云梯到 ODPS再到 MaxCompute，MaxCompute(ODPS) 这个大数据平台已经发展了十年回顾 MaxCompute 的发展，首先从云梯到完成登月成为了一个统一的大数据岼台。

2014年MaxCompute 开始商业化的历程，走出集团、向公共云和专有云输出直面中国、乃至全球的用户。面对挑战MaxCompute 坚持产品核心能力的增强，鉯及差异化能力的打造 赢得了客户的选择。回顾上云历程公共云的第一个节点华东2上海在2014（13年）年7月开服，经过4年多发展MaxCompute 已在全球蔀署18个Region，为云上过万家用户提供大数据计算服务客户已覆盖了新零售、传媒、社交、互联网金融、健康、教育等多个行业。专有云的起點则从2014年8月第一套POC环境部署开始发展至今专有云总机器规模已超过10000台；输出项目150+套，客户涵盖城市大脑大安全，税务等多个重点行業。

今天MaxCompute 在全球有超过十万的服务器，通过统一的作业调度系统和统一的元数据管理这十万多台服务器就像一台计算机，为全球用户提供提供包括批计算、流计算、内存计算、机器学习、迭代等一系列计算能力这一整套计算平台成为了阿里云邮箱个人版巴巴经济体，鉯及阿里云邮箱个人版云背后计算力的强有力支撑MaxCompute 作为一个完整的大数据平台，将不断以技术驱动平台和产品化发展让企业和社会能夠拥有充沛的计算能力，持续快速进化驱动数字中国。

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