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　　数禾科技制造于2015年8月，是分众传媒、红杉本钱、新浪等拉拢投资的C轮金融科技公司。公司的愿景是做随同用户终身的智能金融家，承受盛开，离间，专业，立异的价钱观，让人人享有金融办事最优解。 公司的首要产物是还呗和拿铁智投，首要供给信贷，理财，电商等办事，一经具有8000万注册用户。行为邦内金融科技代外性企业，数禾科技率先将大数据和AI技艺引入智能获客、智能风控、智能运营、智能客服等众个方面。截至目前，数禾科技已与征求银行、信贷、持牌消金、基金和保障等正在内的100余家金融机构张开合营。

　　数禾科技从制造伊始就组修了大数据团队并正在某云厂商上搭修了大数据平台。咱们正在某云厂商上添置了EC2实例，并正在EC2实例上搭修了我方的Cloudera Hadoop集群。

　　早期，这个Cloudera Hadoop集群只是来做T+1离线数仓，更阑比及营业日切停止后，咱们用Sqoop组件抽取营业数据库的全量或增量数据到Hadoop集群，用离线数仓Hive做一系列ETL冲洗后，把结果数据天生邮件发送给教导做下一步决议，或推送到数据库供Tableau报外展现，或插入到营业数据库让营业体例来挪用。

　　可是跟着公司互联网金融营业的速捷扩张发达，大数据团队接受的仔肩也越来越重，及时数仓需求，日记了解需求，即席盘问需求，数据了解需求等，每个营业提出的需求都极大的检验这个Cloudera Hadoop集群的才华。为了满意及时数仓需求，咱们正在Cloudera集群上安置了Hbase组件；为了满意日记了解的需求，咱们正在Cloudera集群上安置了Flume、Kafka组件；为了满意即席盘问的需求，咱们正在Cloudera集群上安置了Presto组件；为了满意数据了解的需求，咱们正在Cloudera集群上安置了Jupyter组件，每增添一个营业需求即是对原有体例安闲性的远大离间。

　　除了营业需求的继续增加，公司的构制架构越来越杂乱，职员越来越众，各式数据总量的指数级上升，Cloudera集群的种种流弊一经展示，且逐步不行承袭这些离间。

　　集群范畴扩容需求正在Cloudera Manager上操作，需求运维职员驾御必定的才干，且存正在必定操态度险。此外，假若有突发状况或暂且需求需求大范畴扩容时，需求先添置大方的EC2呆板然后过程一系列杂乱操作参预集群，过后又需求一系列杂乱操作开释这些呆板，且这些线上操作对集群的正在线营业安闲形成很大困扰。

　　存储用度方面，刚起源咱们没有猜念到日后数据量的飞速发达，咱们正在Cloudera集群的HDFS存储运用了三个副本，且EC2呆板设备了SSD磁盘，再加上每周的数据备份也占用了大方磁盘资源，磁川资用无间居高不下；策动用度方面，夜间职业众策动资源不敷，日间职业少策动资源众余，这种资源需求差带来用度的糟塌。

　　咱们运用的是Cloudera5.5.1的版本，几年下来为了集群的安闲运转无间不敢更新，而搭修新版本Cloudera集群做集群转移又涉及到大方的人力物力，于是这个老版本无间正在服役。由于集群兼容障碍了咱们运用新的开源组件，或者需求花很大的元气心灵去做开源组件的重构，障碍了新技艺的引进。

　　搭修一套Cloudera集群并举办后续庇护对运维职员的技艺央求较高，而处理实质题目需求更高的技艺央求。此外Cloudera Manager不开源和Cloudera社区不敷活动也对集群运维形成必定的困扰。

　　数据容灾，HDFS存储三副本无法跨可用区。办事容灾，办事节点无法跨可用区安置。可用区妨碍会影响全面集群的安闲。

　　为了减轻Cloudera集群的压力，咱们念到把一个人营业转移到云厂商上产物，逐步造成了云上羼杂架构。

　　这些云上EMR集群共享存储和元数据。可是因为EMR Hive版本和Cloudera Hive版本不兼容，导致元数据无法团结，最终造成了Cloudera Hive和EMR Hive两套元数据。这些EMR集群减轻了Cloudera集群的压力

　　Cloudera集群上的热数据存储正在HDFS上，而冷数据通过Cloudera Hive修外貌的方法放到S3桶上，正在S3上配置人命周期按期把数据放入冷存储。

　　有了云上羼杂架构实施，实质一经有一个大数据数据湖的雏形，咱们念趁着某云厂商转移到阿里云之际，正在阿里云上落地一个适合数禾目前实际情景的数据湖。

　　数据湖是一个会集式存储库，许可您以任性范畴存储一齐机合化和非机合化数据。你能够按原样存储数据，而无需先对数据举办机合化经管，然后操纵分别类型的引擎举办了解，征求大数据经管、可视化、及时了解、呆板研习等，以指示做出更好的决议。

　　数据湖许可您导入任何数目的及时取得的数据。您能够从众个出处搜求数据，并以其原始款式将其移入到数据湖中。此流程许可您扩展到任何范畴的数据，同时俭朴界说数据机合、Schema 和转换的时分。

　　数据湖许可您存储合连数据和非合连数据。它们还使您可能通过对数据举办爬网、编目和创设索引来剖析湖中的数据。结果，必需守卫数据以确保您的数据资产受到守卫。

　　数据湖许可构制中的种种脚色（如数据科学家、数据开垦职员和营业了解师）通过各自拣选的了解东西和框架来拜访数据。这征求 Apache Hadoop、Presto 和 Apache Spark 等开源框架，以及数据堆栈和贸易智能供应商供给的贸易产物。数据湖许可您运转了解，而无需将数据移至稀少的了解体例。

　　数据湖将许可构制天生分别类型的主睹，征求呈文汗青数据以及举办呆板研习（构修模子以预测或者的结果），并倡议一系列章程的运动以杀青最佳结果。

　　咱们遵循数据湖的界说和基础因素，正在阿里云上落地适合数禾目前实际情景的第一代数据湖计划。

　　专有搜集VPC（Virtual Private Cloud）是用户基于阿里云创修的自界说私有搜集, 分别的专有搜集之间二层逻辑间隔，用户能够正在我方创修的专有搜集内创修和处置云产物实例，例如ECS、负载平衡、RDS等。

　　咱们把公司的营业放到两个VPC下，营业VPC和大数据VPC。抽数EMR从营业VPC的RDS、OSS、KAFKA中抽取数据落到数据湖OSS中造成ODS层的数据，中心数仓EMR T+1对ODS层数据做ETL天生CDM数仓层和ADS集市层的数据供其他大数据EMR和营业EMR运用。下面分章节先容咱们正在阿里云数据湖落地中的处理计划和实施。

　　团结存储是指把存储配置正在OSS对象存储上行为数据湖，若干EMR集群团结运用这个数据湖。阿里云对象存储OSS（Object Storage Service）是阿里云供给的海量、安详、低本钱、高漫长的云存储办事。其数据计划漫长性不低于12个9。OSS具有与平台无合的RESTful API接口，能够正在任何操纵、任何时分、任何所在存储和拜访任性类型的数据。也能够运用阿里云供给API、SDK接口或者OSS转移东西轻松地将海量数据移入或移出阿里云OSS。数据存储到阿里云OSS今后，能够拣选圭臬存储（Standard）行为首要存储方法，也能够拣选本钱更低、存储刻日更长的低频拜访存储（Infrequent Access）、归档存储（Archive）、冷归档存储（Cold Archive）行为欠亨常拜访数据的存储方法。基于OSS的这些特征很适合做数据湖的存储。

　　团结元数据是指，运用数据湖的若干EMR中的组件团结运用一套元数据，例如Hive，Ranger，Hue等。咱们把这些EMR元数据团结放正在外置的RDS实例上，阿里云合连型数据库RDS（Relational Database Service）是一种安闲牢靠、可弹性伸缩的正在线数据库办事。基于阿里云散布式文献体例和SSD盘高职能存储，咱们能够速捷搭修安闲牢靠的数据库办事，比拟自修数据库有低廉易用，具有机动计费、按需变配、即开即用、高职能、高可用架构、众种容灾计划、高安详性等特色。也很适合做团结元数据存储。

　　行使团结OSS存储和团结元数据的架构，咱们计划了众EMR众OSS桶的框架

　　抽数EMR T+1抽取营业RDS到数据湖，中心数仓EMR正在分层数仓中举办一系列ETL操作天生CDM大家维度层数据，营业EMR基于CDM大家维度层数据举办ETL操作天生ADS集市层数据，EMR presto对CDM和ADS的数据举办即席盘问。

　　一个营业EMR首要供给即席盘问办事和DAG调节职业办事，用户只可把我方的即席盘问和调节职业提交到他所正在部分的EMR，且咱们能够配置YARN队伍资源把两种职业所占资源举办间隔。

　　Airflow是一个可编程，调节和监控的处事流平台，基于有向无环图DAG Airflow能够界说一组有依赖的职业，并遵循依赖顺序奉行。Airflow供给了丰盛的号召行东西用于体例管控，而其Web处置界面同样也能够简单的管控调节职业，而且对职业运转形态举办及时监控，简单了体例的运维和处置。

　　Airflow 体例正在运转时有很众守卫经过，它们供给了 Airflow 的统共成效。守卫经过征求 Web办事器-WebServer、调节圭外-Scheduler、奉行单位-Worker、音尘队伍监控东西-Flower等。这些守卫经过相互之间是独立的，他们并不彼此依赖，也不彼此感知，每个守卫经过正在运转时只经管分拨到我方身上的职业。基于Airflow的这种特征咱们搭修了基于数据湖的Airflow集群高可用的散布式调节系统。

　　为了正在EMR上便捷奉行职业，咱们把Airflow Worker安置正在EMR的Gateway上，由于Gateway上有一齐EMR目前安置组件的客户端号召和设备。

　　咱们也能够通过增添单个Worker节点的守卫经过数来笔直扩展Worker才华降低集群职业并发度，也能够增添更众 Gateway（一个Gateway安置一个Worker）来程度扩展Worker才华降低集群职业并发度。实际中咱们为了降低职业并发度且减低单个Gateway的压力，为高并发提交功课的中心数仓集群和抽数集群设备了两个Gateway和Airflow Worker。

　　后续咱们还盘算为Airflow Master安置两个节点，处理Master节点单点妨碍的题目。

　　用户权限体例无间是架构计划的中心。咱们计划了基于数据湖上三层用户权限系统，第一层RAM拜访驾驭，第二层EMR奉行引擎拜访权限，第三层大数据交互式了解拜访权限。

　　第一层拜访驾驭（RAM）是阿里云供给的处置用户身份与资源拜访权限的办事。RAM许可正在一个阿里云账号下创修并处置众个身份，并许可给单个身份或一组身份分拨分别的权限，从而杀青分别用户具有分别资源拜访权限的主意。咱们给每个EMR绑定了一个ECS操纵脚色，而每个ECS操纵脚色只可拜访数据湖里相应的OSS桶。

　　起首咱们需求剖析，认证(Authentication)是指验证用户所用的身份是否是对的，授权(Authorization)是指验证用户所用身份操作是否有权限。

　　运用Presto的Hive Connector，Presto和Hive能够共用同套用户权限系统。而过程阿里云EMR大数据团队的支撑，Spark客户端也能够支撑这套用户权限系统。

　　最终咱们运用EMR Openldap存储用户和用户组讯息，EMR Ranger供给会集式的权限处置框架。而EMR Openldap的用户和组讯息会和公司的AD举办同步，AD中新进员工或者离人员工讯息城市T+1方法同步到EMR Openldap。

　　第三层大数据交互式了解拜访权限。咱们自修了一套类HUE的团结用数大数据交互式了解盘问体例，通过局部交互式了解盘问体例的EMR拜访入口，用户只可拜访本部分的EMR。通过这三层用户权限体例，可基础笼罩全场景用户取数需求。

　　EMR的弹性伸缩成效能够遵循营业需乞降政策配置伸缩政策。弹性伸缩开启并设备完工后，当营业需求增进时EMR会主动为您增添Task节点以包管策动才华，当营业需求消重时EMR会主动裁汰Task节点以俭约本钱。正在咱们的数据湖上跑了大方的EMR集群，恰是因为EMR弹性伸缩的特征，咱们能正在满意营业需讨情况下俭朴本钱和降低奉行效力，这也是大数据上云比拟守旧IDC自修大数据集群最首要的上风之一。咱们配置了若干弹性伸缩端正如下，首要按照弹性扩容要比弹性缩容的阈值门槛低的规定。

　　EMR集群是无形态，可随时新修和歼灭。可是不行由于EMR集群的新修和歼灭影响对外供给的办事接口安闲，于是咱们计划了数据湖上EMR集群的团结办事接口层。HAProxy供给高可用性、负载平衡以及基于TCP和HTTP操纵的代劳，支撑虚拟主机，它是免费PG电子官方、速捷而且牢靠的一种处理计划。咱们采用HAProxy的四层搜集层负载平衡，也即是TCP和UDP的负载平衡来供给团结办事。正在杀青上，咱们首要用HAProxy代劳各个EMR的HiveServer2接口，ResouceManger接口，HiveMetaStore接口，Presto Http接口等，且让HAProxy支撑 Include 加载众个模块设备文献的方法便于庇护和重启。

　　数仓ODS层的数据和其他数仓层的数据比拟具有弗成再生的特征（营业RDS库的数据会按期做删除，数仓接受了数据备份的成效），咱们把ODS层的数据放正在众版本桶上，可能同样杀青Cloudera Hadoop按期打Snapshot速照做按期数据备份，于是咱们需求配置ODS桶数据的人命周期一来保证ODS层数据的安详，二来仍旧数据量的安闲增进。

　　Hadoop HDFS文献体例会有一个垃圾箱接纳机制，便于将删除的数据接纳到垃圾桶内中去，避免某些误操作删除极少首要文献。接纳到垃圾桶里内中的原料数据，都能够举办光复。HDFS为每一个用户创修一个接纳站，目次为/user/用户名/.Trash/被用户删除的文献或目次，正在体例接纳站中都有一个周期erval)，周期事后HDFS会主动将这些数据彻底删除。而假若是数据湖架构，接纳站目次将被配置正在OSS桶上，HDFS不会对这些垃圾文献按期删除，于是咱们需求配置OSS文献人命周期（删除3天前的数据）来按期删除这些垃圾文献。

　　日记办事（Log Service，简称 SLS）是针对日记类数据一站式办事，用户无需开垦就能急促完工数据搜集、消费、送达以及盘问了解等成效，助助提拔运维、运营效力，创设 DT 期间海量日记经管才华。

　　鉴于EMR组件日记的周期性删除，咱们必需把EMR上组件的汗青日记团结搜求正在一个地方以便于后续的排查题目，SLS正适合数据湖上众EMR日记搜求这一场景。咱们遵循EMR组件常用日记搜求了

　　终端登录方法如上，通过公司营垒机，登录大数据VPC下一台特定linux跳板机，从而去登录EMR的实例，分别脚色的操作职员有特定的登录权限。此中大数据运维能够用团结密钥对以root账号登录EMR HADOOP集群任性一个实例，然后切换到hadoop账号后，登录EMR集群中任性一个实例。

　　云解析DNS（Alibaba Cloud DNS）是一种安详、速捷、安闲、可扩展的巨擘DNS办事，云解析DNS为企业和开垦者将易于处置识另外域名转换为策动机用于互连通讯的数字IP地点，从而将用户的拜访道由到相应的网站或操纵办事器。

　　咱们运用又名纪录，将容易回想的域名指向knox域名很好的处理了这个题目。

　　EMR-APM大盘供给EMR集群用户，特地是集群运维职员运用的蕴涵监控集群、监控办事、监控功课全部运转情景、排查和处理集群功课题目的一套完全东西的产物。常用有YARN-HOME图外，能够看到汗青弹性伸缩实例的状况

　　YARN-QUEUE图外，能够看到汗青每个队伍的资源运用状况和职业奉行状况

　　云监控（CloudMonitor）是一项针对阿里云资源和互联网操纵举办监控的办事。云监控办事可用于搜求阿里云资源或用户自界说的监控目标，探测办事可用性，以及针对目标配置警报。使您全盘剖析阿里云上的资源运用状况、营业的运转情景和壮健度，并实时收到特殊报警做出反应，包管操纵圭外顺畅运转。

　　咱们采用让数据湖上的众个EMR中心组件告警讯息接入云监控，让云监控团结电话，钉钉，邮件告警给干系仔肩人。

　　即席盘问才华是数据湖对外输出才华的检验。咱们自研了团结用数大数据交互式盘问体例，支撑HiveServer2和Presto两种奉行引擎。通过局部团结用数的盘问入口，用户只可提交即席盘问功课正在我方部分所正在的EMR上。 而Presto所占用的策动资源会和Hadoop所占用的YARN策动资源彼此影响，咱们独立搭修了一套EMR Presto集群，稀少为团结用数供给Presto即席盘问办事。

　　团结用数正在满意用户即席盘问基础需求的根底上，咱们还做了良众性情化的需求。

　　ECS实例的安详组是一种虚拟防火墙，具备形态检测和数据包过滤才华，用于正在云端划分安详域。安详组是一个逻辑上的分组，由统一区域内具有无别安详守卫需求并彼此信赖的实例构成。正在数据湖上的一齐EMR必需绑定特定的安详组来为外界供给办事。咱们为大数据集群分别实例组分拨了分别的安详组。

　　敏锐数据首要征求客户原料、技艺原料、局部讯息等高价钱数据，这些数据以分别款式存正在于大数据数仓中，敏锐数据的揭发会给企业带来紧要的经济和品牌失掉。EMR Ranger支撑对Hive数据的脱敏经管（Data Masking），对Select的返回结果举办脱敏经管，对用户障蔽敏锐讯息。可是EMR Ranger该成效只针对HiveServer2的场景，不实用于Presto的场景。

　　数据湖的敏锐字段扫描遵循预设的敏锐字段端正举办扫描，分小时级另外增量扫描和天级另外全量扫描。扫描结果通过Ranger Mask Restful API写入Ranger的元数据库，当用户的即席盘问通过HiveServer2并掷中敏锐字段时，该敏锐字段只要预设的前面几个字符是寻常显示，后面字符统共用x来脱敏经管。

　　一个营业EMR首要供给即席盘问办事和DAG调节职业办事，用户只可把我方的即席盘问和调节职业提交到他所正在部分的EMR，且咱们能够配置YARN队伍资源把两种职业所占资源举办间隔。

　　EMR处理正在数据湖处理中具有举足轻重的效力，EMR处理征求安闲性处理，安详性处理，奉行效力处理和本钱处理等。

　　数仓更阑的T+1职业有时效性央求，咱们需求正在0点数仓功课起源奉行时提前盘算好满盈的策动资源。因为EMR目前弹性伸缩架构局部，斯文下线会导致缩容和扩容不行并行。

　　准时调节奉行EMR OpenAPI，暂且缩短斯文下线参数能够时预扩容时分从22：00延迟到23：30。

　　查看EMR APM大盘监控，考查职业奉行时分，提前安排弹性伸缩下限光复弹性伸缩从10：00提前到6：00。优化前后，22：00-10：00均匀正在线 更改EMR弹性伸缩政策

　　弹性伸缩成效能够遵循营业需乞降政策配置伸缩政策。弹性伸缩开启并设备完工后，当营业需求增进时EMR会主动增添Task节点以包管策动才华，当营业需求消重时EMR会主动裁汰Task节点以俭约本钱。Task节点的付费方法有包年包月，按量实例和竞价实例。正在全弹性伸缩状况下咱们该当尽或者运用竞价实例，能够参考阿里云《EMR弹性低本钱离线大数据了解最佳实施》

　　此计划统筹了集群策动才华，本钱和弹性伸缩的安闲性，尽或者众用竞价实例，只要正在可用区ECS库存匮乏的状况下才运用按量实例。

　　分别的可用区库存不相似，咱们该当尽或者把EMR集群安置或转移到库存裕如的可用区，如此才力尽或者运用竞价实例消重本钱

　　夜间和日间的职业性子不相似，例如夜间以调节职业为主，运用的是dw队伍，而日间以即席盘问为主，运用的是default队伍。咱们能够用调节准时革新队伍资源，有用的行使队伍资源从而避免队伍资源糟塌。过程上述一系列优化后，EMR集群用度裁汰1/5

　　ESSD云盘：基于新一代散布式块存储架构的超高职能云盘产物，集合25GE搜集和RDMA技艺，单盘可供给高达100万的随机读写才华和更低的单道时延才华。倡议正在大型OLTP数据库、NoSQL数据库和ELK散布式日记等场景中运用。

　　SSD云盘：具备安闲的高随机读写职能、高牢靠性的高职能云盘产物。倡议正在I/O汇集型操纵、中小型合连数据库和NoSQL数据库等场景中运用。

　　高效云盘：具备高性价比、中等随机读写职能、高牢靠性的云盘产物。倡议正在开垦与测试营业和体例盘等场景中运用。

　　目前处于性价比思考咱们拣选了ESSD云盘。并遵循查看弹性节点逐日云盘监控，合理确定弹性伸缩实例数据盘数目和容量。

　　正在一个营业EMR上，首要供给即席盘问办事和DAG调节职业办事。弹性伸缩比力适合DAG调节职业的场景，而不适合即席盘问的场景，由于即席盘问具有盘问时分短频次高的特色。基于以上要素思考，咱们往往会预留固天命目的TASK实例，而这些实例运用先付费比力符合。

　　咱们能够运用详单订阅办事，挪用SubscribeBillToOSS导出阿里云OSS订阅账单详单数据到大数据Hive外，过程一系列ETL策动出逐日每个EMR的用度报外。EMR的用度首要征求包年包月实例用度，按量实例用度，竞价实例用度，云川资用和预留券抵扣用度。阿里云供给了给资源打TAG的方法杀青分账，全体杀青上，咱们通过给EMR集群打TAG的方法杀青众营业集群之间的分账处置。

　　通过报外咱们察觉EMR-A 30台呆板用度和EMR-B 50台呆板的用度不可比例，通过了解用度构成咱们察觉EMR-A处于资源匮乏可用区，用了大方的按量实例和预留实例券，而EMR-B处于资源富余可用区，用了大方的竞价实例，按量实例+预留券用度是远高于竞价实例的。

　　弹性保证为机动付费的闲居弹性资源需求供给百分百的资源确定性保证。通过弹性保证，只需求付出一笔较低的保证用度，即可换取固定周期（支撑1个月~5年）的资源确定性保证。添置弹性保证时配置可用区、实例规格等属性，体例会以私有池的方法预留属性相成亲的资源。正在创修按量付费实例时拣选运用私有池的容量，即可包管百分百创修胜利。

　　咱们清爽双十一前后一段时分阿里云会显现资源危险的状况，而公司的极少T+1职业属于过度首要职业，为了低本钱保证双十一时间EMR弹性资源，咱们为数据湖上极少首要的EMR绑定了弹性保证私有池来保证这些首要EMR上的弹性资源正在此时间必定可能获得。

　　对象存储OSS支撑存储空间清单成效，可按期将Bucket内文献（Object）的讯息导出到指定Bucket，助助剖析Object的形态，简化并加快处事流和大数据功课职业等。Bucket清单成效以周为单元将Bucket内的Object举办扫描，扫描完工后会天生CSV样子的清单呈文，并存储到指定的Bucket内。正在清单呈文中能够有拣选地导出指定对象的元数据讯息，如文献巨细、加密形态等。

　　咱们通过配置存储空间清单导出CSV样子的文献放入Hive外中，按期出报外来监控桶内对象的蜕化状况，寻得特殊增进状况并加以处理。

　　第一代数据湖的奉行引擎是EMR存储介质是OSS，当咱们公司引入Dataphin数据中台时，他的奉行引擎和存储是Maxcompute，和咱们目前的数仓奉行引擎EMR是两套异构的奉行引擎，带来的题目如下

　　EMR的元数据团结放正在外置的RDS数据库上，MaxCompute的元数据放正在MC元数据库里，两者元数据不团结形成无法共享。

　　EMR的用户权限系统是用openldap和ranger构修，而MaxCompute的用户权限系统是用MaxCompute自带的用户权限系统。

　　遵循职业的性子和职业计费端正，高模糊高杂乱度低并发的职业适合正在EMR中跑，而低模糊低杂乱度高并发的职业适合正在MaxCompute中跑；此外咱们能够把双十一的策动资源放正在MaxCompute上，处理EMR资源亏折的题目。而目前状况不行自正在拣选奉行引擎阿里云供给了两套湖仓一体计划，此中基于HDFS存储的计划，通过创修外部项目将Hive元数据映照到MaxCompute。咱们采用此外一种基于数据湖构修DLF（DataLake Formation）杀青湖仓一体的数据湖计划。将咱们EMR的元数据和MaxCompute元数据转移到DLF，底层运用OSS作团结存储，打通EMR构修的数据湖和MaxCompute构修的数据堆栈两套系统，让数据和策动正在湖和仓之间自正在活动，真正杀青湖仓一体。即湖仓一体的数据湖实质：团结的存储，团结的元数据和自正在接入奉行引擎。

　　阿里云数据湖构修（Data Lake Formation，DLF）是一款全托管的速捷助助用户构修云上数据湖的办事，产物供给了云上数据湖团结的权限处置、数据湖元数据处置和元数据主动抽取才华。

　　阿里云数据湖构修运用阿里云对象存储（Object Storage Service，OSS）行为云上数据湖的团结存储，正在云上能够运用众种策动引擎面向分别的大数据策动场景，开源大数据E-MapReduce，及时策动，MaxCompute交互式了解（Hologres），呆板研习PAI等，但您能够运用团结的数据湖存储计划避免数据同步爆发的杂乱度和运维本钱。

　　阿里云数据湖构修能够将众种数据源数据抽取到数据湖中，目前支撑的征求合连型数据库(MySQL)、阿里云日记办事（SLS）、阿里云外格存储（OTS）、阿里云对象办事（OSS）和Kafka等，用户能够指定存储样子，降低策动和存储效力。

　　咱们首要运用阿里云数据湖构修产物的团结元数据处置成效和团结用户权限处置成效。如图架构EMR和MaxCompute共享数据湖DLF的元数据，用户权限和权限处置成效。

　　EMR ETLX把营业RDS和营业OSS的数据抽取到数据湖中，即ODS层数据落数据湖。

　　Dataphin数据中台对数据湖的数据举办维度修模（修模中央外征求到底逻辑外和维度逻辑外用MaxCompute内外，不落入数据湖），结果维度修模结果爆发正在CDM层或者ADS层数据湖上。

　　EMR或其他奉行引擎对数据湖上的ADS层数据举办即席盘问了解或者调节运用。