阿里云重磅更新全链路数据湖解决方案，主要包含开源大数据平台E-MapReduce(EMR) + 一站式大数据数据开发治理平台DataWorks + 数据湖构建DLF + 对象存储OSS等核心产品。

近日，阿里云EMR重磅推出新版数据湖Datalake，100%兼容社区大数据开源组件，具备极强的弹性能力，支持D数据湖构建DLF，数据湖存储OSS和OSS-HDFS，支持Delta Lake、Hudi、Iceberg三种湖格式。同时新版本Datalake对接阿里云一站式大数据开发治理平台DataWorks，沉淀阿里巴巴十多年大数据建设方法论，为客户完成从入湖、建模、开发、调度、治理、安全等全链路数据湖开发治理能力，帮助客户提升数据的应用效率。

另外，解决方案提供了“统一元数据管理、数据入湖、数据存储、缓存加速、弹性计算、容器、数据分析、任务编排、运维管理，以及安全”等全面数据湖能力。通过了工业和信息化部中国信息通信研究院大数据能力专项评测，荣获“云原生数据湖基础能力专项评测证书”。

阿里云全链路数据湖开发治理解决方案使用OSS/OSS–HDFS作为数据湖存储，DLF作为数据湖构建和管理工具，JindoFS进行湖缓存加速，EMR作为弹性计算引擎进行湖计算，DataWorks进行数据开发和治理。DataWorks各模块与DataLake深度集成，从而实现一站式数据湖开发治理。

核心运维管控能力介绍

弹性能力

1. 弹性伸缩支持按集群负载和按时间2种模式
2. 弹性伸缩组支持多种实例规格
3. 支持抢占式实例（相较按量付费成本降低80%以上）
4. 支持成本优化模式（弹性比例的按量付费+包年包月）

集群管控能力

1. 分钟级别创建和扩容集群，无需手动部署和启动服务
2. 完善的集群监控和告警体系，覆盖硬件和引擎服务，支持配置告警模板

新版数据湖对比Hadoop集群优势

性能更优

• 速度加快

新版数据湖集群节点组扩容速度得到明显提升，单批次大规模节点扩容速度提升80%

• 支持并发

支持任务节点（task节点类型）多节点组并行扩缩容，能够覆盖多种使用场景，业务效率成倍提升。

功能更全

• 弹性伸缩能力更强

可以同时配置按时间伸缩和按负载伸缩；支持优先下线负载低的节点；配置规则不依赖于是否运行弹性伸缩活动，可灵活修改配置（仅影响下一次触发）。

• 执行逻辑更贴近使用场景

多方位调研用户真实使用场景，功能执行逻辑设计更贴近业务实际。如：

1）弹性伸缩扩容策略支持多实例选择并按顺序弹出（兜底库存不足场景），弹性伸缩缩容支持配置优雅下线并默认按负载选择目标节点下线（减少缩容时对集群任务影响）

2）同一节点组多个弹性规则同时触发时，默认按照用户规则排序依次生效（灵活应对多种使用场景）

• 操作体验优化

更丰富的配置提示和操作引导，并新增配置项预校验逻辑，降低用户学习成本和操作失败概率。

成本更省

• 弹性伸缩性能更优，功能覆盖更广泛的场景

弹性伸缩生效更快，支持功能更全。可以帮助用户更快更好地对硬件资源进行敏捷管理，根据业务需要设置相关策略，自动变更集群规模，减少硬件资源浪费。

• 通过灵活配置抢占式实例进一步压缩成本

在新增节点组时，提供完善的抢占式实例配置策略和兜底策略供用户配置，用户可以根据其业务诉求灵活配置，通过配置抢占式实例能够进一步压缩成本。

与Hadoop集群全面对比

DataWorks基于EMR-Datalake、EMR-Clickhouse、CDP等大数据引擎，为数据湖/数据仓库/湖仓一体等解决方案提供统一的全链路大数据开发治理平台。作为阿里巴巴数据中台的建设者，DataWorks从2009年起不断沉淀阿里巴巴大数据建设方法论，通过智能数据建模、全域数据集成、高效数据开发、主动数据治理（数据质量、数据地图等）、全面数据安全、快速分析服务六大全链路数据治理的能力，与数万名政务/金融/零售/互联网/能源/制造等客户携手，助力产业数字化升级。

智能数据建模

DataWorks智能数据建模沉淀阿里巴巴数据中台建模方法论，以维度建模为基础，从数仓规划、数据标准、维度建模、数据指标四个方面，以业务视角对业务的数据进行诠释，让数据仓库的建设向规范化，可持续发展方向演进。针对Datalake的智能数据建模能力将在2022年8月份正式发布。

全域数据集成

DataWorks数据集成是开源DataX的商业化团队，在数据湖场景下支持50+种数据源之间的离线同步，包含数据湖常见的HDFS、Hive、Hbase、OSS、Kafka等数据源，MySql、Oracle、SQLServer等数据库。同时，针对IDC>>云上、云厂商>>云厂商、云产品>>云产品、云账号>>云账号等各种同步场景，提供网络连通的解决方案，让客户在复杂网络环境、丰富的异构数据源之间，依旧保持高速稳定的数据移动能力。

高效数据开发

DataWorks数据开发（DataStudio）与运维中心面向EMR-Datalake、EMR-CK、CDH等引擎，提供可视化开发的主界面，赋予用户智能代码开发、多引擎混编工作流、规范化任务发布的强大能力，帮助用户轻松构建数据湖、离线数仓、实时数仓与即席分析系统，保证数据生产的高效与稳定。

数据开发-核心开发调度能力

• 支持EMR Hive、EMR MR、EMR Spark SQL、EMR Spark、EMR shell、EMR Presto、EMR Impala、EMR Spark Streaming共八种节点。
• 远超开源的超大规模调度稳定能力（双11单日千万级任务实例）
• 分钟/小时/天/周/月多种调度周期
• 业务流程全局参数/节点上下文传参

数据开发-多种可视化数据对象管理及控制节点

• 可视化资源文件上传（HDFS/OSS）
• 可视化管理UDF（Java）
• 可视化建表（支持HDFS/OSS）

• 归并、赋值、顺序、循环、分支等控制节点。
• 多种调度周期混合编排
• 可视化业务流程编排

数据开发-智能SQL编辑器

• 语法高亮
• 关键词自动补全
• 表/字段信息提示
• 函数信息提示

任务运维-运行诊断

运行诊断可帮助用户快速定位任务出错原因，例如

• 上游依赖未完成
• 调度资源不足
• 数据质量规则拦截
• 基线破线

同时拥有补数据相关能力，方便用户快速处理运维情况。在告警方面，运维中心支持多种告警方式

• 支持Webhook（钉钉、微信、飞书）、电话、短信、邮件等多渠道告警
• 支持基于值班表配置告警人员，

任务运维-智能基线

智能基线是DataWorks独创的监控技术，具备国家专利，用户无需配置每个任务的告警时间，仅需配置最终产出节点的告警时间，智能基线会基于历史的任务运行情况，在核心任务可能无法准时产出时，做提前告警，保障核心任务的生产稳定。

主动数据治理

DataWorks数据治理包含数据治理中心、数据质量、数据地图等多个产品，覆盖事前、事中、事后的数据生命周期，通过数据治理健康分、质量规则、数据大血缘等能力，将书面的数据治理规范落地成平台化的产品能力，让数据治理不再一个 “阶段性项目”，而是一个“可持续的运营项目”。

数据质量

EMR HIVE节点支持DataWorks数据质量规则，内置37种数据质量规则模板，可以进行可视化、批量数据质量规则配置，提高数据质量规则配置效率。同时该模块与数据开发调度深度集成，可通过调度触发规则运行，节省计算资源，及时发现问题。

• 支持37种内置数据质量模板规则
• 支持批量配置规则、规则模板
• 支持绑定调度引擎并在质量报警时阻塞业务流程
• 支持动态阈值（顶会论文技术，算法自动判定告警阈值）
• 支持SQL自定义规则
• 支持短信、邮件、钉钉告警
• 支持自定义数据质量报告
• 支持质量问题处理记录

同时，数据质量支持强弱规则设置，进行灵活的运维控制。

• 强规则，直接阻塞下游任务运行，防止问题数据污染下游，浪费下游执行的计算资源
• 弱规则，只告警，不阻塞任务运行，针对一些非核心任务。

数据地图

数据地图支持完整的EMR-Datalake元数据体系，可以针对表名、字段名进行快速搜索，基于表、字段血缘浏览上下游关系快速找表，包括：

• 支持表基础信息、业务描述信息、产出信息等
• 支持分区、字段的明细信息与变更记录
• 支持表的产出信息解析（包括对表写入数据 或者 创建分区的调度任务）
• 支持表、字段的血缘信息解析（实时解析）
• 支持对表进行分级分类、收藏等操作
• 支持全局检索、按类目导航检索、按类目过滤

表基础信息：

表血缘信息：

全面数据安全

在数据安全方面，DataWorks支持Datalake引擎数据全生命周期的安全管理。包括以下5个方面：

数据传输安全

• 数据源访问控制

数据存储安全

• 存储加密
• 数据备份

数据处理安全

Ranger精细化数据授权管控

规范化开发流程，开发环境、生产环境执行身份独立管理

数据交换安全

数据脱敏

通用数据安全

RBAC权限模型

操作行为审计

LDAP认证管理

快速分析服务

SQL查询：完善的SQL查询编辑器，支持即席查询Hive、SparkSQL、Impala

电子表格：即席分析数据，Web类型的Excel

数据服务：低代码快速搭建ClickHouse API

快速入门：DataWorks on EMR快速入门 - 开源大数据平台E-MapReduce - 阿里云

使用须知：DataWorks On EMR开发流程（必读） - 大数据开发治理平台 DataWorks - 阿里云

调度任务迁移