2 阿里云大数据与开源生态对比 2.1 Hadoop 及开源生态与阿里云大数据生态对比 2.1.1 主流大数据体系架构 Hadoop 及开源生态由一系列的开源组件共同组成，很多用户基于 Hadoop 及开源生态组件构 建企业数据仓库/数据湖、机器学习、实时分析、BI 报表等大数据应用。我们常见的大数据架构 的逻辑组件关系如下图所示： 这些逻辑组件包括： 支持，同时语法高度兼容 Hive，有 Hive 背景开发者直接上手，特别在大数据规模下性能强大。 * 完全自主开发的 compiler，语言功能开发更灵活，迭 代快，语法语义检查更加灵活高效 * 基于代价的优化器，更智能，更强大，更适合复杂的查 询 * 基于 LLVM 的代码生成，让执行过程更高效 * 支持复杂数据类型(array,map,struct) * 支持 Java、Python 语言的 SET)、脚本运行模式、参 数化视图 * 支持外表(外部数据源+StorageHandler 支持非结构化 数据） MapReduce MaxCompute MR 支持 MapReduce 编程接口(提供优化增强的 MaxCompute MapReduce,也提供高度兼容 Hadoop 的 MapReduce 版本) 不暴露文件系统，输入输出都是表 通过 MaxCompute 客户端工具、Dataworks

topology用于管理和组织机器，利用底层机器的放置、网络的规划以面向业务提供如下功能和非功能需求。 1. 故障域的隔离：比如副本的放置分布在不同机器，不同机架，或是不同的交换机下面。 2. 隔离和共享：不同用户的数据可以实现固定物理资源的隔离和共享。 • pool: 用于实现对机器资源进行物理隔离，server不能跨 Pool交互。运维上，建议以pool为单元进行物理资源的扩 容。 • zone: 如上所示LogicalPool与pool为多对一的关系，一个物理pool可以存放各种类型的file。当然由于curve支持 多个pool，可以选择一个logicalPool独享一个pool。 通过结合curve的用户系统，LogicalPool可以通过配置限定特定user使用的方式，实现多个租户数据物理 隔离（待开发）。TOPOLOGY Topology的实际例子，右侧是topo配置文件： 集群有一个物理 MDS leader Chunk server 1、发起请求 2、查询元数据 5、返回结果 5、返回结果 user 3、查询leader节点 4、向leader cs发起请求 1. 用户发起请求(fd, offset, length) ； 2. Client 向 mds 查询请求的元数据， 并缓存到本地，请求转换为对 chunk 的请求 (CopysetId ,chunkId