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阅读文章:阿里如何实现秒级百万TPS？搜索离线大数据平台架构解读
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何谓离线？在阿里搜索工程体系中我们把搜索引擎、在线算分、SearchPlanner等ms级响应用户请求的服务称之为“在线”服务；与之相对应的，将各种来源数据转换处理后送入搜索引擎等“在线”服务的系统统称为“离线”系统。商品搜索的业务特性（海量数据、复杂业务）决定了离线系统从诞生伊始就是一个大数据系统，它有以下一些特点：
（1） 任务模型上区分全量和增量
（2） 需要支持多样化的输入和输出数据源，包括：Mysql，ODPS，TT等各种数据库和消息队列作为输入，搜索、Ranking、图、推荐等各种引擎作为输出。
（3） 需要提供一定能力的数据处理能力，例如多表Join、UDTF支持等，以方便搜索业务的开发和接入。
离线平台技术组件结构，其中部分组件的简介如下：
（1）Maat：分布式任务调度平台，基于Airflow发展而来，主要改进点是调度性能优化、执行器FaaS化、容器化、API及调度功能扩展等四个部分，在保持对Airflow兼容的基础上，大幅提升性能，提高了稳定性。 一个离线任务的多个Blink job会通过Maat建立依赖关系并进行调度。
（2）Bahamut：执行引擎，是整个离线平台的核心，负责离线任务的创建、调度、管理等各种功能，后文会详细介绍。
（3）Blink：Flink的阿里内部版本，在大规模分布式、SQL、TableAPI、Batch上做了大量的优化和重构。离线平台的所有计算任务都是Blink job，包括stream和batch。
（4）Soman：UI模块，与Bahamut后端对接，提供任务信息展示、状态管理等可视化功能，也是用户创建应用的开发业务逻辑的主要入口。
（5）Catalog： 存储表信息管理，提供各种数据源表的DDL能力，负责离线平台存储资源的申请、释放、变更等各种功能。
（6）Hippo：阿里搜索自研的分布式资源管理和任务调度服务，类似于Yarn，提供Docker管理能力，主要服务于在线系统。
（7）Swift：阿里搜索自研高性能分布式消息队列，支持亿级别消息吞吐能力，存储后端为HDFS，存储计算分离架构。
一个离线任务从数据源到产出引擎服务数据的整个流程，流程图分为三层：
（1） 数据同步层：将用户定义的数据源表的全量和增量数据同步到Hbase内部表，相当于源表的镜像。这个镜像中我们包含cf和d两个列族，分别存储数据库的镜像和Daily更新的数据。
（2） 数据关联计算层：按照数据源中定义的各种关系，将不同维度的数据关联到一起，把数据送到自定义的UDTF中进行处理，产出引擎所需的全量和增量数据。
（3） 数据交互层：提供全量和增量数据的存储信息，与在线服务build模块进行交互。
基于业务表和数据处理组件，用户可以开发出一个描述离线处理流程的业务逻辑图，我们称之为Business Graph。Bahamut作为离线平台的执行引擎，会按照Business Graph->APP Graph->Job Graph->(Blink Job/Maat Job)的顺序把一个业务描述转化为可执行的离线任务，具体如下：
（1） Business Graph->APP Graph：在这个环节中我们主要有2个重要的工作：
① 正确性校验：根据BG中的节点信息，校验节点间连接的合法性（例如两个输入源节点不能直接连接）、节点配置的正确性（数据库配置/ODPS的配置是否正确）、Schema推导是否正确。
② 任务分层优化：为了用Blink Stream模式来统一完成全量和增量的执行，我们需要将输入源数据存入内部Hbase，直接使用Blink维表Join功能来完成数据的连接。于是在节点遍历过程中遇到Join、Merge组件时，需要在AppGraph中插入一个内部的HTable节点，将Merge或者Join上游的数据同步进入Hbase。
（2） APP Graph->Job Graph：Graph是一个Blink/Maat任务的配置DAG，其中每个节点包含配置信息，可以在后续的过程中直接转化为计算或者调度任务。
（3） Job Graph->Blink/Maat Job：遍历JobGraph，调用Translator将JobGraph转换为Blink/Maat的任务代码。引入JobGraph的目的是将底层的计算引擎与计算任务描述解耦。
搜索离线数据处理是一个典型的海量数据批次/实时计算结合的场景，搜索中台团队立足内部技术结合开源大数据存储和计算系统，针对自身业务和技术特点构建了搜索离线平台，提供复杂业务场景下单日批次处理千亿级数据，秒级实时百万TPS吞吐的计算能力。离线平台目前支持了集团内200多个不同业务线的搜索业务需求，大幅提高了业务迭代的效率，成为搜索中台的重要组成部分。很快离线平台还会在阿里云上与Opensearch/ES结合，为集团外客户提供高可用、高性能的搜索离线数据处理能力。在不远的将来离线平台将会逐渐拓展到推荐和广告的数据处理场景，有着广阔的应用场景，一个涵盖搜索/推荐/广告体系的SARO（Search Advertisment and Recommandation Offline）平台会逐步成型
阿里如何实现秒级百万TPS？搜索离线大数据平台架构解读读后感
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