前言
最近公司上了数据中台（实际就是阿里的DataWorks私有化部署），给我们做了几次培训，这里把一些简单的概念列一下，对数据引擎有个初步的认识，重要的实操部分因为涉及到公司平台敏感信息，故不做截图演示。
采用阿里的DataWorks大数据开发治理平台，基于MaxCompute/EMR/MC-Hologres等大数据计算引擎，提供专业高效、安全可靠的一站式大数据开发与治理平台，实现数据集成、数据开发、数据治理等一系列功能。
离线数仓-MaxCompute
一、定义
MaxCompute（ODPS）是适用于数据分析场景的企业级SaaS（Software as a Service）模式云数据仓库，致力于批量处理结构化数据的存储和计算，提供海量数据仓库的解决方案及分析建模服务。
二、优势
- 集成性：支持跨平台数据整合及多组件兼容
- 计算方面：支持大量、复杂批处理
- 存储方面：海量数据存储（PB-EB）,支持弹性扩容
三、限制
- 不支持OLTP联机事务处理
- 不支持交互式查询，任务执行延迟较大
- 不持索引，Delete、Update操作受限
四、与常见数据库对比
MaxCompute技术架构定位与使用场景：
MaxCompute，主要服务于批量结构化数据的存储和计算，应用于海量数据仓库建设，不支持事务； MySQL、Oracle等数据库，主打多维分析场景，支持事务；
- MaxCompute是列式存储，不支持Delete、Update等操作；Hologres是行式、列式存储，Oracle、MySQL是行式存储，可 以对单条数据进行删除、修改等操作；
- MaxCompute不支持索引、主键约束，无自增字段；Hologres、Oracle、MySQL可以设置约束，以及自增字段；
- MaxCompute是基于MapReduce进行数据的查询，速度相较于Hologres、Oracle、MySQL来说比较慢。
- MaxCompute在SQL语法上学习成本均比较低，SQL操作类似于Oracle、MySQL数据库。
- MaxCompute中的内建函数可兼容Hologres、Oracle、MySQL中的函数，部分存在写法的差异。如时间戳字段的月份、分 钟、小时函数一致，但在取系统日期的时候，MaxCompute可用getdate、 current_timestamp，Hologres中支持 current_timestamp，oracle中支持systimestamp、current_timestamp，MySQL中支持now等
一站式实时数仓引擎-Hologres
一、定义
支持海量数据实时写入、实时更新。实时分析，支持PB级数据多维分析（OLAP）与即席分析（Ad Hoc Analysis是一种数据分析方法，它允许用户根据自己的特定需求和问题，即时地对数据进行查询、分析和探索。与预定义的报告或仪表板不同，即席分析提供了更大的灵活性，使用户能够深入挖掘数据，发现新的见解，并回答那些在分析开始时可能未预料到的问题），支持低延迟的在线数据服务（Serving）,与MaxCompute、Flink、DataWorks深度融合，提供在线一体化全栈数仓解决方案。
二、优势：
- 支持准实时快速数据写入及更新；
- 支持OLAP多维分析查询；
- 存算分离架构，支持动态按需扩容
三、限制：
- 稳定性上：目前官称99.9%，不如Oracle、OB等数据库稳定；
- 功能上：OLAP分析型数据引擎，无事务保障机制，无触发器机制、无字段级联约束；
- 应用场景上：主打多维分析场景，不建议使用在联机事务处理场景， 查询响应有一定延迟
大数据集成调度平台-DataWorks
一、定义
基于MaxCompute、Hologres、EMR、AnalyticDB、CDP等大数据引擎，为数据仓库、湖仓一体等解决方案提供统一的全链路大数据集成调度平台。
二、优势
- 集成性方面：一站式的数据工厂，集数据开发、分析、任务发布、 调度以及运维管理于一体
- 监控管理方面：
（1) 完备的数据质量监控体系；
（2) 智能的监控告警；
（3) 多租户的数据安全管理机制
三、限制：
- 调度时效性方面：涉及DataWorks槽位资源及MC资源队列排队 两级调度，对高频调度支持有限，一般建议小时级别以上调度频率
- 数据节点依赖等原因，生产发布手工配置依赖
四、模块
- 计算存储引擎模块：MaxCompute、Hologress、OSS
- 数据集成模块：组件全量/增量同步、实时同步
- 数据开发模块：
1）离线/实时任务：集成多种组件，支持一站式任务开发；
2）一站式的调度、监控、运维和告警
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