阿里目前大数据使用的技术有哪些？

阿里在大数据领域广泛运用多种前沿技术，构建起一套成熟且高效的大数据处理与应用体系，涵盖数据采集、存储、计算、分析以及应用等多个层面。

数据采集与传输

阿里采用多样化的数据采集方式，以适应不同业务场景和数据源的需求。对于网站和移动应用的用户行为数据，通过埋点技术实时收集，并利用消息队列如RocketMQ进行高效传输，确保数据的及时性和完整性。同时，对于来自企业内部各业务系统的结构化数据，通过数据集成工具实现批量抽取和同步。

数据存储与管理

在数据存储方面，阿里拥有多层次的存储解决方案。MaxCompute作为核心的大规模数据仓库，能够存储和处理PB级别的数据，提供高吞吐量的读写能力。对于实时性要求较高的数据，采用HBase等NoSQL数据库进行存储，支持快速的数据检索和更新。此外，阿里还利用OSS（对象存储服务）存储海量的非结构化数据，如图片、视频等。

数据计算与分析

阿里的大数据计算能力十分强大，MaxCompute提供了批处理计算能力，可对海量数据进行复杂的分析和挖掘。对于实时计算场景，Flink是阿里的重要选择，它能够以低延迟处理高速数据流，支持实时报表、实时推荐等应用。在数据分析方面，阿里自研的机器学习平台PAI集成了丰富的算法库，方便数据科学家和开发人员进行模型训练和预测分析。

数据应用与服务

阿里将大数据技术深度应用于各个业务领域，如电商推荐系统、金融风控、物流优化等。通过大数据分析，为用户提供个性化的商品推荐，提高购物体验和转化率；在金融领域，利用大数据进行风险评估和预警，保障金融安全。