Spark集群技術如何在美團網站進行部署

本篇內容介紹了“Spark集群技術如何在美團網站進行部署”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

前言
美團是數據驅動的互聯網服務，用戶每天在美團上的點擊、瀏覽、下單支付行為都會產生海量的日志，這些日志數據將被匯總處理、分析、挖掘與學習，為美團的各種推薦、搜索系統甚至公司戰略目標制定提供數據支持。大數據處理滲透到了美團各業務線的各種應用場景，選擇合適、高效的數據處理引擎能夠大大提高數據生產的效率，進而間接或直接提升相關團隊的工作效率。
美團最初的數據處理以Hive SQL為主，底層計算引擎為MapReduce，部分相對復雜的業務會由工程師編寫MapReduce程序實現。隨著業務的發展，單純的Hive SQL查詢或者MapReduce程序已經越來越難以滿足數據處理和分析的需求。
一方面，MapReduce計算模型對多輪迭代的DAG作業支持不給力，每輪迭代都需要將數據落盤，極大地影響了作業執行效率，另外只提供Map和Reduce這兩種計算因子，使得用戶在實現迭代式計算（比如：機器學習算法）時成本高且效率低。
另一方面，在數據倉庫的按天生產中，由于某些原始日志是半結構化或者非結構化數據，因此，對其進行清洗和轉換操作時，需要結合SQL查詢以及復雜的過程式邏輯處理，這部分工作之前是由Hive SQL結合Python腳本來完成。這種方式存在效率問題，當數據量比較大的時候，流程的運行時間較長，這些ETL流程通常處于比較上游的位置，會直接影響到一系列下游的完成時間以及各種重要數據報表的生成。
基于以上原因，美團在2014年的時候引入了Spark。為了充分利用現有Hadoop集群的資源，我們采用了Spark on Yarn模式，所有的Spark app以及MapReduce作業會通過Yarn統一調度執行。Spark在美團數據平臺架構中的位置如圖所示：

經過近兩年的推廣和發展，從最開始只有少數團隊嘗試用Spark解決數據處理、機器學習等問題，到現在已經覆蓋了美團各大業務線的各種應用場景。從上游的ETL生產，到下游的SQL查詢分析以及機器學習等，Spark正在逐步替代MapReduce作業，成為美團大數據處理的主流計算引擎。目前美團Hadoop集群用戶每天提交的Spark作業數和MapReduce作業數比例為4：1，對于一些上游的Hive ETL流程，遷移到Spark之后，在相同的資源使用情況下，作業執行速度提升了十倍，極大地提升了業務方的生產效率。
下面我們將介紹Spark在美團的實踐，包括我們基于Spark所做的平臺化工作以及Spark在生產環境下的應用案例。其中包含Zeppelin結合的交互式開發平臺，也有使用Spark任務完成的ETL數據轉換工具，數據挖掘組基于Spark開發了特征平臺和數據挖掘平臺，另外還有基于Spark的交互式用戶行為分析系統以及在SEM投放服務中的應用，以下是詳細介紹。

Spark交互式開發平臺
在推廣如何使用Spark的過程中，我們總結了用戶開發應用的主要需求：

數據調研：在正式開發程序之前，首先需要認識待處理的業務數據，包括：數據格式，類型（若以表結構存儲則對應到字段類型）、存儲方式、有無臟數據，甚至分析根據業務邏輯實現是否可能存在數據傾斜等等。這個需求十分基礎且重要，只有對數據有充分的掌控，才能寫出高效的Spark代碼；
代碼調試：業務的編碼實現很難保證一蹴而就，可能需要不斷地調試；如果每次少量的修改，測試代碼都需要經過編譯、打包、提交線上，會對用戶的開發效率影響是非常大的；
聯合開發：對于一整個業務的實現，一般會有多方的協作，這時候需要能有一個方便的代碼和執行結果共享的途徑，用于分享各自的想法和試驗結論。
基于這些需求，我們調研了現有的開源系統，最終選擇了Apache的孵化項目Zeppelin，將其作為基于Spark的交互式開發平臺。Zeppelin整合了Spark，Markdown，Shell，Angular等引擎，集成了數據分析和可視化等功能。

我們在原生的Zeppelin上增加了用戶登陸認證、用戶行為日志審計、權限管理以及執行Spark作業資源隔離，打造了一個美團的Spark的交互式開發平臺，不同的用戶可以在該平臺上調研數據、調試程序、共享代碼和結論。

集成在Zeppelin的Spark提供了三種解釋器：Spark、Pyspark、SQL，分別適用于編寫Scala、Python、SQL代碼。對于上述的數據調研需求，無論是程序設計之初，還是編碼實現過程中，當需要檢索數據信息時，通過Zeppelin提供的SQL接口可以很便利的獲取到分析結果；另外，Zeppelin中Scala和Python解釋器自身的交互式特性滿足了用戶對Spark和Pyspark分步調試的需求，同時由于Zeppelin可以直接連接線上集群，因此可以滿足用戶對線上數據的讀寫處理請求；最后，Zeppelin使用Web Socket通信，用戶只需要簡單地發送要分享內容所在的http鏈接，所有接受者就可以同步感知代碼修改，運行結果等，實現多個開發者協同工作。

Spark作業ETL模板
除了提供平臺化的工具以外，我們也會從其他方面來提高用戶的開發效率，比如將類似的需求進行封裝，提供一個統一的ETL模板，讓用戶可以很方便的使用Spark實現業務需求。

美團目前的數據生產主體是通過ETL將原始的日志通過清洗、轉換等步驟后加載到Hive表中。而很多線上業務需要將Hive表里面的數據以一定的規則組成鍵值對，導入到Tair中，用于上層應用快速訪問。其中大部分的需求邏輯相同，即把Hive表中幾個指定字段的值按一定的規則拼接成key值，另外幾個字段的值以json字符串的形式作為value值，最后將得到的對寫入Tair。

由于Hive表中的數據量一般較大，使用單機程序讀取數據和寫入Tair效率比較低，因此部分業務方決定使用Spark來實現這套邏輯。最初由業務方的工程師各自用Spark程序實現從Hive讀數據，寫入到Tair中（以下簡稱hive2Tair流程），這種情況下存在如下問題：
每個業務方都要自己實現一套邏輯類似的流程，產生大量重復的開發工作；
由于Spark是分布式的計算引擎，因此代碼實現和參數設置不當很容易對Tair集群造成巨大壓力，影響Tair的正常服務。
基于以上原因，我們開發了Spark版的hive2Tair流程，并將其封裝成一個標準的ETL模板，其格式和內容如下所示：

source用于指定Hive表源數據，target指定目標Tair的庫和表，這兩個參數可以用于調度系統解析該ETL的上下游依賴關系，從而很方便地加入到現有的ETL生產體系中。

有了這個模板，用戶只需要填寫一些基本的信息（包括Hive表來源，組成key的字段列表，組成value的字段列表，目標Tair集群）即可生成一個hive2Tair的ETL流程。整個流程生成過程不需要任何Spark基礎，也不需要做任何的代碼開發，極大地降低了用戶的使用門檻，避免了重復開發，提高了開發效率。該流程執行時會自動生成一個Spark作業，以相對保守的參數運行：默認開啟動態資源分配，每個Executor核數為2，內存2GB，最大Executor數設置為100。如果對于性能有很高的要求，并且申請的Tair集群比較大，那么可以使用一些調優參數來提升寫入的性能。目前我們僅對用戶暴露了設置Executor數量以及每個Executor內存的接口，并且設置了一個相對安全的最大值規定，避免由于參數設置不合理給Hadoop集群以及Tair集群造成異常壓力。

基于Spark的用戶特征平臺
在沒有特征平臺之前，各個數據挖掘人員按照各自項目的需求提取用戶特征數據，主要是通過美團的ETL調度平臺按月/天來完成數據的提取。

但從用戶特征來看，其實會有很多的重復工作，不同的項目需要的用戶特征其實有很多是一樣的，為了減少冗余的提取工作，也為了節省計算資源，建立特征平臺的需求隨之誕生，特征平臺只需要聚合各個開發人員已經提取的特征數據，并提供給其他人使用。特征平臺主要使用Spark的批處理功能來完成數據的提取和聚合。
開發人員提取特征主要還是通過ETL來完成，有些數據使用Spark來處理，比如用戶搜索關鍵詞的統計。
開發人員提供的特征數據，需要按照平臺提供的配置文件格式添加到特征庫，比如在圖團購的配置文件中，團購業務中有一個用戶24小時時段支付的次數特征，輸入就是一個生成好的特征表，開發人員通過測試驗證無誤之后，即完成了數據上線；另外對于有些特征，只需要從現有的表中提取部分特征數據，開發人員也只需要簡單的配置即可完成。

在圖中，我們可以看到特征聚合分兩層，第一層是各個業務數據內部聚合，比如團購的數據配置文件中會有很多的團購特征、購買、瀏覽等分散在不同的表中，每個業務都會有獨立的Spark任務來完成聚合，構成一個用戶團購特征表；特征聚合是一個典型的join任務，對比MapReduce性能提升了10倍左右。第二層是把各個業務表數據再進行一次聚合，生成最終的用戶特征數據表。
特征庫中的特征是可視化的，我們在聚合特征時就會統計特征覆蓋的人數，特征的最大最小數值等，然后同步到RDB，這樣管理人員和開發者都能通過可視化來直觀地了解特征。 另外，我們還提供特征監測和告警，使用最近7天的特征統計數據，對比各個特征昨天和今天的覆蓋人數，是增多了還是減少了，比如性別為女這個特征的覆蓋人數，如果發現今天的覆蓋人數比昨天低了1%（比如昨天6億用戶，女性2億，那么人數降低了1％＊2億＝2萬）突然減少2萬女性用戶說明數據出現了極大的異常，何況網站的用戶數每天都是增長的。這些異常都會通過郵件發送到平臺和特征提取的相關人。

Spark數據挖掘平臺
數據挖掘平臺是完全依賴于用戶特征庫的，通過特征庫提供用戶特征，數據挖掘平臺對特征進行轉換并統一格式輸出，就此開發人員可以快速完成模型的開發和迭代，之前需要兩周開發一個模型，現在短則需要幾個小時，多則幾天就能完成。特征的轉換包括特征名稱的編碼，也包括特征值的平滑和歸一化，平臺也提供特征離散化和特征選擇的功能，這些都是使用Spark離線完成。

開發人員拿到訓練樣本之后，可以使用Spark mllib或者Python sklearn等完成模型訓練，得到最優化模型之后，將模型保存為平臺定義好的模型存儲格式，并提供相關配置參數，通過平臺即可完成模型上線，模型可以按天或者按周進行調度。當然如果模型需要重新訓練或者其它調整，那么開發者還可以把模型下線。不只如此，平臺還提供了一個模型準確率告警的功能，每次模型在預測完成之后，會計算用戶提供的樣本中預測的準確率，并比較開發者提供的準確率告警閾值，如果低于閾值則發郵件通知開發者，是否需要對模型重新訓練。

在開發挖掘平臺的模型預測功時能我們走了點彎路，平臺的模型預測功能開始是兼容Spark接口的，也就是使用Spark保存和加載模型文件并預測，使用過的人知道Spark mllib的很多API都是私有的開發人員無法直接使用，所以我們這些接口進行封裝然后再提供給開發者使用，但也只解決了Spark開發人員的問題，平臺還需要兼容其他平臺的模型輸出和加載以及預測的功能，這讓我們面臨必需維護一個模型多個接口的問題，開發和維護成本都較高，最后還是放棄了兼容Spark接口的實現方式，我們自己定義了模型的保存格式，以及模型加載和模型預測的功能。

以上內容介紹了美團基于Spark所做的平臺化工作，這些平臺和工具是面向全公司所有業務線服務的，旨在避免各團隊做無意義的重復性工作，以及提高公司整體的數據生產效率。目前看來效果是比較好的，這些平臺和工具在公司內部得到了廣泛的認可和應用，當然也有不少的建議，推動我們持續地優化。
隨著Spark的發展和推廣，從上游的ETL到下游的日常數據統計分析、推薦和搜索系統，越來越多的業務線開始嘗試使用Spark進行各種復雜的數據處理和分析工作。下面將以Spark在交互式用戶行為分析系統以及SEM投放服務為例，介紹Spark在美團實際業務生產環境下的應用。

Spark在交互式用戶行為分析系統中的實踐
美團的交互式用戶行為分析系統，用于提供對海量的流量數據進行交互式分析的功能，系統的主要用戶為公司內部的PM和運營人員。普通的BI類報表系統，只能夠提供對聚合后的指標進行查詢，比如PV、UV等相關指標。但是PM以及運營人員除了查看一些聚合指標以外，還需要根據自己的需求去分析某一類用戶的流量數據，進而了解各種用戶群體在App上的行為軌跡。根據這些數據，PM可以優化產品設計，運營人員可以為自己的運營工作提供數據支持，用戶核心的幾個訴求包括：

自助查詢，不同的PM或運營人員可能隨時需要執行各種各樣的分析功能，因此系統需要支持用戶自助使用。
響應速度，大部分分析功能都必須在幾分鐘內完成。
可視化，可以通過可視化的方式查看分析結果。
要解決上面的幾個問題，技術人員需要解決以下兩個核心問題：

海量數據的處理，用戶的流量數據全部存儲在Hive中，數據量非常龐大，每天的數據量都在數十億的規模。
快速計算結果，系統需要能夠隨時接收用戶提交的分析任務，并在幾分鐘之內計算出他們想要的結果。
要解決上面兩個問題，目前可供選擇的技術主要有兩種：MapReduce和Spark。在初期架構中選擇了使用MapReduce這種較為成熟的技術，但是通過測試發現，基于MapReduce開發的復雜分析任務需要數小時才能完成，這會造成極差的用戶體驗，用戶無法接受。

因此我們嘗試使用Spark這種內存式的快速大數據計算引擎作為系統架構中的核心部分，主要使用了Spark Core以及Spark SQL兩個組件，來實現各種復雜的業務邏輯。實踐中發現，雖然Spark的性能非常優秀，但是在目前的發展階段中，還是或多或少會有一些性能以及OOM方面的問題。因此在項目的開發過程中，對大量Spark作業進行了各種各樣的性能調優，包括算子調優、參數調優、shuffle調優以及數據傾斜調優等，最終實現了所有Spark作業的執行時間都在數分鐘左右。并且在實踐中解決了一些shuffle以及數據傾斜導致的OOM問題，保證了系統的穩定性。

結合上述分析，最終的系統架構與工作流程如下所示：

用戶在系統界面中選擇某個分析功能對應的菜單，并進入對應的任務創建界面，然后選擇篩選條件和任務參數，并提交任務。
由于系統需要滿足不同類別的用戶行為分析功能（目前系統中已經提供了十個以上分析功能），因此需要為每一種分析功能都開發一個Spark作業。
采用J2EE技術開發了Web服務作為后臺系統，在接收到用戶提交的任務之后，根據任務類型選擇其對應的Spark作業，啟動一條子線程來執行Spark-submit命令以提交Spark作業。
Spark作業運行在Yarn集群上，并針對Hive中的海量數據進行計算，最終將計算結果寫入數據庫中。
用戶通過系統界面查看任務分析結果，J2EE系統負責將數據庫中的計算結果返回給界面進行展現。

該系統上線后效果良好：90%的Spark作業運行時間都在5分鐘以內，剩下10%的Spark作業運行時間在30分鐘左右，該速度足以快速響應用戶的分析需求。通過反饋來看，用戶體驗非常良好。目前每個月該系統都要執行數百個用戶行為分析任務，有效并且快速地支持了PM和運營人員的各種分析需求。

Spark在SEM投放服務中的應用
流量技術組負責著美團站外廣告的投放技術，目前在SEM、SEO、DSP等多種業務中大量使用了Spark平臺，包括離線挖掘、模型訓練、流數據處理等。美團SEM（搜索引擎營銷）投放著上億的關鍵詞，一個關鍵詞從被挖掘策略發現開始，就踏上了精彩的SEM之旅。它經過預估模型的篩選，投放到各大搜索引擎，可能因為市場競爭頻繁調價，也可能因為效果不佳被迫下線。而這樣的旅行，在美團每分鐘都在發生。如此大規模的隨機“遷徙”能夠順利進行，Spark功不可沒。

Spark不止用于美團SEM的關鍵詞挖掘、預估模型訓練、投放效果統計等大家能想到的場景，還罕見地用于關鍵詞的投放服務，這也是本段介紹的重點。一個快速穩定的投放系統是精準營銷的基礎。

美團早期的SEM投放服務采用的是單機版架構，隨著關鍵詞數量的極速增長，舊有服務存在的問題逐漸暴露。受限于各大搜索引擎API的配額（請求頻次）、賬戶結構等規則，投放服務只負責處理API請求是遠遠不夠的，還需要處理大量業務邏輯。單機程序在小數據量的情況下還能通過多進程勉強應對，但對于如此大規模的投放需求，就很難做到“兼顧全局”了。

新版SEM投放服務在15年Q2上線，內部開發代號為Medusa。在Spark平臺上搭建的Medusa，全面發揮了Spark大數據處理的優勢，提供了高性能高可用的分布式SEM投放服務，具有以下幾個特性：

低門檻，Medusa整體架構的設計思路是提供數據庫一樣的服務。在接口層，讓RD可以像操作本地數據庫一樣，通過SQL來“增刪改查”線上關鍵詞表，并且只需要關心自己的策略標簽，不需要關注關鍵詞的物理存儲位置。Medusa利用Spark SQL作為服務的接口，提高了服務的易用性，也規范了數據存儲，可同時對其他服務提供數據支持。基于Spark開發分布式投放系統，還可以讓RD從系統層細節中解放出來，全部代碼只有400行。
高性能、可伸縮，為了達到投放的“時間”、“空間”最優化，Medusa利用Spark預計算出每一個關鍵詞在遠程賬戶中的最佳存儲位置，每一次API請求的最佳時間內容。在配額和賬號容量有限的情況下，輕松掌控著億級的在線關鍵詞投放。通過控制Executor數量實現了投放性能的可擴展，并在實戰中做到了全渠道4小時全量回滾。
高可用，有的同學或許會有疑問：API請求適合放到Spark中做嗎？因為函數式編程要求函數是沒有副作用的純函數（輸入是確定的，輸出就是確定的）。這確實是一個問題，Medusa的思路是把請求API封裝成獨立的模塊，讓模塊盡量做到“純函數”的無副作用特性，并參考面向軌道編程的思路，將全部請求log重新返回給Spark繼續處理，最終落到Hive，以此保證投放的成功率。為了更精準的控制配額消耗，Medusa沒有引入單次請求重試機制，并制定了服務降級方案，以極低的數據丟失率，完整地記錄了每一個關鍵詞的旅行。

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