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Spark在美团的实践
 
来源:美团点评技术团队 发布于: 2017-4-27
来自于要资料   234 次浏览     评价:      
 

前言

美团是数据驱动的互联网服务,用户每天在美团上的点击、浏览、下单支付行为都会产生海量的日志,这些日志数据将被汇总处理、分析、挖掘与学习,为美团的各种推荐、搜索系统甚至公司战略目标制定提供数据支持。大数据处理渗透到了美团各业务线的各种应用场景,选择合适、高效的数据处理引擎能够大大提高数据生产的效率,进而间接或直接提升相关团队的工作效率。

美团最初的数据处理以Hive SQL为主,底层计算引擎为MapReduce,部分相对复杂的业务会由工程师编写MapReduce程序实现。随着业务的发展,单纯的Hive SQL查询或者MapReduce程序已经越来越难以满足数据处理和分析的需求。

一方面,MapReduce计算模型对多轮迭代的DAG作业支持不给力,每轮迭代都需要将数据落盘,极大地影响了作业执行效率,另外只提供Map和Reduce这两种计算因子,使得用户在实现迭代式计算(比如:机器学习算法)时成本高且效率低。

另一方面,在数据仓库的按天生产中,由于某些原始日志是半结构化或者非结构化数据,因此,对其进行清洗和转换操作时,需要结合SQL查询以及复杂的过程式逻辑处理,这部分工作之前是由Hive SQL结合Python脚本来完成。这种方式存在效率问题,当数据量比较大的时候,流程的运行时间较长,这些ETL流程通常处于比较上游的位置,会直接影响到一系列下游的完成时间以及各种重要数据报表的生成。

基于以上原因,美团在2014年的时候引入了Spark。为了充分利用现有Hadoop集群的资源,我们采用了Spark on Yarn模式,所有的Spark app以及MapReduce作业会通过Yarn统一调度执行。Spark在美团数据平台架构中的位置如图所示:

经过近两年的推广和发展,从最开始只有少数团队尝试用Spark解决数据处理、机器学习等问题,到现在已经覆盖了美团各大业务线的各种应用场景。从上游的ETL生产,到下游的SQL查询分析以及机器学习等,Spark正在逐步替代MapReduce作业,成为美团大数据处理的主流计算引擎。目前美团Hadoop集群用户每天提交的Spark作业数和MapReduce作业数比例为4:1,对于一些上游的Hive ETL流程,迁移到Spark之后,在相同的资源使用情况下,作业执行速度提升了十倍,极大地提升了业务方的生产效率。

下面我们将介绍Spark在美团的实践,包括我们基于Spark所做的平台化工作以及Spark在生产环境下的应用案例。其中包含Zeppelin结合的交互式开发平台,也有使用Spark任务完成的ETL数据转换工具,数据挖掘组基于Spark开发了特征平台和数据挖掘平台,另外还有基于Spark的交互式用户行为分析系统以及在SEM投放服务中的应用,以下是详细介绍。

Spark交互式开发平台

在推广如何使用Spark的过程中,我们总结了用户开发应用的主要需求:

数据调研:在正式开发程序之前,首先需要认识待处理的业务数据,包括:数据格式,类型(若以表结构存储则对应到字段类型)、存储方式、有无脏数据,甚至分析根据业务逻辑实现是否可能存在数据倾斜等等。这个需求十分基础且重要,只有对数据有充分的掌控,才能写出高效的Spark代码;

代码调试:业务的编码实现很难保证一蹴而就,可能需要不断地调试;如果每次少量的修改,测试代码都需要经过编译、打包、提交线上,会对用户的开发效率影响是非常大的;

联合开发:对于一整个业务的实现,一般会有多方的协作,这时候需要能有一个方便的代码和执行结果共享的途径,用于分享各自的想法和试验结论。

基于这些需求,我们调研了现有的开源系统,最终选择了Apache的孵化项目Zeppelin,将其作为基于Spark的交互式开发平台。Zeppelin整合了Spark,Markdown,Shell,Angular等引擎,集成了数据分析和可视化等功能。

我们在原生的Zeppelin上增加了用户登陆认证、用户行为日志审计、权限管理以及执行Spark作业资源隔离,打造了一个美团的Spark的交互式开发平台,不同的用户可以在该平台上调研数据、调试程序、共享代码和结论。

集成在Zeppelin的Spark提供了三种解释器:Spark、Pyspark、SQL,分别适用于编写Scala、Python、SQL代码。对于上述的数据调研需求,无论是程序设计之初,还是编码实现过程中,当需要检索数据信息时,通过Zeppelin提供的SQL接口可以很便利的获取到分析结果;另外,Zeppelin中Scala和Python解释器自身的交互式特性满足了用户对Spark和Pyspark分步调试的需求,同时由于Zeppelin可以直接连接线上集群,因此可以满足用户对线上数据的读写处理请求;最后,Zeppelin使用Web Socket通信,用户只需要简单地发送要分享内容所在的http链接,所有接受者就可以同步感知代码修改,运行结果等,实现多个开发者协同工作。

Spark作业ETL模板

除了提供平台化的工具以外,我们也会从其他方面来提高用户的开发效率,比如将类似的需求进行封装,提供一个统一的ETL模板,让用户可以很方便的使用Spark实现业务需求。

美团目前的数据生产主体是通过ETL将原始的日志通过清洗、转换等步骤后加载到Hive表中。而很多线上业务需要将Hive表里面的数据以一定的规则组成键值对,导入到Tair中,用于上层应用快速访问。其中大部分的需求逻辑相同,即把Hive表中几个指定字段的值按一定的规则拼接成key值,另外几个字段的值以json字符串的形式作为value值,最后将得到的对写入Tair。

由于Hive表中的数据量一般较大,使用单机程序读取数据和写入Tair效率比较低,因此部分业务方决定使用Spark来实现这套逻辑。最初由业务方的工程师各自用Spark程序实现从Hive读数据,写入到Tair中(以下简称hive2Tair流程),这种情况下存在如下问题:

每个业务方都要自己实现一套逻辑类似的流程,产生大量重复的开发工作;

由于Spark是分布式的计算引擎,因此代码实现和参数设置不当很容易对Tair集群造成巨大压力,影响Tair的正常服务。

基于以上原因,我们开发了Spark版的hive2Tair流程,并将其封装成一个标准的ETL模板,其格式和内容如下所示:

source用于指定Hive表源数据,target指定目标Tair的库和表,这两个参数可以用于调度系统解析该ETL的上下游依赖关系,从而很方便地加入到现有的ETL生产体系中。

有了这个模板,用户只需要填写一些基本的信息(包括Hive表来源,组成key的字段列表,组成value的字段列表,目标Tair集群)即可生成一个hive2Tair的ETL流程。整个流程生成过程不需要任何Spark基础,也不需要做任何的代码开发,极大地降低了用户的使用门槛,避免了重复开发,提高了开发效率。该流程执行时会自动生成一个Spark作业,以相对保守的参数运行:默认开启动态资源分配,每个Executor核数为2,内存2GB,最大Executor数设置为100。如果对于性能有很高的要求,并且申请的Tair集群比较大,那么可以使用一些调优参数来提升写入的性能。目前我们仅对用户暴露了设置Executor数量以及每个Executor内存的接口,并且设置了一个相对安全的最大值规定,避免由于参数设置不合理给Hadoop集群以及Tair集群造成异常压力。

基于Spark的用户特征平台

在没有特征平台之前,各个数据挖掘人员按照各自项目的需求提取用户特征数据,主要是通过美团的ETL调度平台按月/天来完成数据的提取。

但从用户特征来看,其实会有很多的重复工作,不同的项目需要的用户特征其实有很多是一样的,为了减少冗余的提取工作,也为了节省计算资源,建立特征平台的需求随之诞生,特征平台只需要聚合各个开发人员已经提取的特征数据,并提供给其他人使用。特征平台主要使用Spark的批处理功能来完成数据的提取和聚合。

开发人员提取特征主要还是通过ETL来完成,有些数据使用Spark来处理,比如用户搜索关键词的统计。

开发人员提供的特征数据,需要按照平台提供的配置文件格式添加到特征库,比如在图团购的配置文件中,团购业务中有一个用户24小时时段支付的次数特征,输入就是一个生成好的特征表,开发人员通过测试验证无误之后,即完成了数据上线;另外对于有些特征,只需要从现有的表中提取部分特征数据,开发人员也只需要简单的配置即可完成。

在图中,我们可以看到特征聚合分两层,第一层是各个业务数据内部聚合,比如团购的数据配置文件中会有很多的团购特征、购买、浏览等分散在不同的表中,每个业务都会有独立的Spark任务来完成聚合,构成一个用户团购特征表;特征聚合是一个典型的join任务,对比MapReduce性能提升了10倍左右。第二层是把各个业务表数据再进行一次聚合,生成最终的用户特征数据表。

特征库中的特征是可视化的,我们在聚合特征时就会统计特征覆盖的人数,特征的最大最小数值等,然后同步到RDB,这样管理人员和开发者都能通过可视化来直观地了解特征。 另外,我们还提供特征监测和告警,使用最近7天的特征统计数据,对比各个特征昨天和今天的覆盖人数,是增多了还是减少了,比如性别为女这个特征的覆盖人数,如果发现今天的覆盖人数比昨天低了1%(比如昨天6亿用户,女性2亿,那么人数降低了1%*2亿=2百万)突然减少2万女性用户说明数据出现了极大的异常,何况网站的用户数每天都是增长的。这些异常都会通过邮件发送到平台和特征提取的相关人。

Spark数据挖掘平台

数据挖掘平台是完全依赖于用户特征库的,通过特征库提供用户特征,数据挖掘平台对特征进行转换并统一格式输出,就此开发人员可以快速完成模型的开发和迭代,之前需要两周开发一个模型,现在短则需要几个小时,多则几天就能完成。特征的转换包括特征名称的编码,也包括特征值的平滑和归一化,平台也提供特征离散化和特征选择的功能,这些都是使用Spark离线完成。

开发人员拿到训练样本之后,可以使用Spark mllib或者Python sklearn等完成模型训练,得到最优化模型之后,将模型保存为平台定义好的模型存储格式,并提供相关配置参数,通过平台即可完成模型上线,模型可以按天或者按周进行调度。当然如果模型需要重新训练或者其它调整,那么开发者还可以把模型下线。不只如此,平台还提供了一个模型准确率告警的功能,每次模型在预测完成之后,会计算用户提供的样本中预测的准确率,并比较开发者提供的准确率告警阈值,如果低于阈值则发邮件通知开发者,是否需要对模型重新训练。

在开发挖掘平台的模型预测功时能我们走了点弯路,平台的模型预测功能开始是兼容Spark接口的,也就是使用Spark保存和加载模型文件并预测,使用过的人知道Spark mllib的很多API都是私有的开发人员无法直接使用,所以我们这些接口进行封装然后再提供给开发者使用,但也只解决了Spark开发人员的问题,平台还需要兼容其他平台的模型输出和加载以及预测的功能,这让我们面临必需维护一个模型多个接口的问题,开发和维护成本都较高,最后还是放弃了兼容Spark接口的实现方式,我们自己定义了模型的保存格式,以及模型加载和模型预测的功能。

以上内容介绍了美团基于Spark所做的平台化工作,这些平台和工具是面向全公司所有业务线服务的,旨在避免各团队做无意义的重复性工作,以及提高公司整体的数据生产效率。目前看来效果是比较好的,这些平台和工具在公司内部得到了广泛的认可和应用,当然也有不少的建议,推动我们持续地优化。

随着Spark的发展和推广,从上游的ETL到下游的日常数据统计分析、推荐和搜索系统,越来越多的业务线开始尝试使用Spark进行各种复杂的数据处理和分析工作。下面将以Spark在交互式用户行为分析系统以及SEM投放服务为例,介绍Spark在美团实际业务生产环境下的应用。

Spark在交互式用户行为分析系统中的实践

美团的交互式用户行为分析系统,用于提供对海量的流量数据进行交互式分析的功能,系统的主要用户为公司内部的PM和运营人员。普通的BI类报表系统,只能够提供对聚合后的指标进行查询,比如PV、UV等相关指标。但是PM以及运营人员除了查看一些聚合指标以外,还需要根据自己的需求去分析某一类用户的流量数据,进而了解各种用户群体在App上的行为轨迹。根据这些数据,PM可以优化产品设计,运营人员可以为自己的运营工作提供数据支持,用户核心的几个诉求包括:

自助查询,不同的PM或运营人员可能随时需要执行各种各样的分析功能,因此系统需要支持用户自助使用。

响应速度,大部分分析功能都必须在几分钟内完成。

可视化,可以通过可视化的方式查看分析结果。

要解决上面的几个问题,技术人员需要解决以下两个核心问题:

海量数据的处理,用户的流量数据全部存储在Hive中,数据量非常庞大,每天的数据量都在数十亿的规模。

快速计算结果,系统需要能够随时接收用户提交的分析任务,并在几分钟之内计算出他们想要的结果。

要解决上面两个问题,目前可供选择的技术主要有两种:MapReduce和Spark。在初期架构中选择了使用MapReduce这种较为成熟的技术,但是通过测试发现,基于MapReduce开发的复杂分析任务需要数小时才能完成,这会造成极差的用户体验,用户无法接受。

因此我们尝试使用Spark这种内存式的快速大数据计算引擎作为系统架构中的核心部分,主要使用了Spark Core以及Spark SQL两个组件,来实现各种复杂的业务逻辑。实践中发现,虽然Spark的性能非常优秀,但是在目前的发展阶段中,还是或多或少会有一些性能以及OOM方面的问题。因此在项目的开发过程中,对大量Spark作业进行了各种各样的性能调优,包括算子调优、参数调优、shuffle调优以及数据倾斜调优等,最终实现了所有Spark作业的执行时间都在数分钟左右。并且在实践中解决了一些shuffle以及数据倾斜导致的OOM问题,保证了系统的稳定性。

结合上述分析,最终的系统架构与工作流程如下所示:

用户在系统界面中选择某个分析功能对应的菜单,并进入对应的任务创建界面,然后选择筛选条件和任务参数,并提交任务。

由于系统需要满足不同类别的用户行为分析功能(目前系统中已经提供了十个以上分析功能),因此需要为每一种分析功能都开发一个Spark作业。

采用J2EE技术开发了Web服务作为后台系统,在接收到用户提交的任务之后,根据任务类型选择其对应的Spark作业,启动一条子线程来执行Spark-submit命令以提交Spark作业。

Spark作业运行在Yarn集群上,并针对Hive中的海量数据进行计算,最终将计算结果写入数据库中。

用户通过系统界面查看任务分析结果,J2EE系统负责将数据库中的计算结果返回给界面进行展现。

该系统上线后效果良好:90%的Spark作业运行时间都在5分钟以内,剩下10%的Spark作业运行时间在30分钟左右,该速度足以快速响应用户的分析需求。通过反馈来看,用户体验非常良好。目前每个月该系统都要执行数百个用户行为分析任务,有效并且快速地支持了PM和运营人员的各种分析需求。

Spark在SEM投放服务中的应用

流量技术组负责着美团站外广告的投放技术,目前在SEM、SEO、DSP等多种业务中大量使用了Spark平台,包括离线挖掘、模型训练、流数据处理等。美团SEM(搜索引擎营销)投放着上亿的关键词,一个关键词从被挖掘策略发现开始,就踏上了精彩的SEM之旅。它经过预估模型的筛选,投放到各大搜索引擎,可能因为市场竞争频繁调价,也可能因为效果不佳被迫下线。而这样的旅行,在美团每分钟都在发生。如此大规模的随机“迁徙”能够顺利进行,Spark功不可没。

Spark不止用于美团SEM的关键词挖掘、预估模型训练、投放效果统计等大家能想到的场景,还罕见地用于关键词的投放服务,这也是本段介绍的重点。一个快速稳定的投放系统是精准营销的基础。

美团早期的SEM投放服务采用的是单机版架构,随着关键词数量的极速增长,旧有服务存在的问题逐渐暴露。受限于各大搜索引擎API的配额(请求频次)、账户结构等规则,投放服务只负责处理API请求是远远不够的,还需要处理大量业务逻辑。单机程序在小数据量的情况下还能通过多进程勉强应对,但对于如此大规模的投放需求,就很难做到“兼顾全局”了。

新版SEM投放服务在15年Q2上线,内部开发代号为Medusa。在Spark平台上搭建的Medusa,全面发挥了Spark大数据处理的优势,提供了高性能高可用的分布式SEM投放服务,具有以下几个特性:

低门槛,Medusa整体架构的设计思路是提供数据库一样的服务。在接口层,让RD可以像操作本地数据库一样,通过SQL来“增删改查”线上关键词表,并且只需要关心自己的策略标签,不需要关注关键词的物理存储位置。Medusa利用Spark SQL作为服务的接口,提高了服务的易用性,也规范了数据存储,可同时对其他服务提供数据支持。基于Spark开发分布式投放系统,还可以让RD从系统层细节中解放出来,全部代码只有400行。

高性能、可伸缩,为了达到投放的“时间”、“空间”最优化,Medusa利用Spark预计算出每一个关键词在远程账户中的最佳存储位置,每一次API请求的最佳时间内容。在配额和账号容量有限的情况下,轻松掌控着亿级的在线关键词投放。通过控制Executor数量实现了投放性能的可扩展,并在实战中做到了全渠道4小时全量回滚。

高可用,有的同学或许会有疑问:API请求适合放到Spark中做吗?因为函数式编程要求函数是没有副作用的纯函数(输入是确定的,输出就是确定的)。这确实是一个问题,Medusa的思路是把请求API封装成独立的模块,让模块尽量做到“纯函数”的无副作用特性,并参考面向轨道编程的思路,将全部请求log重新返回给Spark继续处理,最终落到Hive,以此保证投放的成功率。为了更精准的控制配额消耗,Medusa没有引入单次请求重试机制,并制定了服务降级方案,以极低的数据丢失率,完整地记录了每一个关键词的旅行。

结论和展望

本文我们介绍了美团引入Spark的起源,基于Spark所做的一些平台化工作,以及Spark在美团具体应用场景下的实践。总体而言,Spark由于其灵活的编程接口、高效的内存计算,能够适用于大部分数据处理场景。在推广和使用Spark的过程中,我们踩过不少坑,也遇到过很多问题,但填坑和解决问题的过程,让我们对Spark有了更深入的理解,我们也期待着Spark在更多的应用场景中发挥重要的作用。

 

   
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