美团是如何应用Spark处理大数据的？

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。

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。

（编辑：衡阳站长网）

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