美团是如何应用Spark处理大数据的？

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。

结论和展望

本文介绍了美团引入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。

（编辑：衡阳站长网）

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