酷狗大数据平台架构是如何重构的

眨眼就是新的一年了，时间过的真快，趁这段时间一直在写总结的机会，也总结下上一年的工作经验，避免重复踩坑。酷狗音乐大数据平台重构整整经历了一年时间，大头的行为流水数据迁移到新平台稳定运行，在这过程中填过坑，挖过坑，为后续业务的实时计算需求打下了很好的基础。在此感谢酷狗团队成员的不懈努力，大部分从开始只知道大数据这个概念，到现在成为团队的技术支柱，感到很欣慰。

从重构原因，技术架构，踩过的坑，后续持续改进四个方面来描述酷狗音乐大数据平台重构的过程，在此抛砖引玉，这次的内容与 6 月份在高可用架构群分享的大数据技术实践的有点不同，技术架构做了些调整。

其实大数据平台是一个庞大的系统工程，整个建设周期很长，涉及的生态链很长 (包括：数据采集、接入，清洗、存储计算、数据挖掘，可视化等环节，每个环节都当做一个复杂的系统来建设)，风险也很大。

重构原因

在讲重构原因前，先介绍下原有的大数据平台架构，如下图：

从上图可知，主要基于 Hadoop1.x+hive 做离线计算 (T+1)，基于大数据平台的数据采集、数据接入、数据清洗、作业调度、平台监控几个环节存在的一些问题来列举下。

数据采集：

1. 数据收集接口众多，且数据格式混乱，基本每个业务都有自己的上报接口

2. 存在较大的重复开发成本

3. 不能汇总上报，消耗客户端资源，以及网络流量

4. 每个接口收集数据项和格式不统一，加大后期数据统计分析难度

5. 各个接口实现质量并不高，存在被刷，泄密等风险

数据接入:

1. 通过 rsync 同步文件，很难满足实时流计算的需求

2. 接入数据出现异常后，很难排查及定位问题，需要很高的人力成本排查

3. 业务系统数据通过 Kettle 每天全量同步到数据中心，同步时间长，导致依赖的作业经常会有延时现象

数据清洗：

1. ETL 集中在作业计算前进行处理

2. 存在重复清洗

作业调度：

1. 大部分作业通过 crontab 调度，作业多了后不利于管理

2. 经常出现作业调度冲突

平台监控：

1. 只有硬件与操作系统级监控

2. 数据平台方面的监控等于空白

基于以上问题，结合在大数据中，数据的时效性越高，数据越有价值 (如：实时个性化推荐系统，RTB 系统，实时预警系统等) 的理念，因此，开始大重构数据平台架构。

新一代大数据技术架构

在讲新一代大数据技术架构前，先讲下大数据特征与大数据技术要解决的问题。

1. 大数据特征：“大量化 (Volume)、多样化 (Variety)、快速化 (Velocity)、价值密度低（Value）”就是“大数据”显著的 4V 特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。

2. 大数据技术要解决的问题：大数据技术被设计用于在成本可承受的条件下，通过非常快速（velocity）地采集、发现和分析，从大量（volumes）、多类别（variety）的数据中提取价值（value），将是 IT 领域新一代的技术与架构。

介绍了大数据的特性及大数据技术要解决的问题，我们先看看新一代大数据技术架构的数据流架构图：

从这张图中，可以了解到大数据处理过程可以分为数据源、数据接入、数据清洗、数据缓存、存储计算、数据服务、数据消费等环节，每个环节都有具有高可用性、可扩展性等特性，都为下一个节点更好的服务打下基础。整个数据流过程都被数据质量监控系统监控，数据异常自动预警、告警。

新一代大数据整体技术架构如图：

将大数据计算分为实时计算与离线计算，在整个集群中，奔着能实时计算的，一定走实时计算流处理，通过实时计算流来提高数据的时效性及数据价值，同时减轻集群的资源使用率集中现象。

整体架构从下往上解释下每层的作用：

数据实时采集：

主要用于数据源采集服务，从数据流架构图中，可以知道，数据源分为前端日志，服务端日志，业务系统数据。下面讲解数据是怎么采集接入的。

a. 前端日志采集接入：

前端日志采集要求实时，可靠性，高可用性等特性。技术选型时，对开源的数据采集工具 flume,scribe,chukwa 测试对比，发现基本满足不了我们的业务场景需求。所以，选择基于 kafka 开发一套数据采集网关，来完成数据采集需求。数据采集网关的开发过程中走了一些弯路，最后采用 nginx+lua 开发，基于 lua 实现了 kafka 生产者协议。有兴趣同学可以去 Github 上看看，另一同事实现的，现在在 github 上比较活跃，被一些互联网公司应用于线上环境了。

b. 后端日志采集接入：

FileCollect, 考虑到很多线上环境的环境变量不能改动，为减少侵入式，目前是采用 Go 语言实现文件采集，年后也准备重构这块。

前端，服务端的数据采集整体架构如下图：

c. 业务数据接入

利用 Canal 通过 MySQL 的 binlog 机制实时同步业务增量数据。

数据统一接入：为了后面数据流环节的处理规范，所有的数据接入数据中心，必须通过数据采集网关转换统一上报给 Kafka 集群，避免后端多种接入方式的处理问题。

数据实时清洗 (ETL)：为了减轻存储计算集群的资源压力及数据可重用性角度考虑，把数据解压、解密、转义，部分简单的补全，异常数据处理等工作前移到数据流中处理，为后面环节的数据重用打下扎实的基础 (实时计算与离线计算)。

数据缓存重用：为了避免大量数据流 (400+ 亿条 / 天) 写入 HDFS，导致 HDFS 客户端不稳定现象及数据实时性考虑，把经过数据实时清洗后的数据重新写入 Kafka 并保留一定周期，离线计算 (批处理) 通过 KG-Camus 拉到 HDFS(通过作业调度系统配置相应的作业计划)，实时计算基于 Storm/JStorm 直接从 Kafka 消费，有很完美的解决方案 storm-kafka 组件。

离线计算 (批处理)：通过 spark，spark SQL 实现，整体性能比 hive 提高 5—10 倍，hive 脚本都在转换为 Spark/Spark SQL；部分复杂的作业还是通过 Hive/Spark 的方式实现。在离线计算中大部分公司都会涉及到数据仓库的问题，酷狗音乐也不例外，也有数据仓库的概念，只是我们在做存储分层设计时弱化了数据仓库概念。数据存储分层模型如下图：

大数据平台数据存储模型分为：数据缓冲层 Data Cache Layer（DCL）、数据明细层 Data Detail Layer（DDL）、公共数据层（Common）、数据汇总层 Data Summary Layer（DSL）、数据应用层 Data Application Layer（DAL）、数据分析层（Analysis）、临时提数层（Temp）。

1. 数据缓冲层 (DCL)：存储业务系统或者客户端上报的，经过解码、清洗、转换后的原始数据，为数据过滤做准备。

2. 数据明细层（DDL）：存储接口缓冲层数据经过过滤后的明细数据。

3. 公共数据层（Common）：主要存储维表数据与外部业务系统数据。

4. 数据汇总层（DSL）：存储对明细数据，按业务主题，与公共数据层数据进行管理后的用户行为主题数据、用户行为宽表数据、轻量汇总数据等。为数据应用层统计计算提供基础数据。数据汇总层的数据永久保存在集群中。

5. 数据应用层（DAL）：存储运营分析（Operations Analysis ）、指标体系（Metrics System）、线上服务（Online Service）与用户分析（User Analysis）等。需要对外输出的数据都存储在这一层。主要基于热数据部分对外提供服务，通过一定周期的数据还需要到 DSL 层装载查询。

6. 数据分析层（Analysis）：存储对数据明细层、公共数据层、数据汇总层关联后经过算法计算的、为推荐、广告、榜单等数据挖掘需求提供中间结果的数据。

7. 临时提数层（Temp）：存储临时提数、数据质量校验等生产的临时数据。

** 实时计算：** 基于 Storm/JStorm，Drools,Esper。主要应用于实时监控系统、APM、数据实时清洗平台、实时 DAU 统计等。

HBase/MySQL：用于实时计算，离线计算结果存储服务。

**Redis：** 用于中间计算结果存储或字典数据等。

**Elasticsearch：** 用于明细数据实时查询及 HBase 的二级索引存储 (这块目前在数据中心还没有大规模使用，有兴趣的同学可以加入我们一起玩 ES)。

**Druid：** 目前用于支持大数据集的快速即席查询 (ad-hoc)。

数据平台监控系统：数据平台监控系统包括基础平台监控系统与数据质量监控系统，数据平台监控系统分为 2 大方向，宏观层面和微观层面。宏观角度的理解就是进程级别, 拓扑结构级别, 拿 Hadoop 举例，如：DataNode，NameNode，JournalNode，ResourceManager，NodeManager，主要就是这 5 大组件，通过分析这些节点上的监控数据，一般你能够定位到慢节点，可能某台机器的网络出问题了，或者说某台机器执行的时间总是大于正常机器等等这样类似的问题。刚刚说的另一个监控方向，就是微观层面，就是细粒度化的监控，基于 user 用户级别，基于单个 job，单个 task 级别的监控，像这类监控指标就是另一大方向，这类的监控指标在实际的使用场景中特别重要，一旦你的集群资源是开放给外面的用户使用，用户本身不了解你的这套机制原理，很容易会乱申请资源，造成严重拖垮集群整体运作效率的事情，所以这类监控的指标就是为了防止这样的事情发生。目前我们主要实现了宏观层面的监控。如：数据质量监控系统实现方案如下。

大数据平台重构过程中踩过的坑

我们在大数据平台重构过程中踩过的坑，大致可以分为操作系统、架构设计、开源组件三类，下面主要列举些比较典型的，花时间比较长的问题。

1. 操作系统级的坑

Hadoop 的 I/O 性能很大程度上依赖于 Linux 本地文件系统的读写性能。Linux 中有多种文件系统可供选择，比如 ext3 和 ext4，不同的文件系统性能有一定的差别。我们主要想利用 ext4 文件系统的特性，由于之前的操作系统都是 CentOS5.9 不支持 ext4 文件格式，所以考虑操作系统升级为 CentOS6.3 版本，部署 Hadoop 集群后，作业一启动，就出现 CPU 内核过高的问题。如下图：

经过很长时间的测试验证，发现 CentOS6 优化了内存申请的效率，引入了 THP 的特性，而 Hadoop 是高密集型内存运算系统，这个改动给 hadoop 带来了副作用。通过以下内核参数优化关闭系统 THP 特性，CPU 内核使用率马上下降，如下图:

echo never > /sys/kernel/mm/redhat_transparent_hugepage/enabled

echo never > /sys/kernel/mm/redhat_transparent_hugepage/defrag

2. 架构设计的坑

最初的数据流架构是数据采集网关把数据上报给 Kafka，再由数据实时清洗平台 (ETL) 做预处理后直接实时写入 HDFS，如下图：

此架构，需要维持 HDFS Client 的长连接，由于网络等各种原因导致 Storm 实时写入 HDFS 经常不稳定，隔三差五的出现数据异常，使后面的计算结果异常不断，当时尝试过很多种手段去优化，如：保证长连接、连接断后重试机制、调整 HDFS 服务端参数等，都解决的不是彻底。

每天异常不断，旧异常没解决，新异常又来了，在压力山大的情况下，考虑从架构角度调整，不能只从具体的技术点去优化了，在做架构调整时，考虑到我们架构重构的初衷，提高数据的实时性，尽量让计算任务实时化，但重构过程中要考虑现有业务的过渡，所以架构必须支持实时与离线的需求，结合这些需求，在数据实时清洗平台 (ETL) 后加了一层数据缓存重用层(kafka)，也就是经过数据实时清洗平台后的数据还是写入 kafka 集群，由于 kafka 支持重复消费，所以同一份数据可以既满足实时计算也满足离线计算，从上面的整体技术架构也可以看出，如下图：

KG-Camus 组件也是基于架构调整后，重新实现了一套离线消费 Kafka 集群数据的组件，此组件是参考 LinkedIn 的 Camus 实现的。此方式，使数据消费模式由原来的推方式改为拉模式了，不用维持 HDFS Client 的长连接等功能了，直接由作业调度系统每隔时间去拉一次数据，不同的业务可以设置不同的时间间隔，从此架构调整上线后，基本没有类似的异常出现了。

这个坑，是我自己给自己挖的，导致我们的重构计划延期 2 个月，主要原因是由最初技术预研究测试不充分所导致。

3. 开源组件的坑

由于整个数据平台涉及到的开源组件很多，踩过的坑也是十个手指数不过来。

1）、当我们的行为数据全量接入到 Kafka 集群 (几百亿 / 天)，数据采集网卡出现大量连接超时现象，但万兆网卡进出流量使用率并不是很高，只有几百 Mbit/s，经过大量的测试排查后，调整以下参数，就是顺利解决了此问题。调整参数后网卡流量如下图：

a)、num.network.threads( 网络处理线程数) 值应该比 cpu 数略大

b)、num.io.threads( 接收网络线程请求并处理线程数) 值提高为 cpu 数两倍

2）、在 hive0.14 版本中，利用函数 ROW_NUMBER() OVER 对数据进行数据处理后，导致大量的作业出现延时很大的现象，经异常排查后，发现在数据记录数没变的情况，数据的存储容量扩大到原来的 5 倍左右，导致 MapReduce 执行很慢造成的。改为自己实现类似的函数后，解决了容量扩大为原来几倍的现象。说到这里，也在此请教读到此处的读者一个问题，在海量数据去重中采用什么算法或组件进行比较合适，既能高性能又能高准确性，有好的建议或解决方案可以加 happyjim2010 微信私我。

3）、在业务实时监控系统中，用 OpenTSDB 与实时计算系统（storm）结合，用于聚合并存储实时 metric 数据。在这种实现中，通常需要在实时计算部分使用一个时间窗口（window），用于聚合实时数据，然后将聚合结果写入 tsdb。但是，由于在实际情况中，实时数据在采集、上报阶段可能会存在延时，而导致 tsdb 写入的数据不准确。针对这个问题，我们做了一个改进，在原有 tsdb 写入 api 的基础上，增加了一个原子加的 api。这样，延迟到来的数据会被叠加到之前写入的数据之上，实时的准确性由于不可避免的原因（采集、上报阶段）产生了延迟，到最终的准确性也可以得到保证。另外，添加了这个改进之后，实时计算端的时间窗口就不需要因为考虑延迟问题设置得比较大，这样既节省了内存的消耗，也提高了实时性。

后续持续改进

数据存储 (分布式内存文件系统 (Tachyon)、数据多介质分层存储、数据列式存储 )、即席查询 (OLAP)、资源隔离、数据安全、平台微观层面监控、数据对外服务等。

文章出处：InfoQ