Spark SQL在携程的实践经验分享

本文根据张翼老师在2018年5月13日【第九届中国数据库技术大会】现场演讲内容整理而成。

讲师简介：

张翼，10年互联网老兵;2015年3月加入携程，携程的大数据平台技术总监，带领团队构建稳定，高效的数据平台和系统，保证了携程数据的高速发展;加入携程之前，在大众点评负责数据基础架构，从0开始组建团队，搭建起点评的数据分析平台;平时关注与大数据及AI系统的发展，致力于将开源技术和公司场景相结合，创造业务价值。

摘要：

之前，大多数公司大数据的数仓都是构建在Hive上的，数据开发的ETL任务以及用户对于数据的即时查询主要使用的工具也是Hive，随着Spark以及其社区的不断发展，Spark及Spark SQL本身技术的不断成熟，Spark在技术架构和性能上都展示出Hive无法比拟的优势，如何使用Spark构建大数据的数仓?如何将现有的数仓平台从Hive转到Spark上?这些问题都是每家公司需要考虑的问题;携程原先的数仓也是构建在Hive之上的，每天运行超过20000个Hive的定时任务，从2017年9月份开始，我们正式启动了SparkSQL落地的一系列项目，到目前为止，大部分的ETL作业和用户的临时查询已经使用了SparkSQL;在这个演讲中，我将分享下我们在这段时间中的做法，实践和思考，我们遇到问题，以及我们的解决方案。

分享大纲：

1、平台简介

2、总体方案和效果

3、经验分享

4、未来展望

正文：

1、平台简介

首先介绍一下携程大数据平台总体架构：

如下图所示，底层是资源部署和运维监控，主要包括两部分：自动运维系统和监控系统;自动运维系统大大降低了我们运维的effort，也降低了运维操作出错的概率，是我们能在很少的运维人力投入的情况下维护大规模的集群;随着系统变大，各个相关系统增多，一个有效的监控能帮助我们及时发现问题，并尝试进行自动的处理，这个也能够大大提升运维的效率。

第二层是开源的大数据框架，主要分成两部分：分布式存储计算和实时框架，实时框架目前主要支持JStorm，Spark Streaming和Flink，其中Flink是今年新支持的;而分布式存储和计算框架这边，底层是Hadoop，ETL主要使用Hive和Spark，交互查询则会使用Spark，Presto和Kylin。

第三层是工具系统层，直接提供给BI同学或者业务用户，主要分为以下几部分：数据开发平台，包括日常使用的调度，数据传输，主数据以及数据质量系统;数据查询平台，主要包括报表系统Art nova和Adhoc查询系统;机器学习算法平台，包括一个基于Spark的MLlib图形化拖拽平台，以及基于Docker的GPU云平台，主要提供给数据算法科学家做模型训练使用;最后一块是实时数据平台Muise，通过一个系统提供对所有类型实时作业的发布，管理，监控和运维的功能。

本文重点介绍Spark SQL在携程数据开发和数据查询系统的落地实践过程，所以在平台简介部分我先简单介绍一下这两大块的系统：

数据开发系统运行在分布式存储计算框架之上，分布式存储和计算框架最下面一层是Hadoop，其上是Hive和Spark;开发平台Zeus主要由调度系统、主数据系统、传输系统以及数据质量系统四部分组成。目前，我们的集群规模在1300台左右，调度系统的Active任务数超过75000个，每天运行调度任务的实例超过13万个，换算成底层MapReduce任务数大约在30万左右，系统中的传输任务和ETL任务大约占比50%，在2017年Q4季度，我们内部绝大多数在使用Hive。

数据查询系统同样运行在分布式存储和计算框架之上，整个平台包含两部分——报表系统ArtNova和Adhoc查询;Adhoc系统每天的查询数载每天1万+，2017年Q4季度主要支持Hive和Presto;新建报表系统ART Nova在去年12月正式上线，设计初衷就考虑摒弃Hive，改用Spark SQL或者Presto做查询。

那么为什么我们要将数据平台的计算引擎从Hive转到SparkSQL来呢?

在对于Hive优缺点的分析中我们能够发现这个原因;Hive的优点是历史悠久，且稳定性有保证，已经被用户广泛接受。而Hive的缺点也很明显，第一，其计算效率相比新一代计算引擎，比如Spark、Presto等要慢得多，因为其HQL会转化为多个MR Job，MR Job之间需要进行数据落地，效率自然比不上纯内存RDD的Spark效率，把Hive转到新一代的计算引擎能够大幅度地提升平台的计算效率;第二，Hive的源代码结构比较混乱，了解需要花费一定时间，在其上进行优化的代价也比较大。

那么怎么来做呢?我们曾经考虑过2种候选方案：第一，更换Hive的执行引擎为Tez或者Spark，第二，更换一个能同时兼容Hive Table(读、写、权限等)并可保持HQL最大兼容性的计算引擎。很长一段时间，我们倾向于第一种候选方案，也就是Hive on Spark的方案

而SparkSQL 和Presto则被用来作为即时查询计算引擎。但是，下面的原因使我们最终下决心拥抱SparkSQL，并把其作为整个查询和开发平台的主要引擎：

2017下半年，和携程规模相当，甚至比携程规模小的互联网公司完成或已经开始SparkSQL的迁移，并取得了一些成果
SparkSQL的成熟，特别是2.2之后它的兼容性，稳定性，性能有很大的提升
Hive on Spark除了Uber外很少有其他的用例
Hive社区的衰落和Spark社区的繁荣
时机，2017下半年，我们已经基本解决了Hadoop集群增长带来的稳定性问题，有精力做较大的项目

2、总体方案和效果

迁移SparkSQL的挑战主要体现在技术和团队两层面：

技术层面，最大的挑战是对于已经在运行的大量作业，我们需要考虑如何将迁移过程的影响降到最小，需要做到以下3点：

第一点也是最重要的需要有灰度升级过程
第二点是SQL语法尽量兼容Hive原有语法
第三点是权限控制需要兼容Hive原有方式

第二大挑战是原有与Hive配套的大量周边设施需要改造，比如日志、Metrics收集、监控和告警系统以及Dr Elephant等作业分析系统。

团队层面，我们对SparkSQL源码以及Scala并不熟悉，缺乏较大改动经验。

基于上述原因，我们将整个迁移过程分为四个阶段：

第一阶段，集中力量解决Blocking技术问题，主要的Blocking Issue有两个：

将Hive权限控制机制移植到SparkSQL之上
实现Thrift Server的impersonation

通过这个过程熟悉Spark和Scala，积累技术实力。

第二阶段，在Adhoc查询平台开始初步尝试，由于是即席查询，如果失败，用户可人工覆盖到Hive，影响较小;后面也新的报表系统ArtNova中尝试使用;在这个过程中，我们修复了大量bug，积累了开发和运维经验。

第三阶段，改造开发平台，让整个平台支持灰度推送。

第四阶段，开发平台作业全面灰度升级，优化性能并处理遗留的长尾问题。

根据上述四个阶段，我们制定了迁移时间表：

截止到今年5月份，Adhoc查询工具中使用Spark SQL查询占比57%，Art Nova大约有52%使用了Spark SQL。开发平台的非数据传输作业大约52%使用了Spark SQL，差不多是两万多个，也可理解为原有Hive脚本已全部转成Spark SQL方式。转化完成，计算效率较之前提升了6-7倍。

3、经验分享

3.1 开发平台的灰度变更支持

首先分享我们在灰度变更部分的经验，这也是整个过程最重要的部分。我们最初在开发平台构建灰度变更机制是在Hive从0.13升级到1.1时，最开始仅支持环境变量等简单规则，在本次SparkSQL升级的过程中添加了执行engine / shell cmd变更规则等更多复杂的规则;系统支持变更组，也支持包括多种类型的变更策略：如全量推送，分作业优先级按照百分比推送，指定单个作业进行推送;最后一点是在作业失败后，fallback到当前默认配置的功能，这点对于作业稳定性保障至关重要。

一个典型的用户操作流程如下图所示：

我们在SparkSQL灰度升级时的实际配置如下：

Spark灰度升级引入了一种新的灰度升级规则 - engine，如上图所示，我们先在规则配置里设置一条使用SQL的引擎，即SparkSQL;我们配置了3条策略，对低优先级任务，当前的推送比例是100%，对高优先级任务，我们的推送比例是70%，并外我们还设置了一条Black List的策略，将遇到问题的作业暂时排除在推送之外

3.2 问题及其解决

在整个升级的过程中，我们遇到了很多问题，需有问题社区已经有了相关的解决方案(Apply社区Jira的修复超过30)，还有很多问题需要我们自己解决，这边我分享下我们遇到的几个主要的问题：

1. 权限相关

1.1 Hive权限落地

1.2 Thrift Server Impersonation

2. 小文件合并

3. 资源利用率优化

Hive权限落地

Hive权限控制模式主要有四种：

在Hive 0.13版本之前，是Default Authorization，简称v1，当然官方文章上曾提及该版本存在一些问题
在Hive 0.13或者之后的版本中，提出的是 SQL Standards Based Hive Authorizatio，简称v2
第三种是Storage Based Authorization in the Metastore Server
最后一个是 Authorization using Apache Ranger & Sentry方式

由于携程使用Hive的历史比较长，所以我们主要使用的权限控制方式是第一种，在这个基础上对问题进行修复，比如grant无权限控制等问题等;考虑到未来的实际需求，Spark SQL也需要支持前两种权限控制方式。

我们对Spark code进行了修改以支持这两种权限控制的方式;Spark用到了很多Hive代码，最终通过ExternalCatalog调用HiveExternalCatalog执行 HiveClientImpl里的方法，在HiveClientImpl里，我们增加了权限检查方法，从而做到在Spark语句执行前检查在Hive中设置的权限;对于权限控制模式v2的话，实现非常简单，基本加一行code就可以;而权限控制模式v1相对来说复杂一点，需要把Hive的权限和相关逻辑全部移植过来。做法与v2相同，代码量大约在400行左右

Thrift Server Impersonation

Adhoc查询平台使用Thrift Server的方式执行SparkSQL，虽然其上的绝大多数操作是查询，但是也有少量的写操作，Thrift Server是以Hive账号启动的，如果没有用户账号的Impersonation，写的文件的Owner是Hive账号，但是我们希望的Owner是用户在Adhoc平台上选择的账号。

Hortonworks有自己的解决方案，Thrift Server只作为Proxy Server，在用户作业提交时再以其身份去启动AM和executor，以用户+connection id维度重用资源;这样做的问题是账号较多的情况下，executor的启停带来额外的开销。由于携程内部BU较多，每个BU使用的账号也非常多，这种方式可能对我们不是太适用。

我们采取的做法是在Thrift Server启动时预先启动AM和executor，将各账号keytab分配到各个nodemanager之上，然后在executor端真正执行Task时，使用超级账户把用户impersonate 成实际用户。

下图为详细技术图:

小文件问题

如果不做任何修改，Spark在写数据时会产生很多小文件;由于我们集群本身的存量文件就较多，Spark大量产生小文件的话，就会对NN产生很大的压力，进而带来整个系统稳定性的隐患，我们在灰度推送到30%(6000 Job / day)时发现不到3周的时间内就使NN的文件 + Block数飙升了近1亿，这个还是在每天有程序合并小文件的情况下;另外文件变小带来了压缩率的降低，数据会膨胀3-4倍。

修复的方法其实比较简单，在Insert Into Table或是Create Table as的情况下，如果本身没有RepartitionByExpression的话，就增加一个RepartitionByExpression的stage

下面是相关的代码：

在这之后，小文件问题就得到了控制，运行到目前为止还是比较正常的。

资源利用效率优化

上图橘色的图片是每个作业的平均时间，在红色边框的时间内没有明显变化，下方紫色的图片是整个集群的平均延迟，可以看到有30%的下降。虽然这个改动非常简单，但是对整体集群的资源利用效率有很大提升。

4、未来展望

近期工作

1. 继续推进SparkSQL在数据开发平台的使用比例，我们的目标是在5月底达到90%

目前纯粹的Hive的分析任务已经基本转换完成，剩余的主要任务是转换Legacy的Shell脚本中使用到Hive的地方，我们使用的方法是用函数的方式将hive直接替换为sparksql的command

2. 优化作业内存的使用，作业转到SparkSQL之后，对内存的使用量也急剧上升，在某些时间点出现了应用内存分配满而无法分配更多作业的情况，我们的解决思路有两个：

根据作业历史的内存使用情况，在调度系统端自动设置合适的内存
https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-1011

未来我们希望做2件事:

1. 能够进一步优化长尾的SparkSQL作业的性能;从Hive转换为SparkSQL之后，绝大多数作业的性能得到了较大的提高，但是还有有少量的作业运行效率反而下降了，也有一些作业出现运行失败的情况(目前都fallback到Hive)，我们简单地统计了一下

有2.5%左右的作业会出现失败(400~)
有6%左右的作业运行效率接近或比Hive更差(1000~)
有2.5%左右的作业运行时间比Hive慢5分钟以上

后续我们会针对上面这些问题作业的共性问题，进行研究和解决

2. 升级到Spark 2.3

积极跟进社区的步伐，调研，测试，适配Spark 2.3;当然正式的生产使用会放在Spark 2.3.1发布之后。

以上是我所有的分享，希望对大家有所帮助，谢谢!

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