2017云栖大会HBase专场，大搜车高级数据架构师申玉宝带来HBase在大搜车金融业务中的应用实践。本文主要从数据大屏开始谈起，进而分享了GPS风控实践，包括架构、聚集分析等，最后还分享了流式数据统计，包括数据流、数据合流和服务监控等。
以下是精彩内容整理：

数据大屏实践

最近几年二手车业务发展非常迅猛，大搜车一直做B端的业务，我们在B端里面4S店的市场占有率已经达到90%以上。今年年初我们觉得时机成熟了，我们就做了弹个车，它是比较典型的汽车金融。无论是车商业务，还是金融业务，都对我们数据采集、数据整理、数据使用提出了非常多的挑战。而HBase性能比较稳定，也可以水平拓展，很好地支撑了我们的业务。

图为我们其中一个数据大屏，它是上海地区弹个车业务一个小时以内的行驶轨迹，看起来还是比较震撼的。该大屏还有一个配置的页面，用户可以选择时间、城市，业务同学可以自己配备报表，方便他们对外做一些商务事务。

我们看一下报表是如何实现的。这个报表的数据源来自车载GPS设备，GPS设备会定时上报一些数据，包括精度、纬度、点火状态的数据，这些数据会先经过GPS上报，会做状态的管理、里程，之后生成想要的报表，数据到达终点。这个数据会通过数据网关，数据网关是对外提供产品都要经过的地方，并且会进行系统跟踪等。车载设备上传各种的基础数据会存到GPS。针对这个场景，我们根据时间、城市来查数据，所以我们要对报表单独建立一个索引。因为我们在查数据的时候，这个场景只需要精度和纬度，这样在查数据的时候直接在索引中就可以完成所有数据查询，不用再回主表，大大减少了产品的耗时。

我们在报表的应用层也做了一些优化，大屏里面是该地区所有车辆轨迹，这个数据量是非常巨大的，如果直接浏览就会卡死，所以我们首先做了分片。刚开始只查询一个小时的少量数据，这个数据拿到以后开始渲染，数据请求下一时间段的数据，前端渲染是不停的，后端数据也一直往上堆积，所以我们在打开页面的时候可以立即开始整个页面的展示。另外，因为数据传输非常频繁，使用Websocket减少建立 HTTP 请求耗时。

刚才的大屏是离线大屏，而现实中实时业务大屏非常常见，这是弹个车实时成交数据大屏。大屏数据来自我们的业务埋点日志，大屏当中也会用到基础的纬度数据，我们直接拉到了MySQL，我们内部的计算框架会根据MQ进行数据的处理，组装成我们需要的数据，放到终点Phoenix当中。

GPS风控实践

对汽车金融来说风控是生命线，如果风控搞不好分分钟就会破产。我们有一个轨迹监控大屏，通过时间和车辆可以察看车辆在一段时间内的型式轨迹，它的速度、地理位置，还有后台可以设置一些风险区域，比如澳门赌场等正常用户应该不会去的地方，这些地方出没的会有一些贷款风险。还有风控模型，GPS里面会把各种数据统计为模型特征，再交给模型，最后由风控引擎针对这些线上数据判定有没有特征，发出报警。

业务架构

最早设备是来自厂商上报的，后来因为对接的厂商比较多，发现了一些故障。我们上报到网关，包括设备注册、状态维护、里程纠偏，设计运营环境非常复杂，有可能这辆车没有电了，里面存储的数据没有了，也有可能跑到非常偏远的地方，没有办法上报数据，还有一些上报的里程非常奇怪，本来是两万多，突然变成一万，表现在数据上可能会是非常诡异的点，。针对这部分，我们做了一些清洗，比如说偏移，我们会根据前后一些点的关系做一些数据的过滤。还有里程纠偏，我们对时间做了一些分片，每分钟都会有一个点，我们会统计这分钟结束时间减去起始，计算出真正的里程，可以对这块数据作出处理，对一天的影响就非常小。我们在这里花了大量的精力，一大半时间都在清洗数据。
接下来数据通过MQ到HBase，实时轨迹、电子围栏、停留点分析、聚焦分析，这些数据会和材料验证一块提供给我们的贷后运维同学来判断风险。我们发现很多骗贷的并不是个人，而是一些机构，有些村子都是骗贷的团伙，有些是负责伪造材料，有些是负责申请贷款，我们针对这些场景，把每个车的具体情况分析出来，因为正常是面向C端用户，不应该大量车聚焦在一个地方。最后这些数据进入到预警后台。

聚集分析

使用GeoHash先对地球进行二维平面化，把地球分成好多个区域，对每一个区域再分成32个区域，不断地细分，让一个区域不断地精确。Base32编码字符串,每个字符由5bit 组成。将每辆车的停留点算出来，再把停留点算出GeoHash值，按照这些区域聚合好选择聚合的点，算出每一个点到底有多少辆车，最后形成一个特征，生成模型。
数据存储部分，原始轨迹支持按设备、时间维度查询详细轨迹，查聚集点按区域、时间维度查询聚集数据。

流式数据统计

有些车辆列表大家看到的并不是动态的，会根据流量数量、地理位置来决定一个智能点的排序，这就需要很多特征、流式计算的场景。全国实时车交数据和报表，产品经理都比较人性化，所有数据都想立刻在报表里面更新，所以这些也是我们主要的场景。
这些业务特点：

• 实时数据间隔非常短，我们会要求10秒或者5秒的时间窗口就要更新过来；
• 数据量比较大，我们遇到了一些百万兆、亿兆的；
• 这些场景还有并发要求，毕竟是线上业务，我们是一个B端业务，所以对内部要求还没有太高，100QPS就可以满足我们这个阶段的要求；
• 业务变化非常快，如果一个需求真的做一个月，做完了以后规则就变了，所以查询纬度很多、变化很大，针对这些我们会细分一些性能，然后提高开放的速度。

  

这是数据流，最多的数据还是来自RDS，把数据库的各种数据变更转化成MQ消息，再加上以前还有很多埋点消息都会统一到MQ。所有数据会在我们计算框架里面聚合起来，按照我们的业务场景把它放在Phoenix里面，先放到明细数据。我们针对每个场景单独聚合好，可以直接查询。还有一些场景计算量很大，会有一些统计数据，以此来支撑我们的线上业务。A、B、C业务通过数据网关来访问数据。

数据合流是我们现在遇到的比较大的问题，有一个定单表，里面有金额、品牌等等，需要把所有数据合并到一起提供服务，对流式处理来说这个问题非常棘手，因为数据是流式到达的，而且到达是无序的。我们也做了一些处理，对每一个处理流里面立一个表为主表，每次数据到达的时候会有一个监测模块，看是否符合合流条件，会从库里面检查数据是否真的到达了，按照业务规则组合数据。这里也要做优化，并不是直接查，是要经过数据缓存。

性能测试方面我们找最低配的集群，Master（2C4G）+CORE（4C8G）×2，数据量：—100Million，这对我们场景来说已经绰绰有余，再加上Phoenix性能的拓展非常方便。这些性能测试其实跟性能条件关系非常大，这只是我们内部的测试，更标准的数据还要参考官方的数据。

服务监控上，流式和离线不太一样，流式数据一天24小时在线，所以它的稳定性非常重要，不能跑着跑着就挂了。阿里云后台本身的监控可以看到一些机器的信息。另外，我们内部开发了一套业务监控系统，我们所有请求都是通过数据网关，数据网关的重要功能就是整个服务的监控，它每次访问都会记一个日志，日志里面有访问的数量、访问的时间，按表来查，这样对我们查询问题帮助非常大。另外，我们业务监控系统也有移动版，以前出什么问题在公交车上都得拿出电脑，现在直接在移动端里查，比较方便。

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