导读：货拉拉大数据团队在成立三年内解决了诸多业内难题，取得了一些阶段性成果。在本次分享中，作者将深入探讨大数据基础架构如何实现高钱效、高运维效率和高分析效率，其中遇到哪些挑战以及解决思路。

　　01 背景与挑战

　　1. 货拉拉介绍　　

　　货拉拉是一家集货运、搬家、跑腿等业务场景于一体的多边线上交易平台，成立于2013 年，在粤港澳大湾区取得了飞速发展。目前业务已覆盖全球 11 个市场，包括中国及东南亚、南亚、南美洲等地区。货拉拉作为一家拥有 1050 万月活用户、90 万月活司机的货运物流交易平台，拥有 8 条业务线覆盖国内 360 个城市，广阔的业务量带来巨量的数据，目前 1000 多台机器的存储量达 20PB+，7 条 IDC 处理日均 20K+ 的任务。庞大业务量能安全、稳定运转离不开大数据基础架构的支撑　　

　　目前货拉拉大数据团队已完成三大体系（大数据安全体系、成本管控体系、稳定性保障体系）和四大支柱（平台服务层、计算引擎层、集群管理&存储层、基础资源管理层）的大数据基础架构建设。

　　平台服务层提供数据治理能力和基础平台能力服务；

　　计算引擎层包含离线引擎、OLAP 引擎、（规划中的）AI 引擎；

　　集群管理&存储层包含在线存储（如 ES 和 HBase）、离线存储（HDFS、云存储）、资源管理（YARN、规划中的 K8s）；

　　基础资源管理层包含基础设施管理体系（主要是货拉拉内部连线的各云厂商提供的物理资源，及对其进行本地化管控的体系），和正在进行中的智能运维体系。

　　2. 问题与挑战　　

　　在货拉拉大数据团队建设过程中，面临的问题主要有 3 个：

　　钱效低，具体表现在：

　　集群资源利用率低；

　　波峰波谷效应明显，采用高峰资源保障，带来成本浪费；

　　大数据成本增长快，缺乏对数据的冷热分层、生命周期的管理；

　　运维效率低，面对全球化/多地域/多集群/多服务的复杂场景，主要依赖 SOP 和脚本来保障运维，效率低下；同时，运维变更的稳定性比较差；运维人员的工作量繁重，被迫拉长工作时间；

　　分析效率低，用户经常吐槽查询引擎速度太慢，他们对分析效率的追求永无止境。

　　那么，如何在保障稳定的前提下，实现高钱效、高运维效率、高分析效率的极致效率数据架构呢？

　　接下来将分享货拉拉大数据团队展开的探索，以及其中的思考与经验。

　　02 基础架构实践

　　1. 高钱效

　　主要从资源弹性、异构计算两方面实现。　　

　　（1）资源弹性

　　离线计算资源在夜晚/白天、大促/春节等场景下，呈现明显的波峰波谷特征，离线高优任务的分布也比较集中，主要在凌晨到早上 6 点之间。如果按照波峰的资源水平提供保障，就会造成波谷时段的资源成本浪费。如何让固定大小的资源池提供弹性的计算资源成为了当务之急。　　

　　现有公有云能提供的实例主要分为：预留实例、按需实例、竞价实例，相应特点及价格如上。根据各云厂商能提供的实例特点及价格，货拉拉大数据团队将一部分资源实例替换成弹性实例，形成高低峰弹性扩缩容的策略机制。在凌晨至 12 点交易高峰期扩容弹性实例，12 点过后，回收部分弹性实例，进而节省资源。　　

　　基于上述策略，通过系统架构实现弹性扩缩容服务，系统包含弹性扩缩容策略和机制的管理，并对弹性实例进行购退对账，防止因遗忘退订弹性实例而造成的资源浪费；结合自动化运维平台，对弹性实例进行购退和上下线；对 YARN 进行优先级调度的改造，调整实例优先级、队列优先级，出现问题时进行调度降级，保证任务稳定性。　　

　　通过资源弹性的管理，集群成本节省 20%~30%，并且保证高优作业的稳定性，同时，也提高了弹性资源的利用率。

　　（2）异构计算　　

　　在计算降本方面，除了资源弹性、计算超卖、计算资源治理外，还有什么可优化的手段吗？我们将计算节点机型由 x86 替换为了 ARM，以下是 ARM 和 x86 的优劣势对比：　

　　ARM 在成本和功耗上具有显著优势：ARM 的单核成本相较 x86 至少低 15%，且功耗较低，大量应用于移动端。

　　但 ARM 的整体软件兼容性较差，部分需要适配；同时业内服务端使用较少。　　

　　货拉拉大数据团队将 ARM 成功应用到大数据架构中，主要做了三部分工作：

　　首先，组件适配，包括大数据组件适配，例如目前主要使用的计算引擎 Tez、spark、YARN（某些 java 包等）；和基础组件适配，例如公司级的安全组件、运维组件等。

　　第二，在调度改造方面，支持用户在应用层选择架构，同时也完成了对 PySpark 的兼容支持；

　　最后在机器物理资源压测、TPC-DS 压测、核心链路任务的抽样测试后发现，使用 ARM 节点后集群性能没有明显下降。

　　整体 ARM 实践的上线策略遵循分批灰度上线，控制风险，并对任务和资源进行监控，最后逐步完成了集群机器替换。

　　这里分享一个问题：在灰度上线的过程中，团队发现带窗口函数的 SQL 在物理资源使用正常的情况下，task 的运行时长会被拉长 10 倍。　　

　　通过对比火焰图，发现这种 SQL 触发了 JVM 的逆优化，导致大部分 CPU 时间消耗在 JVM 的代码中。对于此问题的一个解决方案是，将 ARM 的资源版本替换为云厂商的版本。

　　最终在团队的努力下，完成了离线计算 50%ARM 机型的替换，集群成本节省 10%（大概百万/年的水平），之所以替换 50%，是因为受限于云厂商的供给。上线 ARM 机型后，未出现高优作业的延迟故障。

　　2. 高运维效率

　　主要从大数据自动化运维、大数据云原生两方面实现。　　

　　（1）大数据自动化运维

　　团队内部大数据运维复杂度很高，面对的是 3 个业务线、30 多套集群、20 多个服务组件、上千个节点的复杂环境，且组件之间的运维流程不能复用；在如此复杂的场景下，运维主要依赖大量的 SOP，步骤复杂、人工操作、脚本不灵活；使 SRE 方向的同事超过 70% 的工作时间投入到事务型的运维工作场景中，员工幸福感很低。

　　根据下图可以感受一下运维场景的复杂度，如 HBASE 版本发布的工作流：　　

　　在如此复杂、低效的场景下，如何尽快实现自动化运维呢？　　

　　首先，需要构建集群的资产管理能力，可以统一资产管理入口，并对资产进行全生命周期管理；

　　然后，在工作流编排能力上，将 SOP 和运维脚本固化成工作流，使其具备分布式调度执行的能力；

　　最后，优先完成高优高频场景的自动化改造，快速提升运维效率。　　

　　通过实现大数据自动化运维在典型的场景上提效非常明显。

　　（2）大数据云原生　　

　　大数据领域主要关注的问题就是容器化和 DevOps，相对应的就是成本和效率。在成本方面，将 YARN 替换成 K8s，统一在离线资源池，为在离线混部打下基础；运维效率方面，面向 K8s 的运维比面向传统机器的运维要方便很多。　　

　　之所以做 Remote Shuffle 框架，主要基于以下考虑：

　　出发点是将计算节点本地的 shuffle 数据保存到远端，本地的计算节点就可以实现无状态化，计算节点便可进行容器化部署，为大数据云原生打下基础。

　　因为货拉拉使用 Tez 计算引擎，在选型方面主要考虑：通用性，能支持 Tez、Spark、MR；相比本地 shuffle，无明显性能下降；提供高可用的能力，且对 Tez 源码尽量少改动、侵入；首选 Apache 社区活跃项目。

　　经过对业界 RSS 框架的对比，与社区进行深度共建，最终选择腾讯开源的 Uniffle 框架，团队牵头设计 Tez Client 方案，向社区贡献了近 2 万行代码，成功让 Uniffle 框架支持 Tez。目前 RSS 在公司内部逐步灰度上线中。除了 RSS 外，团队还实施了 Flink on YARN 替换成 Flink on K8s 的方案。

　　3. 高分析效率

　　即引擎提效。　　

　　用户在即席查询过程中，经常遇到的一个痛点就是查询速度慢。在离线 ETL 链路中，团队会对一些库表进行数据质量的校验，如果 SQL 运行慢，也会影响数据链路的产出。

　　针对用户的痛点，团队开发了离线混合引擎服务。　　

　　在系统设计时，主要考虑以下三点：

　　多引擎路由，支持自动降级。主要思想是根据各引擎优缺点，将 SQL 路由到最适合它的计算引擎上。通过观测 SQL 的执行计划，查询数据扫描量和算子分布，匹配路由策略，最终分配到合适的计算引擎上。如果 SQL 执行失败，将自动降级到其他引擎。若所有引擎都执行失败，由 Hive 做兜底，保证执行成功。

　　对用户屏蔽多引擎差异，降低使用复杂度。不会更改用户使用习惯，用户以 Hive 语法编写 SQL，后台进行 SQL 转化，对用户屏蔽多引擎语法的差异。

　　分布式架构，高可用且支持横向扩展。为了应对未来的大规模需求。

　　另外，实现了多引擎兼容。通过对 Presto 进行 20+ 改造，包括 Hive 隐式转换的适配、Hive 视图的适配、对齐 Hive 的 UDF 语义等，最后达到了 84% 的兼容率。

　　数据质量保障方面，系统在灰度上线之前，将线上真实的 Ad-Hoc 的 SQL 查询进行多引擎数据对比，保证 100% 通过数据质量校验。　　

　　目前 Presto 路由率 * Presto 成功率能够达到 70%，并且在重点场景提效明显。

　　03 总结与思考

　　高钱效、高运维效率、高分析效率这三大目标驱动了货拉拉大数据基础架构的演进。　　

　　实践证明，要通过明确的收益驱动基础架构演进，引入新技术前多思考，不能贸然引进一些火热的新技术。目前货拉拉还未引进湖仓一体，因为其收益尚未明确。在成本和稳定性的基础上，只要领先业务“半步”即可，不需要过度演进。

　　04 未来展望

　　最后，对未来工作的规划主要包括以下几大方面：　　

　　1. 引擎提效

　　离线计算引擎由 Hive 迁移到 Spark。

　　2. 极致弹性

　　根据负载压力更精准、及时地弹性伸缩。

　　3. 大数据智能化运维

　　继续完善对云原生场景的支持，实现数智化运维（AIOps），做到故障自愈、全链路诊断。

　　4. 离线混部

　　完善大数据全面云原生化，继续探索符合业务场景的在离线混部策略。

　　5. 流批一体&湖仓一体

　　进一步探索符合业务需求的落地场景。