1 前言

OPPO的大数据离线计算发展，经历了哪些阶段？在生产中遇到哪些经典的大数据问题？我们是怎么解决的，从中有哪些架构上的升级演进？未来的OPPO离线平台有哪些方向规划？今天会给大家一一揭秘。

2 OPPO大数据离线计算发展历史

2.1 大数据行业发展阶段

一家公司的技术发展，离不开整个行业的发展背景。我们简短回归一下大数据行业的发展，通过谷歌的BigData搜索热度我们大概分一下大数据的近十几年的进程。

图1：google bigdata 关键词搜索热度

上面的热度曲线来看，大数据发展大概可以分成三个阶段：

成长期 （2009-2015），这段时期主要代表是Hadoop1.0以及相关生态的快速成长；

巅峰期 （2015-2018），这段时期主要代表是Hadoop2.0以及Spark迅速成为大数据基础架构和计算引擎的行业事实基础底座；

成熟期 （2018-now），这段时间主要代表是Spark、Flink等计算引擎以及OLAP引擎的繁荣；

从这个热度曲线看，有一个小疑问，近两年大数据热度迅速下降，那么什么技术在近几年成为热度最大的技术？

2.2 OPPO 大数据发展阶段

OPPO大数据起步比整个行业稍晚，我们先看一下发展时间轴：

2013年，大数据巅峰期之初，OPPO开始搭建大数据集群和团队，使用Hadoop 0.20版本（Hadoop1.0）。

2015年，使用CDH服务，集群初具规模。

2018年，自建集群，已经达到中等规模，使用Hive作为计算引擎。

2020年，开始大规模从Hive向Spark计算引擎迁移SQL作业。

2021年，从大数据资源层和计算层升级改造。

OPPO的大数据发展可以总结成两个阶段：

发展期 ：2013-2018年，OPPO大数据从无到有，慢慢成长，计算节点规模从0扩展到中等规模；

繁荣期 ：2018-现在，三年大数据快速发展，技术上从hadoop1.0升级到hadoop2.0，计算引擎由hive升级到spark；自研技术以及架构升级解决集群规模膨胀后常见问题；

3 大数据计算领域常见问题

大数据领域有很多经典的问题，我们这里选取了生产环境遇到五种典型的问题来说明；我们将围绕这五种问题展开，介绍OPPO大数据离线计算的架构演进。

图3：大数据计算领域常见问题

3.1 Shuffle问题

Shuffle是大数据计算的关键一环，shuffle 对任务的性能和稳定性都产生重要的影响。有以下几点因素，导致shuffle性能变慢和稳定性变差：

spill&merge ：多次磁盘io；map在写shuffle数据的过程中，会将内存的数据按照一定大小刷到磁盘，最后做sort和merge，会产生多次磁盘io.

磁盘随机读 ：每个reduce只读取每个map输出的部分数据，导致在map端磁盘随机读。

过多的RPC连接 ：假设有M个map，N个reduce，shuffle过程要建立MxN个RPC连接（考虑多个map可能在同一台机器，这个MxN是最大连接数）。

Shuffle问题不仅会影响任务的性能和稳定性，同时在大数据任务上云的过程中，shuffle数据的承接也成为上云的阻碍。云上资源的动态回收，需要等待下游读取上游的shuffle数据之后才能安全的释放资源，否则会导致shuffle失败。

3.2 小文件问题

小文件问题几乎是大数据平台必须面对的问题，小文件主要有两点危害：

1）小文件过多对HDFS存储的NameNode节点产生比较大的压力。

2）小文件过多，会对下游任务并发度产生影响，每个小文件生成一个map任务读数据，造成过多的任务生成，同时会有过多的碎片读。

小文件问题产生的原因有哪些？

1）任务数据量小同时写入的并发又比较大，比较典型的场景是动态分区。

2）数据倾斜，数据总量可能比较大，但是有数据倾斜，只有部分文件比较大，其他的文件都比较小。

3.3 多集群资源协调问题

随着业务发展，集群迅速扩张，单个集群的规模越来越大，同时，集群数量也扩展到多个。面对多集群的环境如何做好资源协调是我们面临的一个挑战。

首先看下多集群的优劣势：

优势：各个集群资源隔离，风险隔离，部分业务独享资源。

劣势：资源隔离，形成资源孤岛，失去大集群优势，资源利用率不均匀。

例如，对比我们线上集群 vcore资源使用情况：

图4： 集群1 24小时资源使用情况

图5： 集群2 24小时资源使用情况

从资源使用情况看，集群2的资源利用率明显低于集群1，这就造成集群之间负载不均匀，资源利用率低下，资源浪费。

3.4 元数据扩展问题

由于历史原因，元数据在集群搭建初期选取单个MySQL实例存储。随着业务数据快速增长的同时，元数据也在飞快增长。这种单点的元数据存储，已经成为整个大数据系统的稳定性和性能的最大的隐患。同时，在过去的一年，我们的集群因为元数据服务问题，曾经出现两次比较大的故障。在此背景下，对元数据的扩展，成为紧急且重要的事项。

问题来了，选择什么样的扩展方案？

调研业界的几种方案，包括：

1）使用TiDB等分布式数据库；

2）从新规划元数据的分布，拆分到不同的MySQL；

3）使用Waggle-Dance作为元数据的路由层；

在选型的过程中，我们考虑尽可能对用户影响最小，做到对用户透明，平滑扩展；

3.5 计算统一入口

在我们将sql任务从hive迁移到spark引擎的同时，我们遇到的首要问题是：SparkSQL 任务能不能像HiveSQL一样很方便的通过beeline或者jdbc提交？原生的spark是通过spark自带的submit脚本提交任务，这种方式显然不适合大规模生产应用。

所以，我们提出统一计算入口的目标。

不仅统一SparkSQL任务提交，同时 jar包任务也要统一起来。

以上五个问题是我们在生产环境不断的碰壁，不断的探索，总结出来的典型的问题。当然，大数据计算领域还有更多的典型问题，限于文章篇幅，这里仅针对这五个问题探讨。

4 OPPO离线计算平台解决之道

针对前面提到的五个问题，我们介绍一下OPPO的解决方案，同时也是我们的离线计算平台的架构演进历程。

4.1 OPPO Remote Shuffle Service

为了解决shuffle的性能和稳定性问题，同时，为大数据任务上云做铺垫，我们自研了OPPO Remote Shuffle Service（ORS2）。

4.1.1 ORS2在大数据平台整体架构

图6：ORS2在云数融合架构图

有了ORS2，不仅将spark任务的shuffle过程从本地磁盘解耦，同时承接了云上资源的大数据计算任务的shuffle数据。

从ShuffleService本身来说，独立出来一个service角色，负责整合计算任务的shuffle数据。同时，ShuffleService本身可以部署到云上资源，动态扩缩容，将shuffle资源化。整体架构上看，ShuffleService 分成两层，上面Service层，主要有ShuffleMaster和ShuffleWorker两种角色。

ShuffleMaster负责ShuffleWorker的管理，监控，分配。ShuffleWorker将自身的相关信息上报给ShuffleMaster，master对worker的健康做管理；提供worker加黑放黑、punish等管理操作。分配策略可定制，比如：Random策略、Roundrobin策略、LoadBalance策略。

ShuffleWorker负责汇集数据，将相同分区的数据写入到一个文件，Reduce读分区数据的过程变成顺序读，避免了随机读以及MxN次的RPC通信。

在存储层，我们的ShuffleService可以灵活选取不同的分布式存储文件系统，分区文件的管理以及稳定性保障交由分布式文件系统保障。目前支持HDFS、CFS、Alluxio三种分布式文件系统接口。可以根据不同的需求使用不同的存储介质，例如，小任务作业或者对性能要求比较高的作业，可以考虑使用内存shuffle；对于稳定性要求比较高，作业重要性也比较高的作业，可以选取ssd；对性能要求不高的低级别作业，可以选取SATA存储；在性能和成本之间寻求最佳的平衡。

4.1.2 ORS2的核心架构

图7：ORS2 核心架构图

从ShuffleService的核心架构来看，分为三个阶段：

ShuffleWriter ：

Map任务使用ShuffleWriter完成数据的聚集和发送，采用多线程异步发送；使用堆外内存，内存管理统一交由spark原生内存管理系统，避免额外内存开销，降低OOM风险。为了提高发送数据的稳定性，我们设计了中间切换目的ShuffleWorker的共，当正在发送的ShuffleWorker出现故障，Writer端可以立即切换目的Worker，继续发送数据。

ShuffleWorker ：

Shuffle负责将数据汇集，同时将数据落到分布式文件系统中。ShuffleWorker的性能和稳定性，我们做了很多设计，包括流量控制，定制的线程模型，消息解析定制，checksum机制等。

ShuffleReader ：

ShuffleReader直接从分布式文件系统读取数据，不经过ShuffleWorker。为匹配不同的存储系统读数据的特性，Reader端我们做了Pipeline read优化。

经过以上的多种优化，我们使用线上大作业测试，ShuffleService能够加速30%左右。

4.2 OPPO小文件解决方案

小文件问题的解决，我们希望对用户是透明的，不需要用户介入，引擎侧通过修改配置即可解决。在了解了Spark写入文件的机制后，我们自研了透明的解决小文件方案。

Spark任务在最后写入数据的过程，目前有三种Commit方式：

（V1，V2，S3 commit），我们以V1版本的Commit方式介绍一下我们的小文件解决方案。

图8：Spark Commit V1 示意图

Spark的V1版本Commit，分为两个阶段，Task侧的commit和Driver侧的commit。Task侧的commit，负责将该Task本身产生的文件挪到Task级的临时目录；Driver侧的commit将整所有的Task commit的临时目录挪到最终的目录，最后创建_SUCCESS文件，标志作业运行成功。

我们实现了自己的CommitProtocol，在Driver commit阶段的前段加入合并小文件的操作，扫描：

{output.dir.root}_temporary/{appAttempt}/目录下面的小文件，然后生成对应的合并小文件作业。合并完小文件，再调用原来的commit，将合并后的文件挪到${output.dir.root}/ 目录下。

图9：Spark Commit 阶段合并小文件示意图

这种方式巧妙的避免显性的提交额外的作业对结果数据合并，同时，在Driver commit挪动结果文件的时候挪动的文件数成数量级的降低，减少文件挪动的时间消耗。目前，我们已经在国内和海外环境全部上线小文件合并。

4.3 OPPO Yarn Router-多集群资源协调

前面我们提到多集群的主要的缺点是导致资源孤岛，集群的负载不均衡，整体资源利用率低。下面我们抽象出简单的示意图：

图10：多集群资源使用不均衡示意图

从示意图上看，左边代表pending作业，右边代表集群资源情况；长度代表资源量多少，颜色代表资源负载，越深代表负载越高。很明显可以看出来，目前的各个集群资源负载不均衡，同时pending作业情况也跟集群的资源使用比成比例，比如Y1集群的资源负载很高，但是pending作业也很高，Y3集群资源很空闲，但是这个集群没有作业pending。

这种问题，我们如何解决？

我们引入了社区的Yarn Router功能，用户提交的任务到router，router再分配到各个yarn集群，实现联邦调度。

社区版本的Router策略比较单一，只能通过简单的比例分配路由到不同的集群。这种方式只能简单实现路由作业的功能，对集群的资源使用和作业运行情况没有感知，所以，做出来的决策依然会导致集群负载不均匀，例如：

图11： 集群1 资源负载情况

图12： 集群2 资源负载情况

为了彻底解决负载均衡的问题，我们自研了智能路由策略。

ResourceManager实时向router上报自身集群的资源和作业运行情况，给出资源释放量的预测，router根据各个集群上报的信息，产生全局的视图。根据全局视图，router做出更合理的路由决策。

图13：OPPO Yarn Router

总体上看，有了一个全局视野的Router角色，多集群场景下，充分发挥多集群的优势，同时避免多集群的不足。未来，我们计划赋予Router更多的能力，不仅用来解决作业pending，提升资源利用率。还将从作业运行效率方面做更多的工作，让作业和计算、存储资源做更好的匹配，让计算更有价值。

4.4 元数据扩展利器——Waggle Dance

Waggle Dance为Hive MetaStore提供路由代理，是Apache 开源项目。Waggle Dance完全兼容HiveMetaStore原生接口，无缝接入现有系统，实现对用户透明升级，这也是我们选择该技术方案的主要原因。

Waggle Dance的工作原理是将现有的Hive数据库按照库名分别路由到不同组的Metastore，每一组Metastore对应独立的MySQL DB 实例，实现从物理上隔离元数据。

图14：Waggle-Dance元数据切分示意图

上面的示意图，左边是原始的HiveMetastore架构，从架构图本身来看，整体架构存在明显的单点问题，同时数据交换流程不够优美。使用Waggle Dance升级后，整体架构更加清晰，更加优美。Waggle Dance作为元数据交换的“总线”，将上层计算引擎的请求按照库名路由到对应的Metastore。

我们在做线上切分元数据实际操作过程中，总体Metastore停机时间在10分钟以内。我们对Waggle Dance做了定制优化，加了数据缓存层，提升路由效率；同时，将Waggle Dance与我们的内部管理系统整合，提供界面话的元数据管理服务。

4.5 计算统一入口——Olivia

为了解决Spark任务提交入口的问题，我们还是将目光投向了开源社区，发现Livy可以很好的解决SparkSQL的任务提交。

Livy是一个提交Spark任务的REST服务，可以通过多种途径向Livy提交作业，比如我们常用的是beeline提交sql任务，还有其他的比如网络接口提交；

任务提交到Livy后，Livy向Yarn集群提交任务，Livy client生成Spark Context，拉起Driver。Livy可以同时管理多个Spark Context，支持batch和interactive两种提交模式，功能基本类似HiveServer。

图15：Livy架构示意图（引自官网）

Livy能满足我们的需求吗？我们先看Livy本身有哪些问题。

我们总结的Livy主要有三个缺陷：

缺乏高可用：Livy Server进程重启或者服务掉线，上面管理的Spark Context session将会失控，导致任务失败。

缺乏负载均衡：Livy Server的任务分配是一个随�