摘要：優(yōu)步是全球領(lǐng)先的移動互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司,通過創(chuàng)新科技為乘客和合作司機高效即時匹配,提供安全、高效、可靠、便利的出行選擇，他的使命是“使出行如自來水一樣可靠，每個人在任何地方都能享用”。...

優(yōu)步是全球領(lǐng)先的移動互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司,通過創(chuàng)新科技為乘客和合作司機高效即時匹配,提供安全、高效、可靠、便利的出行選擇，他的使命是“使出行如自來水一樣可靠，每個人在任何地方都能享用”。為了履行這一承諾，優(yōu)步依賴于在每個層面做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。

優(yōu)步目前的業(yè)務(wù)廣泛分布于75個國家或地區(qū)，超過500個城市，基于分析可以充分了解一個城市人們出行的特點(熱點區(qū)域、主要交通流向等)。大部分的決策都得益于更快的數(shù)據(jù)處理能力，其底層核心在于構(gòu)建了強大的Hadoop大規(guī)模數(shù)據(jù)處理平臺。下面對Hadoop在優(yōu)步的發(fā)展過程做一個初步介紹。

2014年以前數(shù)據(jù)架構(gòu)比較簡單，數(shù)據(jù)主要有日志和DB數(shù)據(jù)組成，采集到數(shù)據(jù)倉庫后再做進一步加工，然后直接服務(wù)商業(yè)應(yīng)用或即席查詢分析等，架構(gòu)如下：

此架構(gòu)的中心是一個數(shù)據(jù)倉庫，用于將各種數(shù)據(jù)源收歸一處，經(jīng)統(tǒng)一建模處理后再提供服務(wù)給上層業(yè)務(wù)或數(shù)據(jù)分析人員使用。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)可初略分為3個環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)采集、維度建模、數(shù)據(jù)服務(wù)。

首先簡要介紹數(shù)據(jù)采集過程中的技術(shù)，分為兩類：
日志采集與處理方案較多，下面對常見的做一個對比：

由此可見，優(yōu)步選擇kafka的原因也就一目了然。

DB數(shù)據(jù)采集
在數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)庫的過程中，分為全量加載（更新）和增量加載（更新）。全量加載是首先全表刪除后再從源表進行數(shù)據(jù)加載的方式；增量加載是目標表僅更新源表變化的數(shù)據(jù)。常用的方式有：

系統(tǒng)日志分析方式

觸發(fā)器方式

時間戳方式

全表比對方式

源系統(tǒng)增量（delta）數(shù)據(jù)直接或者轉(zhuǎn)換后加載。

優(yōu)步在數(shù)據(jù)處理方面選用了部分amazon的云計算解決方案，采用AmazonS3，它具有簡單的Web 服務(wù)接口，可用于在 Web 上的任何位置存儲和檢索任意數(shù)量的數(shù)據(jù)。它能夠提供99.999999999% 的持久性，并且可以在全球大規(guī)模傳遞數(shù)萬億對象。可作為分析的批量存儲庫或“數(shù)據(jù)湖”。

另外數(shù)據(jù)在存儲到 S3 中后，會自動采用成本更低、存儲期限更長的云存儲類進行存檔。計算方面采用了Amazon EMR，它是可用于運行 AWS上托管的 Hadoop 群集，各完成多種類型的數(shù)據(jù)加工處理任務(wù)。

數(shù)據(jù)建模是專門用于分析型數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市建模的方法，除了在數(shù)據(jù)庫中常見的ER建模和關(guān)系建模，還包括專門針對數(shù)據(jù)倉庫的維度建模技術(shù)，包括幾種模型：星形模型、雪花模型、混合模型。

2015年前的優(yōu)步從服務(wù)器數(shù)量、計算任務(wù)量、數(shù)據(jù)量等幾個方面來看Hadoop規(guī)模仍然較小。由于其業(yè)務(wù)高速發(fā)展，到如今已經(jīng)有非常大的變化，由上千臺服務(wù)器組建的Hadoop集群，每天處理10W+計算任務(wù)，PB級的數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)處理框架不僅采用spark，同時hive和Presto也廣泛應(yīng)用。新架構(gòu)與2014年相比，最大的變化在于計算和存儲引擎的統(tǒng)一，規(guī)模現(xiàn)實大幅度增漲。

Hadoop集群規(guī)模從2014年初期的幾個節(jié)點，到2015年增長到百余節(jié)點和PB級數(shù)據(jù)容量，2016年發(fā)展到千余節(jié)點，預(yù)計2017年可發(fā)展到5000節(jié)點、100PB存儲的規(guī)模。

在集群規(guī)模和業(yè)務(wù)高速發(fā)展的過程中，優(yōu)步解決了一些自身面臨的個性化需求，包括：
1. Strict Schema Management：由于大量使用數(shù)據(jù)的人員主要通過SQL來加工數(shù)據(jù)，而SQL允許用戶在高層的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上工作，所有SQL語句都接受集合作為輸入，返回集合作為輸出，因此需要嚴格、統(tǒng)一管理數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)信息或數(shù)據(jù)模型。
2. 多種大數(shù)據(jù)處理工具協(xié)同：面向不同類型的數(shù)據(jù)用戶提供多種數(shù)據(jù)處理工具，如Hive、Presto、Spark等，普通用戶可直接使用hive/presto完成常規(guī)的數(shù)據(jù)處理與分析，利用spark可完成更深入的數(shù)據(jù)挖掘與圖計算等。

隨著優(yōu)步業(yè)務(wù)的全球化拓展，對應(yīng)的服務(wù)與底層的計算與存儲引擎也需要有全球化的能力，資源的全球化管理也將成為重中之重，下面簡要介紹幾個資源管理框架的特點與應(yīng)用。

Mesos和YARN之間的主要區(qū)別圍繞著優(yōu)先級的設(shè)計以及調(diào)度任務(wù)的方式。Mesos的設(shè)計初衷是作為整個數(shù)據(jù)中心的一個可拓展的全局資源管理器。YARN出于管理Hadoop規(guī)模的需求。在YARN出現(xiàn)之前，資源管理(功能)集成在Hadoop MapReduce V1架構(gòu)中，為了有助于MapReduce的擴展而將其移除(轉(zhuǎn)移到Y(jié)ARN中實現(xiàn))。MapReduce的Job Tracker并不能在超過上千臺的機器中有效調(diào)度MapReduce任務(wù)。YARN在下一代Hadoop生命周期中被創(chuàng)造，主要圍繞著資源拓展。

Mesos的調(diào)度策略，Mesos決定了哪些資源可用，它把分配請求返回給一個應(yīng)用調(diào)度器(應(yīng)用調(diào)度器和執(zhí)行器被稱作“框架”)。這些分配請求被框架接受或者拒絕。這個模型被認為是非單體模型，因為它是一個“兩級”調(diào)度器，調(diào)度算法是可拔插的。
Mesos允許任何實現(xiàn)任何調(diào)度算法，每個算法都能根據(jù)自己的策略進行接收或是拒絕分配請求，并且可以容納成千上萬種調(diào)度程序以多租戶的方式運行在同一個集群。
Mesos的兩級調(diào)度模型允許每個框架(自己)決定使用哪種算法來調(diào)度運行的工作。Mesos扮演仲裁者，在多個調(diào)度器上來調(diào)度資源，解決沖突，并且確保資源基于業(yè)務(wù)策略被公平地分發(fā)。分配請求到來時，框架會執(zhí)行任務(wù)來消費那些提供的資源。或者框架可以選擇拒絕請求并且等待下一個分配請求。多年的操作系統(tǒng)和分布式系統(tǒng)的實踐發(fā)展證明，這種模型的好處在于它具有良好的擴展性。它已被Google和Twitter證明。

YARN的調(diào)度策略，當job請求到達YARN資源管理器，YARN評估所有可用的資源然后調(diào)度job。YARN以一種整體的方式，直接決定job運行的位置。在MapReduce架構(gòu)演變的過程中，重申強調(diào)YARN的出現(xiàn)十分重要。
在Hadoop任務(wù)的資源規(guī)模伸縮需求的驅(qū)動下，YARN把資源管理的模型從MR的Job Tracker中獨立出來，在Resources Manager組件中實現(xiàn)。YARN既不是為長時間運行的服務(wù)而設(shè)計，也不是為滿足短期交互/快速響應(yīng)式請求(像簡短而快速的Spark任務(wù))，盡管它可能調(diào)度其他種類的工作任務(wù)，但這并不是一個理想的模型。
MapReduce的資源需求、執(zhí)行模型和架構(gòu)需求不同于長時間運行的服務(wù)，如Web服務(wù)器、SOA應(yīng)用程序或是像Spark和Storm那樣的實時任務(wù)。同時，YARN為了易于無狀態(tài)的腳本任務(wù)重啟而設(shè)計。它并不能處理像分布式文件系統(tǒng)或數(shù)據(jù)庫那樣的有狀態(tài)的服務(wù)。然而YARN的整體的調(diào)度器理論上可以處理不同類型的工作負載(通過把新的算法合并到調(diào)度代碼)，對于支持日益復(fù)雜的調(diào)度算法，這并不是一個輕量級的模型。

當你把如何管理數(shù)據(jù)中心作為整體來評估時，一方面使用Mesos來管理數(shù)據(jù)中心的所有資源，另一方面使用YARN來安全的管理Hadoop任務(wù)，但它并不具有管理整個數(shù)據(jù)中心的能力。數(shù)據(jù)中心運營商傾向于把集群劃分為的不同區(qū)域(Hadoop集群和非Hadoop集群)來應(yīng)對這兩個場景。在同一個數(shù)據(jù)中心使用Mesos和YARN，為了受益于資源管理器，目前需要創(chuàng)建兩個靜態(tài)分區(qū)。此時意味著當指定資源被Hadoop的YARN管理時，Mesos就無法起作用。這也許過于簡化了，盡管這么做確實有效。但本質(zhì)上，我們是想避免這種情況。

能否讓企業(yè)和數(shù)據(jù)中心受益于YARN和Mesos的協(xié)調(diào)工作?答案是肯定的。一些著名的公司——eBay、MapR和Mesosphere共同合作了一個項目叫做Myriad。這個開源軟件項目既是一個Mesos框架，又是一個YARN調(diào)度器，這就使得Mesos能夠管理YARN的資源請求。當一個任務(wù)到達YARN時，它會通過Myriad調(diào)度器調(diào)度它，使請求與Mesos提供的資源匹配。

相應(yīng)的，Mesos也會將它傳遞給Mesos工作節(jié)點。之后，這個Mesos節(jié)點會把這個請求與一個正在執(zhí)行YARN節(jié)點的管理器的Myriad執(zhí)行器關(guān)聯(lián)。Myriad在Mesos資源啟動YARN節(jié)點管理器，啟動之后，Mesos資源會告訴YARN資源管理器哪些資源可用。這時YARN就可以隨意地使用這些資源。Myriad為Mesos的可用資源池和YARN的任務(wù)(需要用到Mesos中資源)之間架起了一座無縫連接的橋梁。

優(yōu)步在 Mesos 上設(shè)計了全新統(tǒng)一資源調(diào)度系統(tǒng)Peloton，用來更有效和彈性地管理計算資源，并且為不同團隊提供了分層的的最大最小公平算法，不久的將來可能開源。

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