Spark离线开发框架设计与实现

导读：本文介绍了开发框架的整体设计，随后对各模块进行了拆解，重点介绍了如何快速实现应用程序的开发，并从设计思路、实现方式、功能介绍及创建方式等角度对通用的数据回溯应用进行了全面介绍，实现了一次环境准备，多数据回溯任务的启动方案。总之，框架对开发效率、回溯任务的效率与维护成本及代码管理便捷性都会有显著的效果。

全文3308字，预计阅读时间10分钟。

一、背景

随着 Spark 以及其社区的不断发展，Spark本身技术也在不断成熟，Spark在技术架构和性能上的优势越来越明显，目前大多数公司在大数据处理中都倾向使用Spark。Spark支持多种语言的开发，如Scala、Java、Sql、Python等。

Spark SQL使用标准的数据连接，与Hive兼容，易与其它语言API整合，表达清晰、简单易上手、学习成本低，是开发者开发简单数据处理的首选语言，但对于复杂的数据处理、数据分析的开发，使用SQL开发显得力不从心，维护成本也非常高，使用高级语言处理会更高效。

在日常的数据仓库开发工作中，我们除了开发工作外，也涉及大量的数据回溯任务。对于创新型业务来说，口径变化频繁、业务迅速迭代，数据仓库的回溯非常常见，通过回溯几个月甚至一年是非常普遍的，但传统的回溯任务方式效率极低，而且需要人力密切关注各任务状态。

针对目前现状，我们开发了一套Spark离线开发框架，如下表所示，我们例举了目前存在的问题及解决方案。框架的实现不仅让开发变得简单高效，而且对于数据的回溯工作在不需要任何开发的情况下，快速高效地完成大量的回溯工作。

二、框架设计

框架旨在封装重复的工作，让开发变得简单。框架如图2-1所示，主要分为三个部分，基础框架、可扩展工具及应用程序，开发者只需关注应用程序即可简单快速实现代码开发。

2.1 基础框架

基础框架中，我们对于所有类型的应用实现代码与配置分离机制，资源配置统一以XML文件形式保存并由框架解析处理。框架会根据开发者配置的任务使用资源大小，完成了SparkSession、SparkContext、SparkConf的创建，同时加载了常用环境变量，开发了通用的UDF函数（如常用的url参数解析等）。其中Application为所有应用的父类，处理流程如图所示，开发者只需编写关注绿色部分即可。

目前，离线框架所支持的常用环境变量如下表所示。

2.2 可扩展工具

可扩展工具中包含了大量的工具类，服务于应用程序及基础框架，常用有，配置文件解析类，如解析任务资源参数等；数据库工具类，用于读写数据库；日期工具类，用于日期加减、转换、识别并解析环境变量等。服务于应用程序的通用工具模块可统称为可扩展工具，这里不再赘述。

2.3 应用程序

2.3.1 SQL应用

对于SQL应用，只需要创建SQL代码及资源配置即可，应用类为唯一类（已实现），有且只有一个，供所有SQL应用使用，开发者无需关心。如下配置所示，class为所有应用的唯一类名，开发者要关心的是path中的sql代码及conf中该sql所使用的资源大小。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project name="test">
    <class>com.way.app.instance.SqlExecutor</class>
    <path>sql文件路径</path>
  <!--    sparksession conf   -->
    <conf>
        <spark.executor.memory>1G</spark.executor.memory>
        <spark.executor.cores>2</spark.executor.cores>
        <spark.driver.memory>1G</spark.driver.memory>
        <spark.executor.instances>20</spark.executor.instances>
    </conf>
</project>

2.3.2 Java应用

对于复杂的数据处理，SQL代码不能满足需求时，我们也支持Java程序的编写，与SQL不同的是，开发者需要创建新的应用类，继承Application父类并实现run方法即可，run方法中开发者只需要关注数据的处理逻辑，对于通用的SparkSession、SparkContext等创建及关闭无需关注，框架还帮助开发者封装了代码的输入、输出逻辑，对于输入类型，框架支持HDFS文件输入、SQL输入等多种输入类型，开发者只需调用相关处理函数即可。

如下为一个简单的Java数据处理应用，从配置文件可以看出，仍需配置资源大小，但与SQL不同的是，开发者需要定制化编写对应的Java类（class参数），以及应用的输入（input参数）和输出参数（output参数），此应用中输入为SQL代码，输出为HDFS文件。从Test类实现可以看出，开发者只需三步走：获取输入数据、逻辑处理、结果输出，即可完成代码编写。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project name="ecommerce_dwd_hanwuji_click_incr_day_domain">
    <class>com.way.app.instance.ecommerce.Test</class>
    <input>
        <type>table</type>
        <sql>select
            clk_url,
            clk_num
            from test_table
            where event_day='{DATE}'
            and click_pv > 0
            and is_ubs_spam=0
        </sql>
    </input>
    <output>
        <type>afs_kp</type>
        <path>test/event_day={DATE}</path>
    </output>
    <conf>
        <spark.executor.memory>2G</spark.executor.memory>
        <spark.executor.cores>2</spark.executor.cores>
        <spark.driver.memory>2G</spark.driver.memory>
        <spark.executor.instances>10</spark.executor.instances>
    </conf>
</project>

package com.way.app.instance.ecommerce;

import com.way.app.Application;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.sql.Row;
import java.util.Map;
import org.apache.spark.api.java.function.FilterFunction;
import org.apache.spark.sql.Dataset;

public class Test extends Application {
    @Override
    public void run() {
        // 输入
        Map<String, String> input = (Map<String, String>) property.get("input");
        Dataset<Row> ds = sparkSession.sql(getInput(input)).toDF("url", "num");
        // 逻辑处理（简单的筛选出url带有部分站点的日志）
        JavaRDD<String> outRdd = ds.filter((FilterFunction<Row>) row -> {
            String url = row.getAs("url").toString();
            return url.contains(".jd.com")
                    || url.contains(".suning.com")
                    || url.contains("pin.suning.com")  
                    || url.contains(".taobao.com")
                    || url.contains("detail.tmall.hk")
                    || url.contains(".amazon.cn")
                    || url.contains(".kongfz.com")
                    || url.contains(".gome.com.cn")
                    || url.contains(".kaola.com")
                    || url.contains(".dangdang.com")
                    || url.contains("aisite.wejianzhan.com")
                    || url.contains("w.weipaitang.com");
        })
                .toJavaRDD()
                .map(row -> row.mkString("\001"));
        // 输出
        Map<String, String> output = (Map<String, String>) property.get("output");
        outRdd.saveAsTextFile(getOutPut(output));
    }
}

2.3.3 数据回溯应用

数据回溯应用是为解决快速回溯、释放人力而研发的，使用非常便捷，开发者无需重构任务代码，与SQL应用相同，回溯应用类为唯一类（已实现），有且只有一个，供所有回溯任务使用，且支持多种回溯方案。

2.3.3.1 方案设计

在日常回溯过程中发现，一次回溯任务存在严重的时间浪费，无论以何种方式提交任务，都需要经历以下执行环境申请及准备的过程：

1. 在client提交application，首先client向RS申请启动ApplicationMaster
2. RS先随机找到一台NodeManager启动ApplicationMaster
3. ApplicationMaster向RS申请启动Executor的资源
4. RS返回一批资源给ApplicationMaster
5. ApplicationMaster连接Executor
6. 各个Executor反向注册给ApplicationMaster
7. ApplicationMaster发送task、监控task执行，回收结果

这个过程占用的时间我们统称为执行环境准备，我们提交任务后，经历如下三个过程：

1. 执行环境准备
2. 开始执行代码
3. 释放资源

执行环境准备通常会有5-20分钟的等待时间，以队列当时的资源情况上下波动，失败率为10%左右，失败原因由于队列、网络、资源不足等造成的不可抗力因素；代码执行过程通常失败率在5%左右，通常由于节点不稳定、网络等因素导致。离线开发框架回溯应用从节省时间和人力两个方面考虑，设计方案图2-3所示。

从回溯时间方面来看：将所有回溯子任务的第一、第三步的时间压缩为一次，即环境准备及释放各一次，执行多次回溯代码。若开发者回溯任务为30个子任务，则节省的时间为5-20分钟乘29，可见，回溯子任务越多，回溯提效越明显。

从人工介入方面来看，第一，开发者无需额外开发、添加回溯配置即可。第二，离线框架回溯应用启动的任务数量远远小于传统回溯方案，以图2-3为例，该回溯任务为串行回溯方式，使用框架后只需关注一个任务的执行状态，而传统方式则需人工维护N个任务的执行状态。

最后，我们在使用离线开发框架回溯一个一年的串行任务中，代码的执行只需要5分钟左右，我们发现，不使用离线开发框架回溯的任务在最理想的情况下（即最短时间分配到资源、所有子任务均无失败情况、一次可以串行启动365天），需要的时间为2.5天，但使用离线开发框架回溯的任务，在最坏的情况下（即最长时间分配到资源，任务失败情况出现10%），只需要6个小时就可完成，提效90%以上，且基本无需人力关注。

2.3.3.2 功能介绍

断点续回

使用Spark计算，我们在享受其计算带来的飞快速度时，难免会遭遇其中的不稳定性，节点宕机、网络连接失败、资源问题带来的任务失败屡见不鲜，回溯任务动辄几个月、甚至一年，任务量巨大，失败后可以继续从断点处回溯显得尤为重要。在离线框架设计中，记录了任务回溯过程中已成功的部分，任务失败重启后会进行断点续回。

回溯顺序

在回溯任务中，通常我们会根据业务需要确定回溯顺序，如对于有新老用户的增量数据，由于当前的日期数据依赖历史数据，所以我们通常会从历史到现在开始回溯。但没有这种需要时，一般来说，先回溯现在可以快速满足业务方对现在数据指标的了解，我们通常会从现在到历史回溯。在离线框架设计中，开发者可根据业务需要选择回溯顺序。

并行回溯

通常，回溯任务优先级低于例行任务，在资源有限的情况下，回溯过程中不能一次性全部开启，以免占用大量资源影响例行任务，所以离线框架默认为串行回溯。当然在资源充分的时间段，我们可以选择适当的并行回溯。离线开发框架支持一定的并发度，开发者在回溯任务时游刃有余。

2.3.3.3 创建一个回溯任务

回溯应用的使用非常方便，开发者无需新开发代码，使用例行的代码，配置回溯方案即可，如下代码所示，

• class参数为回溯应用的唯一类，必填参数，所有回溯任务无需变化。
• type参数为回溯应用类型，默认为sql，若应用类型为java，则type值应为java类名。
• path参数为回溯代码路径，必填参数，无默认值，通常与例行任务代码相同，无需修改。
• limitdate参数为回溯的截止日期，必填参数，无默认值。
• startdate参数为回溯开始日期，必填参数，无默认值，若任务进入断点续回或开启并行回溯时，则该参数无效。
• order参数为回溯顺序，默认为倒序。当值为1时为正序，为值为-1时为倒序。
• distance参数为回溯步长，框架默认为串行回溯，但也支持并行回溯，该参数主要用于支持并行回溯，当该参数存在且值不为-1时，回溯开始日期取值为基准日期。如启动两个并行任务，任务的执行范围为基准日期至基准日期加步长或limitdate，若基准日期加步长后日期大于limitdate，则是取limitdate，否则反之。
• file参数为回溯日志文件，必填参数，无默认值，用于记录已回溯成功的日期，当失败再次重启任务时，startdate会以日志文件中日期的下一个日期为准。
• conf参数与其他应用相同，为本次回溯任务的资源占用配置。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project name="ecommerce_ads_others_order_retain_incr_day">
    <class>com.way.app.instance.ecommerce.Huisu</class>
    <type>sql</type>
    <path>/sql/ecommerce/ecommerce_ads_others_order_retain_incr_day.sql</path>
    <limitdate>20220404</limitdate>
    <startdate>20210101</startdate>
    <order>1</order>
    <distance>-1</distance>
    <file>/user/ecommerce_ads_others_order_retain_incr_day/process</file>
    <conf>
        <spark.executor.memory>1G</spark.executor.memory>
        <spark.executor.cores>2</spark.executor.cores>
        <spark.executor.instances>30</spark.executor.instances>
        <spark.yarn.maxAppAttempts>1</spark.yarn.maxAppAttempts>
    </conf>
</project>

三、使用方式

3.1 使用介绍

使用离线框架方式开发时，开发者只需重点关注数据逻辑处理部分，开发完成打包后，提交执行，对于每一个应用主类相同，如前文所述为Application父类，不随应用变化，唯一变化的是父类需要接收的参数，该参数为应用的配置文件的相对路径。

3.2 使用对比

使用离线框架前后对比图如下所示。

四、展望

目前，离线开发框架仅支持SQL、Java语言代码的开发，但Spark支持的语言远不止这两种，我们需要继续对框架升级支持多语言开发等，让开发者更方便、快速地进行大数据开发。

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