伴隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，人們的生活方式和行為習(xí)慣已經(jīng)在不知不覺中發(fā)生了改變，獲取信息的渠道也開始向新興媒體轉(zhuǎn)移。現(xiàn)在的網(wǎng)民不再甘愿成為信息的被動(dòng)接收者，而是習(xí)慣于主動(dòng)尋找自己感興趣的內(nèi)容。這也使近幾年的國(guó)內(nèi)視頻網(wǎng)站邂逅難得的發(fā)展機(jī)遇。

楊大海，優(yōu)酷土豆大數(shù)據(jù)平臺(tái)高級(jí)架構(gòu)師，主要負(fù)責(zé)優(yōu)酷土豆開放大數(shù)據(jù)平臺(tái)的研發(fā)和運(yùn)營(yíng)

對(duì)于視頻網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，僅提供基礎(chǔ)服務(wù)已經(jīng)不能滿足用戶的需求。能否通過挖掘大數(shù)據(jù)的價(jià)值為用戶提供差異化的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，成為視頻網(wǎng)站艷壓群芳的關(guān)鍵。

目前，優(yōu)酷土豆每天播放的視頻將近10億條，由此形成的數(shù)據(jù)量約20T。通過運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，優(yōu)酷土豆可以為用戶提供“猜你喜歡”的視頻推薦;為主告主提供精準(zhǔn)的內(nèi)容投放;為優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的產(chǎn)出和采購(gòu)提供指導(dǎo)性的決策支撐;也推動(dòng)著公司其他產(chǎn)品分析問題，找到優(yōu)勢(shì)，從而推動(dòng)公司整體業(yè)務(wù)的發(fā)展。 

為支持公司業(yè)務(wù)的迅猛發(fā)展，優(yōu)酷土豆大數(shù)據(jù)平臺(tái)一直在經(jīng)歷著成長(zhǎng)和演進(jìn)。近日，優(yōu)酷土豆數(shù)據(jù)平臺(tái)高級(jí)架構(gòu)師、WOT2016講師楊大海在接受51CTO記者的獨(dú)家專訪時(shí)談到，要發(fā)揮大數(shù)據(jù)的價(jià)值，就要打破部門間數(shù)據(jù)獨(dú)立存在的格局，構(gòu)建開放的數(shù)據(jù)平臺(tái)，讓所有同事都知道如何利用數(shù)據(jù)改善工作，將數(shù)據(jù)文化要融入公司運(yùn)營(yíng)當(dāng)中。

圖1：優(yōu)酷土豆hadoop平臺(tái)演變

優(yōu)酷土豆大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu) 

楊大海談到，優(yōu)酷土豆運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)主要包括播放、用戶交互、搜索、廣告等。整個(gè)平臺(tái)以Hadoop集群為基礎(chǔ)，目前已經(jīng)達(dá)到1000個(gè)節(jié)點(diǎn)的集群規(guī)模，并還將結(jié)合業(yè)務(wù)繼續(xù)擴(kuò)展。

圖2：基于haodoop的hdfs和yarn的數(shù)據(jù)平臺(tái)設(shè)計(jì)架構(gòu)圖

由于跨機(jī)房等問題，優(yōu)酷土豆自研了一套日志系統(tǒng)，對(duì)各個(gè)團(tuán)隊(duì)將近500種日志統(tǒng)一進(jìn)行收集。收集到的日志按照業(yè)務(wù)類型有不同策略的存儲(chǔ)方案，原始日志直接以文件的形式離線存儲(chǔ)在HDFS上,做一些離線的分析和處理;另外，平臺(tái)搭建了一套近五十臺(tái)服務(wù)器規(guī)模的開放的Kafka，滿足了一些實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)讀取和訪問數(shù)據(jù)的需求。

平臺(tái)全部的計(jì)算采用YARN實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)資源管理。目前基于YARN 集群部署MapReduce、DAG、Spark等計(jì)算模型。為避免一些在線業(yè)務(wù)查詢的相互影響，目前HBase與Storm是通過單獨(dú)的集群運(yùn)行。為了***限度地合理使用服務(wù)器資源，團(tuán)隊(duì)也正在進(jìn)行HBase on YARN 以及Storm on YARN的測(cè)試。

圖3：HDFS分層存儲(chǔ)

楊大海談到，團(tuán)隊(duì)使用Storm已經(jīng)有4年多的時(shí)間，Storm與Spark Streaming相比，對(duì)于實(shí)事計(jì)算的需求響應(yīng)得更好。舉例來(lái)說(shuō)，平臺(tái)每一秒都有可能產(chǎn)生很多視頻的播放數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在要算某一個(gè)視頻的播放量，只要Storm的計(jì)算程序負(fù)載不出現(xiàn)問題，就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)需求的實(shí)時(shí)響應(yīng)，進(jìn)行計(jì)算，呈現(xiàn)的是簡(jiǎn)單的線性數(shù)據(jù)流的形態(tài)。但是Spark Streaming不會(huì)直接計(jì)算，它會(huì)等10秒鐘或者20秒，等到數(shù)據(jù)量達(dá)到幾千條甚至幾萬(wàn)條，再統(tǒng)一進(jìn)行計(jì)算。相當(dāng)于形成很多時(shí)間窗口，雖然這個(gè)時(shí)間窗口可能足夠小，但與數(shù)據(jù)流相比還是有很大區(qū)別的。

數(shù)據(jù)平臺(tái)團(tuán)隊(duì)整個(gè)技術(shù)棧之上創(chuàng)建了Hadoop的擴(kuò)容和優(yōu)化、Storm問題的排查和優(yōu)化等應(yīng)用，開放了一個(gè)HBase集群和一個(gè)Redis集群做Cache,以接口的方式為全公司去提供服務(wù)。

海量數(shù)據(jù)與高并發(fā)的挑戰(zhàn)

楊大海談到，現(xiàn)在幾乎所有公司在搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)時(shí)都會(huì)面臨兩大難題，就是如何應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量和并發(fā)量的挑戰(zhàn)。

海量數(shù)據(jù)

前文提到，優(yōu)酷土豆每天產(chǎn)生的播放量將近10億，在此基礎(chǔ)上，用戶還會(huì)產(chǎn)生非常多的周邊行為，比如點(diǎn)贊、評(píng)論等。楊大海表示，現(xiàn)在市場(chǎng)上鮮有能對(duì)如此大的數(shù)據(jù)量提供即時(shí)、靈活且多維查詢的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，都存在一定的局限性。現(xiàn)在大家通用的做法是綜合考慮數(shù)據(jù)量和需求兩個(gè)方面，通過多種技術(shù)的結(jié)合來(lái)實(shí)現(xiàn)，但都不能解決得非常***。

比如現(xiàn)在計(jì)算每一條視頻的播放曲線?，F(xiàn)在優(yōu)酷土豆的視頻總量超過3億，每一條視頻在每一天都會(huì)產(chǎn)生一條數(shù)據(jù)，代表它今天的播放量。這樣一來(lái)，就算不加其他維度，每天入庫(kù)的數(shù)據(jù)量都等于視頻量，一定是需要NoSQL支撐的，比如HBase。但HBase.不支持多維查詢，只能通過一個(gè)Key，比如視頻ID來(lái)查詢。如果這時(shí)需要加一個(gè)維度，比如在安卓手機(jī)上的播放情況，就要加上終端是安卓還是iOS這個(gè)維度，想實(shí)現(xiàn)即時(shí)的查詢就非常困難。

為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)需求，楊大海和他所在的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)也在逐步摸索。早期他們通過建立索引表，使安卓終端與視頻ID對(duì)應(yīng)的終端這兩個(gè)維度產(chǎn)生一個(gè)Key，進(jìn)而找到數(shù)據(jù)庫(kù)的主鍵，一條get就可以查詢。后來(lái)社區(qū)開源了Phoniex，這是一套多維查詢的辦公組件，就簡(jiǎn)化了做索引的工作。但在實(shí)際的過程中，楊大海發(fā)現(xiàn)用這種方式發(fā)法支持全表掃描，因此在程序設(shè)計(jì)上就盡量避免全表掃描，讓后臺(tái)算一部分?jǐn)?shù)據(jù)。楊大海表示，對(duì)于NoSQL技術(shù)的探索，大家還有很長(zhǎng)的路要走。

高并發(fā)

在所有的系統(tǒng)需要有很大的吞吐量，但機(jī)房的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境卻不理想想的情況下，需要數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)有非常強(qiáng)的能力，通過操作系統(tǒng)找到系統(tǒng)瓶頸。比如一段寫得不太好的程序，可能上線之初并發(fā)量低的時(shí)候不會(huì)出現(xiàn)任何異常，但是并發(fā)量高的時(shí)候可能會(huì)出現(xiàn)內(nèi)存泄露導(dǎo)致崩潰,這都是非常常見的。

這時(shí)候就需要數(shù)據(jù)部門通過分析系統(tǒng)的命令看到它所占有的資源，然后再反向推導(dǎo)可能會(huì)有的問題來(lái)解決。往往做一個(gè)系統(tǒng)編碼占用的時(shí)間非常短，但是這個(gè)系統(tǒng)是能夠經(jīng)得住大流量的考驗(yàn)正常運(yùn)行，需要很長(zhǎng)的時(shí)間來(lái)迭代。

圖4：Hadoop平臺(tái)挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)是平臺(tái)發(fā)展的源動(dòng)力

楊大海表示，數(shù)據(jù)是優(yōu)酷土豆的大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)不斷演進(jìn)的驅(qū)動(dòng)力。公司的數(shù)據(jù)采集集統(tǒng)和數(shù)據(jù)化的概念推廣得非常早，這使業(yè)務(wù)部門對(duì)數(shù)據(jù)都非常敏感，不管是運(yùn)營(yíng)，還是銷售，幾乎所有的業(yè)務(wù)部門都知道如果利用數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值，怎么走數(shù)據(jù)流程。

現(xiàn)在優(yōu)酷土豆的日志類型達(dá)四、五百種，并且用戶數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化做得非常好，每種日志都是有結(jié)構(gòu)的。每個(gè)字段的描述在公司內(nèi)都有開放的API,供員工查看。在這樣的數(shù)據(jù)環(huán)境和氛圍內(nèi)，員工通過查看數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，想到研發(fā)一些之前沒有想到的產(chǎn)品，比如廣告投放如何基于數(shù)據(jù)做精準(zhǔn)算法等等。

正如本文之前所提到的，大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建本身是一項(xiàng)非常偏重技術(shù)底層的工作，需要消耗大量的人員投入到先期的搭建和后期運(yùn)維當(dāng)中。如果每個(gè)業(yè)務(wù)部門都分別去搭建基礎(chǔ)系統(tǒng)，再做業(yè)務(wù)去開發(fā)，不僅浪費(fèi)資源，更浪費(fèi)時(shí)間。因此，打通公司各業(yè)務(wù)部門之前的數(shù)據(jù)壁壘，構(gòu)建一套開放的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，才能更好地發(fā)揮技術(shù)的價(jià)值。

然而在公司內(nèi)部實(shí)際運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)并不容易。由于整個(gè)團(tuán)隊(duì)的業(yè)務(wù)不能因?yàn)槟骋粋€(gè)人或某一個(gè)團(tuán)隊(duì)來(lái)影響這個(gè)平臺(tái)，因此數(shù)據(jù)訪問會(huì)涉及到很多權(quán)限的問題。那么如何在這種情況下讓其他業(yè)務(wù)部門人員愿意用數(shù)據(jù)平臺(tái)，并且體驗(yàn)非常好，是需要通過綜合考慮數(shù)據(jù)量、任務(wù)數(shù)、資源爭(zhēng)搶等問題，及時(shí)制定好資源管理和訪問策略的規(guī)劃。

楊大海談到，針對(duì)使用過程中遇到的問題，他所在的團(tuán)隊(duì)也在不停地想辦法解決。 在構(gòu)建客戶端的初期就需要制定嚴(yán)格的規(guī)范，哪些目錄供生產(chǎn)使用、哪些目錄供測(cè)試使用以及對(duì)每個(gè)用戶團(tuán)隊(duì)實(shí)行配合管理。當(dāng)然還需要對(duì)機(jī)器資源進(jìn)行監(jiān)控，防止用戶在客戶機(jī)上提交非相關(guān)的程序。前期規(guī)范好可以減少很多后期維護(hù)成本。

楊大海也分享了幾條值得借鑒的經(jīng)驗(yàn)，比如構(gòu)建一些小工具，來(lái)盡可能滿足大家的需求，比如將所有服務(wù)器的日志作為服務(wù)開放給各團(tuán)隊(duì);在技術(shù)層要規(guī)劃作業(yè)的應(yīng)用資源占比，設(shè)定一個(gè)資源在整個(gè)資源的***占比;另外，由于大家都沒有主動(dòng)刪除數(shù)據(jù)的習(xí)慣，需要利用技術(shù)手段找到這些沒用的數(shù)據(jù)，等等。

安全健壯是開放平臺(tái)的前提

采訪***楊大海談到，在公司內(nèi)部開放數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)業(yè)務(wù)的促進(jìn)、公司的發(fā)展都起到非常積極的作用。然而，開放就意味著公司任何有需要數(shù)據(jù)平臺(tái)的其他職能團(tuán)隊(duì)都有機(jī)會(huì)使用，這其中包括技術(shù)團(tuán)隊(duì)與非技術(shù)團(tuán)隊(duì)。平臺(tái)上存放的各種數(shù)據(jù)，有公用的，有機(jī)密的，不同的用戶可以訪問不同的數(shù)據(jù)。因此，保證平臺(tái)的安全性及健壯性，是搭建開放性平臺(tái)的前提。