生活在信息爆炸時代的我們越來越清晰的認識到海量信息與數據分析的重要性，如提高數據挖掘能力、為運營決策提供關鍵數據、通過數據分析助力業務創新、在商業決策中的提供較有價值的信息等成為關鍵，于是大數據分析平臺作為在各大公司迅速崛起。如何為企業個性化打造高效性、準確性、敏捷型等的大數據實時分析平臺成為了技術團隊的挑戰。

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RAP（RealtimeAnalysis Platform）是愛奇藝技術產品團隊基于Apache Druid [1] + Spark/ Flink ?構建的分鐘級延時的實時聯機分析處理OLAP（On-Line Analytical Processing）的實時分析平臺，支持通過Web向導配置完成超大規模實時數據的多維度分析，能為用戶提供一體化的OLAP分析操作流程，只需要幾步簡單的配置，即可自動建立OLAP模型、并生成分鐘級延時的可視化報表。也可以通過RAP API獲取聚合數據，與業務平臺進行集成。服務于會員、推薦、BI等諸多個業務，總計上線數百個流計算任務，支持上千張多維分析報表。

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本文將介紹愛奇藝大數據實時分析平臺RAP的設計思路、技術架構演進以及業務應用實踐。

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一、實時分析需求

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自2010年開始愛奇藝開展了大數據業務，打造了基于Hive + MySQL的第一代OLAP數據分析平臺。但隨著業務的快速發展和數據量的急劇增長，Hive的離線分析已經無法滿足業務對數據實時性的需求。于是逐漸引入Kylin、Impala、Kudu、Druid、ElasticSearch等不同的數據存儲/查詢引擎，演化出離線數倉、實時數倉、流式數倉等不同OLAP形態。

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在推出RAP實時分析平臺之前，業務自行構建實時分析服務面臨以下困難：

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• OLAP選型困難：眾多OLAP引擎滿足多樣化需求，但也帶來了不少問題。業務需要了解不同OLAP引擎的優缺點，花費大量精力學習，依然可能選錯；

• 開發成本高：用戶需要寫Spark或Flink代碼進行實時流數據處理，并進行報表前端開發，流程冗長而復雜；

• 數據實時性差：從數據產生到數據可被查詢，中間存在較高時延（從數十分鐘到天級別不等），且查詢較慢；

• 維護耗費時間：數據源發生改變時，修改的范圍會覆蓋整個流程，從數據處理到報表配置全部需要變更，很難操作和維護。

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針對以上問題，我們搭建了支持通過Web向導配置完成超大規模實時數據的多維度分析，生成分鐘級延時的可視化報表，在保證數據實時性和分析靈活性的同時，降低開發和維護成本，并將整個分析流程平臺化的RAP實時分析平臺。

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二、實時分析平臺架構演變

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2.1 RAP 1.x

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▌2.1.1 OLAP選型

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在開發大數據實時分析平臺RAP平臺之前，需要選擇一款適合實時分析場景的OLAP引擎。

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大數據實時分析的典型場景具備以下幾個特征：

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• 時序數據：基于時間的系列數據，比如實時VV、實時監控數據

• 時延低：要求幾分鐘甚至秒級延時

• 查詢快：大規模查詢秒級返回結果

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根據典型場景的需求，我們綜合評估了常見的幾款OLAP引擎，最終選擇Druid（Druid是一款開源的為時序數據設計的亞秒級查詢延遲的數據存儲引擎，主要用于進行OLAP聚合分析。）做為RAP的底層OLAP引擎。針對實時聚合分析場景（絕大部分是時序數據），Druid是更適合使用的數據引擎。基于Druid，我們設計了第一代的實時分析平臺 RAP。

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▌2.1.2 產品設計

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RAP將實時分析的開發流程抽象為五個步驟：數據接入、數據處理、聚合分析、報表配置和實時報警，并且將這些步驟通過向導化的Web頁面指導用戶配置。

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數據接入

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無需輸入集群IP等信息，可通過下拉框選擇接入的實時數據源，目前支持4大類型數據：用戶數據、服務日志、監控數據、其他Kafka數據源。

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數據處理

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為了擴展和優化Druid的功能，RAP支持基于流計算的數據處理功能，在對數據進行處理后寫入Druid。在2.x版本中，我們同時支持使用Flink流計算引擎。

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用戶在頁面上配置數據處理規則，RAP將這些規則翻譯成愛奇藝自研的StreamingSQL語句，最終生成Spark Streaming流任務進行處理，用戶無需編寫流任務。

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除了Spark SQL自帶的預定義函數外，RAP還內置了一些用戶常用的函數，比如將IP到省份、城市、運營商等常用轉換函數。

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聚合分析

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用戶通過界面化的操作定義實時分析OLAP模型，配置聚合分析所需的維度和聚合方式，如計數、獨立計數、求和等，根據模型配置對實時數據進行預聚合。

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在這個過程中，無需關心底層數據存儲及OLAP引擎，RAP會自動翻譯并優化相關參數。例如，接入Druid時需要根據經驗配置參數（如task.partition，windowPeriod，queryGranularity等），RAP可以根據用戶的配置（數據最大延時時間、watermark）以及數據源的信息（Kafka QPS）自動調節配置信息。

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報表配置

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用戶可以基于實時分析模型的維度和指標配置報表（圖表展示方式、以及查詢條件等），RAP根據報表配置自動生成Druid查詢，獲取結果后提供給報表平臺，并可以自動推薦合適的查詢粒度，支持設置動態的過濾條件，用戶無需關心查詢語句如何配置。

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實時報警

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RAP支持對數據配置報警，可以配置閾值、同比/環比等報警。由于Kafka數據存在晚到的可能，實時報警支持配置延時時間獲取一段時間前的數據進行判斷，減少誤報可能。

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通過以上幾步簡單配置，就可以完成實時分析的整體流程。相比于傳統方式，RAP將整體耗時從天級別縮短到30分鐘，大幅提升開發和分析效率。

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▌2.1.3 RAP架構

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RAP的整體架構如下圖所示，其中部分功能模塊為RAP 2.x 支持：

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2.2 RAP 2.x

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RAP發布后發現了一些不足之處，如：在任務重啟階段的數據會被丟失，報表出現問題無法自行排障等。同時由于Kafka版本為0.8.2，無法通過KIS功能接入，導致Druid的很多功能并不能集成到RAP里，而且舊版接入方式（Tranquility [2]）即將被廢棄。因此我們增加對某些Druid高級功能的支持，并對架構進行了一系列的重構，上線了RAP2.x版本。

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▌2.2.1 集成Druid KIS接入方式

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Kafka Indexing Service [3]是為 Kafka 數據源設計的索引服務，可以保證消息攝入的 Exactly Once 語義，由Kafka索引任務直接從Kafka數據源讀取消息寫入Druid。

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Kafka索引任務的啟動和生命周期管理由運行在Overlord上的Supervisor進行管理，Overlord是Druid上負責接受任務，協調任務分配，創建任務間的鎖和返回給調用方任務狀態的進程。

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每個Druid數據源對應一個Supervisor，只需向Overlord提交一個配置文件啟動Supervisor，即可實現將Kafka數據攝入至Druid，唯一的條件是使用KIS的Kafka數據源版本必須在0.10.x及以上。當使用KIS接入Druid時，可以使用一些Tranquility接入不支持的高級功能，如更精確的獨立計數HLL Sketch [4]等。

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在RAP 2.x版本中，支持用戶選擇使用KIS接入Druid。當選擇了KIS接入，如果用戶的Kafka數據源版本在0.10.x及以上且沒有進行數據處理，RAP會直接將Kafka數據源按配置通過KIS接入Druid；反之，如果Kafka數據源低于0.10.x或使用了數據處理，RAP會將數據處理的結果投遞到RAP管理的公共Kafka集群，再通過KIS接入Druid。同時，在2.x版本中，RAP已經支持設置HLL Sketch獨立計數指標（RAP 1.x使用Approximate histogram進行獨立計數，其誤差較大、且沒有置信區間）。

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▌2.2.2 支持Flink計算引擎和函數管理功能

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Apache Flink [5]是支持數據流處理和批量處理的分布式數據處理引擎，能夠實現秒級處理數據，并且支持Exactly Once語義。通過使用Flink計算引擎，RAP數據處理可以從分鐘級降到秒級，結合KIS接入的使用，可以保證從數據處理到Druid的Exactly Once攝入。而流任務函數管理功能可以讓用戶提交定制化的處理方式，可以應用在數據的字段上進行處理，豐富了數據處理功能。

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▌2.2.3 增強任務診斷功能

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為解決當報表出現問題時，無法自行排查這樣的問題，在RAP 2.x版本中豐富了數據質量監控的內容。主要包含兩個方面：流任務監控和Druid攝入監控，流任務監控是關于流任務運行情況的監控信息，Druid攝入監控是Druid數據攝入的監控信息。

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流任務監控包括流任務延時情況圖、實時攝入監控圖、延時丟棄數據采樣和錯誤數據采樣。其中，流任務延時情況圖記錄了每個時間的任務延時情況，可以幫助定位是不是由于堆積任務過多導致的問題；實時攝入監控圖中記錄了流任務處理數據的歷史，如果出現丟棄數據或者錯誤數據的點，點擊后會在采樣表格里展示具體丟棄或錯誤的數據，這樣可以快速排查是否是數據時間戳超過了延時時間，或者數據處理設置的問題。Druid攝入監控展示的是Druid實時攝入的指標（見參考資料Ingestion metrics (Realtime process)小節 ）。

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三、實時分析業務應用

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3.1 會員業務日志實時數據監控

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2019年6月 愛奇藝會員規模突破1億，為了提供更好的會員服務，RAP被會員業務用于對線上日志數據進行實時分析、實時報警。其中，會員業務的實時數據主要是日志數據，日均處理數百億數據，結合RAP的分鐘級分析和秒級查詢的特性，已實現分鐘粒度報警，且能夠快速響應問題。同時會員團隊將相關數據生成對應質量服務報表，提供給運維人員以數據指導。

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RAP同時為會員監控體系提供數據支持，可短時間內快速接入95%系統，提供60+種維度的數據統計，能快速生成700+張實時報表，報警時效提升80%，大幅提升線上故障排查效率與響應速度。

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3.2 推薦算法效果監測

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合理的推薦算法可幫助愛奇藝從海量視頻中挑選出高度定制化的內容推送給用戶，而過去每次新算法的上線都需要1天的時間去分析用戶效果。這樣會引發2個問題：算法上線流程長、不好的算法影響時間長。所以通過實時數據來驗證算法的有效性，指導算法迭代更新是非常必要的。

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愛奇藝推薦業務使用RAP平臺對推薦視頻點擊量（UV、VV）、用戶觀影時長（PPUI）等數據進行實時分析，監控分桶算法的效果，實現在30分鐘內及時切換推薦算法提高用戶體驗。

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3.3 智能電視實時預警

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線上視頻播放可能出現各種問題，需要有效的方法對線上故障進行監控，并及時向相關人員預警。視頻播放故障有多方面原因，可以利用播放時收集的各種信息進行排查，如基于客戶端版本、服務器IP、所在城市等多維度對錯誤率、卡頓比等指標進行分析，從而定位故障根因。

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智能電視業務使用RAP分析實時數據監控故障，幫助實現“監控-報警-分析-解決-驗證”的閉環流程，實現5分鐘實時報警，并且可以通過多維度分析追溯故障根因，保障視頻播放質量。

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四、RAP的未來

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未來RAP將會繼續增加實時分析鏈路的監控，提供更細粒度的分析鏈路診斷功能，完善流計算處理引擎的處理能力，提高資源利用率，增強各環節的Exactly Once能力。提供更完備的數據分析能力，支持留存、智能分析等，讓愛奇藝大數據實時分析平臺RAP更具高性能。

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參考資料

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• [1]https://druid.apache.org/

• [2]https://druid.apache.org/docs/latest/ingestion/tranquility.html

• [3]https://druid.apache.org/docs/0.14.2-incubating/development/extensions-core/kafka-ingestion.html

• [4]https://druid.apache.org/docs/latest/development/extensions-core/datasketches-hll.html

• [5]https://flink.apache.org/flink-architecture.html

• [6]https://druid.apache.org/docs/latest/operations/metrics.html

總結

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