阿里數(shù)據(jù)研發(fā)崗位的工作大致可以概括為：了解需求→模型設(shè)計(jì)→ETL開(kāi)發(fā)→測(cè)試→發(fā)布上線(xiàn)→日常運(yùn)維→任務(wù)下線(xiàn)。與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)（ETL）相比，阿里數(shù)據(jù)研發(fā)有如下幾個(gè)特點(diǎn)：
- 業(yè)務(wù)變更頻繁——業(yè)務(wù)發(fā)展非常快，業(yè)務(wù)需求多且變更頻繁；
- 需要快速交付——業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)，需要快速給出結(jié)果；
- 頻繁發(fā)布上線(xiàn)——迭代周期以天為單位，每天需要發(fā)布數(shù)次；
- 運(yùn)維任務(wù)多——在集團(tuán)公共層平均每個(gè)開(kāi)發(fā)人員負(fù)責(zé)上百多個(gè)任務(wù)；
- 系統(tǒng)環(huán)境復(fù)雜——阿里平臺(tái)系統(tǒng)多為自研，且為了保證業(yè)務(wù)的發(fā)展，平臺(tái)系統(tǒng)的迭代速度較快，平臺(tái)的穩(wěn)定性壓力較大。
- 通過(guò)統(tǒng)一的計(jì)算平臺(tái)（MaxCompute）、統(tǒng)一的開(kāi)發(fā)平臺(tái)、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型規(guī)范和統(tǒng)一的數(shù)據(jù)研發(fā)規(guī)范，可以在一定程度上解決數(shù)據(jù)研發(fā)的痛點(diǎn)。
本文主要介紹MaxCompute和阿里巴巴內(nèi)部基于MaxCompute的大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)套件，并對(duì)在數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)過(guò)程中經(jīng)常遇到的問(wèn)題和相關(guān)解決方案進(jìn)行介紹。
1、統(tǒng)一計(jì)算平臺(tái)
阿里離線(xiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的存儲(chǔ)和計(jì)算都是在阿里云大數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)MaxCompute上完成的。
大數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)MaxCompute是由阿里云自主研發(fā)的海量數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，主要服務(wù)于海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算，提供完善的數(shù)據(jù)導(dǎo)入方案，以及多種經(jīng)典的分布式計(jì)算模型，提供海量數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的解決方案，能夠更快速地解決用戶(hù)的海量數(shù)據(jù)計(jì)算問(wèn)題，有效降低企業(yè)成本，并保障數(shù)據(jù)安全。
MaxCompute采用抽象的作業(yè)處理框架，將不同場(chǎng)景的各種計(jì)算任務(wù)統(tǒng)一在同一個(gè)平臺(tái)之上，共享安全、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理和資源調(diào)度，為來(lái)自不同用戶(hù)需求的各種數(shù)據(jù)處理任務(wù)提供統(tǒng)一的編程接口和界面。它提供數(shù)據(jù)上傳/下載通道、SQL、MapReduce、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、圖編程模型和流式計(jì)算模型多種計(jì)算分析服務(wù)，并且提供完善的安全解決方案。
1.MaxCompute的體系架構(gòu)
MaxCompute由四部分組成，分別是客戶(hù)端（MaxCompute Client）、接入層（MaxCompute Front End）、邏輯層（MaxCompute Server）及存儲(chǔ)與計(jì)算層（Apsara Core）。
圖：MaxCompute體系架構(gòu)圖
2.MaxCompute的特點(diǎn)
（1）計(jì)算性能高且更加普惠
2016年11月10日，Sort Benchmark在官方網(wǎng)站公布了2016年排序競(jìng)賽CloudSort項(xiàng)目的最終成績(jī)。阿里云以$1.44/TB的成績(jī)獲得 Indy（專(zhuān)用目的排序）和Daytona（通用目的排序）兩個(gè)子項(xiàng)的世界冠軍，打破了AWS在2014年保持的紀(jì)錄$4.51/TB。這意味著阿里云將世界頂級(jí)的計(jì)算能力，變成普惠科技的云產(chǎn)品。CloudSort又被稱(chēng)為“云計(jì)算效率之爭(zhēng)”，這項(xiàng)目賽比拼的是完成100TB數(shù)據(jù)排序誰(shuí)的花費(fèi)更少，也是Sort Benchmark的各項(xiàng)比賽當(dāng)中最具現(xiàn)實(shí)意義的項(xiàng)目之一。
（2）集群規(guī)模大且穩(wěn)定性高
MaxCompute平臺(tái)共有幾萬(wàn)臺(tái)機(jī)器、存儲(chǔ)近1000PB，支撐著阿里巴巴的很多業(yè)務(wù)系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、BI分析和決策支持、信用評(píng)估和無(wú)擔(dān)保貸款風(fēng)險(xiǎn)控制、廣告業(yè)務(wù)、每天幾十億流量的搜索和推薦相關(guān)性分析等，系統(tǒng)運(yùn)行非常穩(wěn)定。同時(shí)，MaxCompute能保證數(shù)據(jù)的正確性，如對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性要求非常高的螞蟻金服小額貸款業(yè)務(wù)，就運(yùn)行于MaxCompute平臺(tái)之上。
（3）功能組件非常強(qiáng)大
- MaxCompute SQL：標(biāo)準(zhǔn)SQL的語(yǔ)法，提供各類(lèi)操作和函數(shù)來(lái)處理數(shù)據(jù)。
- MaxCompute MapReduce：提供Java MapReduce 編程模型，通過(guò)接口編寫(xiě)MR程序處理MaxCompute中的數(shù)據(jù)。還提供基于MapReduce的擴(kuò)展模型MR2，在該模型下，一個(gè)Map函數(shù)后可以接入連續(xù)多個(gè)Reduce函數(shù)，執(zhí)行效率比普通的MapReduce模型高。
- MaxCompute Graph：面向迭代的圖計(jì)算處理框架，典型應(yīng)用有PageRank、單源最短距離算法、K-均值聚類(lèi)算法。
- Spark：使用Spark接口編程處理存儲(chǔ)在MaxCompute中的數(shù)據(jù)。
- RMaxCompute：使用R處理MaxCompute中的數(shù)據(jù)。
- Volume：MaxCompute以Volume的形式支持文件，管理非二維表數(shù)據(jù)。
（4）安全性高
MaxCompute提供功能強(qiáng)大的安全服務(wù)，為用戶(hù)的數(shù)據(jù)安全提供保護(hù)。MaxCompute采用多租戶(hù)數(shù)據(jù)安全體系，實(shí)現(xiàn)用戶(hù)認(rèn)證、項(xiàng)目空間的用戶(hù)與授權(quán)管理、跨項(xiàng)目空間的資源分享，以及項(xiàng)目空間的數(shù)據(jù)保護(hù)。如支付寶數(shù)據(jù)，符合銀行監(jiān)管的安全性要求，支持各種授權(quán)鑒權(quán)審查和“最小訪問(wèn)權(quán)限”原則，確保數(shù)據(jù)安全。
2、統(tǒng)一開(kāi)發(fā)平臺(tái)
阿里數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)平臺(tái)集成了多個(gè)子系統(tǒng)來(lái)解決實(shí)際生產(chǎn)中的各種痛點(diǎn)。圍繞MaxCompute計(jì)算平臺(tái)，從任務(wù)開(kāi)發(fā)、調(diào)試、測(cè)試、發(fā)布、監(jiān)控、報(bào)警到運(yùn)維管理，形成了整套工具和產(chǎn)品，既提高了開(kāi)發(fā)效率，又保證了數(shù)據(jù)質(zhì)量，并且在確保數(shù)據(jù)產(chǎn)出時(shí)效的同時(shí)，能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效管理。
數(shù)據(jù)研發(fā)人員完成需求了解和模型設(shè)計(jì)之后，進(jìn)入開(kāi)發(fā)環(huán)節(jié)，開(kāi)發(fā)工作流如圖所示。
圖：開(kāi)發(fā)工作流圖
對(duì)應(yīng)于開(kāi)發(fā)工作流的產(chǎn)品和工具如下圖所示，我們將對(duì)其功能進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹。
1.在云端（D2）
D2是集成任務(wù)開(kāi)發(fā)、調(diào)試及發(fā)布，生產(chǎn)任務(wù)調(diào)度及大數(shù)據(jù)運(yùn)維，數(shù)據(jù)權(quán)限申請(qǐng)及管理等功能的一站式數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)平臺(tái)，并能承擔(dān)數(shù)據(jù)分析工作臺(tái)的功能。
圖：對(duì)應(yīng)于開(kāi)發(fā)工作流的產(chǎn)品和工具
用戶(hù)使用D2進(jìn)行數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的基本流程如下：
——用戶(hù)使用IDE進(jìn)行計(jì)算節(jié)點(diǎn)的創(chuàng)建，可以是SQL/MR任務(wù)，也可以是Shell任務(wù)或者數(shù)據(jù)同步任務(wù)等，用戶(hù)需要編寫(xiě)節(jié)點(diǎn)代碼、設(shè)置節(jié)點(diǎn)屬性和通過(guò)輸入輸出關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)間依賴(lài)。設(shè)置好這些后，可以通過(guò)試運(yùn)行來(lái)測(cè)試計(jì)算邏輯是否正確、結(jié)果是否符合預(yù)期。
——用戶(hù)點(diǎn)擊提交，節(jié)點(diǎn)進(jìn)入開(kāi)發(fā)環(huán)境中，并成為某個(gè)工作流的其中一個(gè)節(jié)點(diǎn)。整個(gè)工作流可以被觸發(fā)調(diào)度，這種觸發(fā)可以是人為的（稱(chēng)之為“臨時(shí)工作流”），也可以是系統(tǒng)自動(dòng)的（稱(chēng)之為“日常工作流”）。當(dāng)某個(gè)節(jié)點(diǎn)滿(mǎn)足所有觸發(fā)條件后，會(huì)被下發(fā)到調(diào)度系統(tǒng)的執(zhí)行引擎Alisa中，完成資源分配和執(zhí)行的整個(gè)過(guò)程。
如果節(jié)點(diǎn)在開(kāi)發(fā)環(huán)境中運(yùn)行無(wú)誤，用戶(hù)可以點(diǎn)擊發(fā)布，將該節(jié)點(diǎn)正式提交到生產(chǎn)環(huán)境中，成為線(xiàn)上生產(chǎn)鏈路的一個(gè)環(huán)節(jié)。
2.SQLSCAN
SQLSCAN將在任務(wù)開(kāi)發(fā)中遇到的各種問(wèn)題，如用戶(hù)編寫(xiě)的SQL質(zhì)量差、性能低、不遵守規(guī)范等，總結(jié)后形成規(guī)則，并通過(guò)系統(tǒng)及研發(fā)流程保障，事前解決故障隱患，避免事后處理。
SQLSCAN與D2進(jìn)行結(jié)合，嵌入到開(kāi)發(fā)流程中，用戶(hù)在提交代碼時(shí)會(huì)觸發(fā)SQLSCAN檢查。SQLSCAN工作流程如下圖所示。
圖：SQLSCAN工作流程圖
用戶(hù)在D2的IDE中編寫(xiě)代碼。
- ——用戶(hù)提交代碼，D2將代碼、調(diào)度等信息傳到SQLSCAN。
- ——SQLSCAN根據(jù)所配置的規(guī)則執(zhí)行相應(yīng)的規(guī)則校驗(yàn)。
- ——SQLSCAN將檢查成功或者失敗的信息傳回D2。
- ——D2的IDE顯示OK（成功）、WARNNING（警告）、FAILED（失敗，禁止用戶(hù)提交）等消息。
SQLSCAN主要有如下三類(lèi)規(guī)則校驗(yàn)：
代碼規(guī)范類(lèi)規(guī)則，如表命名規(guī)范、生命周期設(shè)置、表注釋等。
代碼質(zhì)量類(lèi)規(guī)則，如調(diào)度參數(shù)使用檢查、分母為0提醒、NULL值參與計(jì)算影響結(jié)果提醒、插入字段順序錯(cuò)誤等。
代碼性能類(lèi)規(guī)則，如分區(qū)裁剪失效、掃描大表提醒、重復(fù)計(jì)算檢測(cè)等。
SQLSCAN規(guī)則有強(qiáng)規(guī)則和弱規(guī)則兩類(lèi)。觸發(fā)強(qiáng)規(guī)則后，任務(wù)的提交會(huì)被阻斷，必須修復(fù)代碼后才能再次提交；而觸發(fā)弱規(guī)則，則只會(huì)顯示違反規(guī)則的提示，用戶(hù)可以繼續(xù)提交任務(wù)。
3.DQC
DQC（Data Quality Center，數(shù)據(jù)質(zhì)量中心）主要關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量，通過(guò)配置數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗(yàn)規(guī)則，自動(dòng)在數(shù)據(jù)處理任務(wù)過(guò)程中進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量方面的監(jiān)控。
DQC主要有數(shù)據(jù)監(jiān)控和數(shù)據(jù)清洗兩大功能。數(shù)據(jù)監(jiān)控，顧名思義，能監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量并報(bào)警，其本身不對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)出進(jìn)行處理，需要報(bào)警接收人判斷并決定如何處理；而數(shù)據(jù)清洗則是將不符合既定規(guī)則的數(shù)據(jù)清洗掉，以保證最終數(shù)據(jù)產(chǎn)出不含“臟數(shù)據(jù)”，數(shù)據(jù)清洗不會(huì)觸發(fā)報(bào)警。
DQC數(shù)據(jù)監(jiān)控規(guī)則有強(qiáng)規(guī)則和弱規(guī)則之分，強(qiáng)規(guī)則會(huì)阻斷任務(wù)的執(zhí)行（將任務(wù)置為失敗狀態(tài)，其下游任務(wù)將不會(huì)被執(zhí)行）；而弱規(guī)則只告警而不會(huì)阻斷任務(wù)的執(zhí)行。常見(jiàn)的DQC監(jiān)控規(guī)則有：主鍵監(jiān)控、表數(shù)據(jù)量及波動(dòng)監(jiān)控、重要字段的非空監(jiān)控、重要枚舉字段的離散值監(jiān)控、指標(biāo)值波動(dòng)監(jiān)控、業(yè)務(wù)規(guī)則監(jiān)控等。
阿里數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)清洗采用非侵入式的清洗策略，在數(shù)據(jù)同步過(guò)程中不進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，避免影響數(shù)據(jù)同步的效率，其過(guò)程在數(shù)據(jù)進(jìn)入ODS層之后執(zhí)行。對(duì)于需要清洗的表，首先在DQC配置清洗規(guī)則；對(duì)于離線(xiàn)任務(wù)，每隔固定的時(shí)間間隔，數(shù)據(jù)入倉(cāng)之后，啟動(dòng)清洗任務(wù)，調(diào)用DQC配置的清洗規(guī)則，將符合清洗規(guī)則的數(shù)據(jù)清洗掉，并保存至DIRTY表歸檔。如果清洗掉的數(shù)據(jù)量大于預(yù)設(shè)的閾值，則阻斷任務(wù)的執(zhí)行；否則不會(huì)阻斷。
DQC工作流程如下圖所示。
圖：DQC工作流程圖
4.在彼岸
數(shù)據(jù)測(cè)試的典型測(cè)試方法是功能測(cè)試，主要驗(yàn)證目標(biāo)數(shù)據(jù)是否符合預(yù)期。其主要有如下場(chǎng)景：
（1）新增業(yè)務(wù)需求
新增產(chǎn)品經(jīng)理、運(yùn)營(yíng)、BI等的報(bào)表、應(yīng)用或產(chǎn)品需求，需要開(kāi)發(fā)新的ETL任務(wù)，此時(shí)應(yīng)對(duì)上線(xiàn)前的ETL任務(wù)進(jìn)行測(cè)試，確保目標(biāo)數(shù)據(jù)符合業(yè)務(wù)預(yù)期，避免業(yè)務(wù)方根據(jù)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)做出決策。其主要對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)和源數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，包括數(shù)據(jù)量、主鍵、字段空值、字段枚舉值、復(fù)雜邏輯（如UDF、多路分支）等的測(cè)試。
（2）數(shù)據(jù)遷移、重構(gòu)和修改
由于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)遷移、源系統(tǒng)業(yè)務(wù)變化、業(yè)務(wù)需求變更或重構(gòu)等，需要對(duì)現(xiàn)有的代碼邏輯進(jìn)行修改，為保證數(shù)據(jù)質(zhì)量需要對(duì)修改前后的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，包括數(shù)據(jù)量差異、字段值差異對(duì)比等，保證邏輯變更正確。為了嚴(yán)格保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，對(duì)于優(yōu)先級(jí)（優(yōu)先級(jí)的定義見(jiàn)“數(shù)據(jù)質(zhì)量”章節(jié)）大于某個(gè)閾值的任務(wù)，強(qiáng)制要求必須使用在彼岸進(jìn)行回歸測(cè)試，在彼岸回歸測(cè)試通過(guò)之后，才允許進(jìn)入發(fā)布流程。
在彼岸則是用于解決上述測(cè)試問(wèn)題而開(kāi)發(fā)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的自動(dòng)化測(cè)試平臺(tái)，將通用的、重復(fù)性的操作沉淀在測(cè)試平臺(tái)中，避免被“人肉”，提高測(cè)試效率。
在彼岸主要包含如下組件，除滿(mǎn)足數(shù)據(jù)測(cè)試的數(shù)據(jù)對(duì)比組件之外，還有數(shù)據(jù)分布和數(shù)據(jù)脫敏組件。
- 數(shù)據(jù)對(duì)比：支持不同集群、異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)的表做數(shù)據(jù)對(duì)比。表級(jí)對(duì)比規(guī)則主要包括數(shù)據(jù)量和全文對(duì)比；字段級(jí)對(duì)比規(guī)則主要包括字段的統(tǒng)計(jì)值（如SUM、AVG、MAX、MIN等）、枚舉值、空值、去重?cái)?shù)、長(zhǎng)度值等。
- 數(shù)據(jù)分布：提取表和字段的一些特征值，并將這些特征值與預(yù)期值進(jìn)行比對(duì)。表級(jí)數(shù)據(jù)特征提取主要包括數(shù)據(jù)量、主鍵等；字段級(jí)數(shù)據(jù)特征提取主要包括字段枚舉值分布、空值分布、統(tǒng)計(jì)值（如SUM、AVG、MAX、MIN等）、去重?cái)?shù)、長(zhǎng)度值等。
- 數(shù)據(jù)脫敏：將敏感數(shù)據(jù)模糊化。在數(shù)據(jù)安全的大前提下，實(shí)現(xiàn)線(xiàn)上數(shù)據(jù)脫敏，在保證數(shù)據(jù)安全的同時(shí)又保持?jǐn)?shù)據(jù)形態(tài)的分布，以便業(yè)務(wù)聯(lián)調(diào)、數(shù)據(jù)調(diào)研和數(shù)據(jù)交換。
使用在彼岸進(jìn)行回歸測(cè)試的流程如下圖所示。
圖：使用在彼岸進(jìn)行回歸測(cè)試流程圖
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