美图离线ETL实践
美图收集的日志需要通过 ETL 程序清洗、规整，并持久化地落地于 HDFS / Hive，便于后续的统一分析处理。
图 1
/ 什么是 ETL？ /
ETL 即 Extract-Transform-Load，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL 一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。
在美图特有的业务环境下，ETL 需要做到以下需求：
1.大数据量、高效地清洗落地。美图业务繁多、用户基数大、数据量庞大，除此之外业务方希望数据采集后就能快速地查询到数据。
2.灵活配置、满足多种数据格式。由于不断有新业务接入，当有新业务方数据接入时要做到灵活通用、增加一个配置信息就可以对新业务数据进行清洗落地；同时每个业务方的数据格式各式各样，ETL 需要兼容多种通用数据格式，以满足不同业务的需求（如 json、avro、DelimiterText 等）。
3.约束、规范。需要满足数据库仓库规范，数据按不同层（STG 层、ODS 层等）、不同库（default.db、meipai.db 等）、不同分区（必须指定时间分区）落地。
4.容错性。考虑业务日志采集可能存在一定的脏数据，需要在达到特定的阈值时进行告警；并且可能出现 Hadoop 集群故障、Kafka 故障等各种状况，因此需要支持数据重跑恢复。
ETL 有两种形式：实时流 ETL 和 离线 ETL。
如图 2 所示，实时流 ETL 通常有两种形式：一种是通过 Flume 采集服务端日志，再通过 HDFS 直接落地；另一种是先把数据采集到 Kafka，再通过 Storm 或 Spark streaming 落地 HDFS，实时流 ETL 在出现故障的时候很难进行回放恢复。美图目前仅使用实时流 ETL 进行数据注入和清洗的工作。
图 2
根据 Lambda 结构，如果实时流 ETL 出现故障需要离线 ETL 进行修补。离线 ETL 是从 Kafka拉取消息，经过 ETL 再从 HDFS 落地。为了提高实时性及减轻数据压力，离线 ETL 是每小时 05 分调度，清洗上一个小时的数据。为了减轻 HDFS NameNode 的压力、减少小文件，日期分区下同个 topic&partition 的数据是 append 追加到同一个日志文件。
/ 离线 ETL 的架构设计及实现原理 /
离线 ETL 采用 MapReduce 框架处理清洗不同业务的数据，主要是采用了分而治之的思想，能够水平扩展数据清洗的能力；
图 3：离线 ETL 架构
如图 3 所示，离线 ETL 分为三个模块：
Input（InputFormat）：主要对数据来源（Kafka 数据）进行解析分片，按照一定策略分配到不同的 Map 进程处理；创建 RecordReader，用于对分片数据读取解析，生成 key-value 传送给下游处理。
Map（Mapper）：对 key-value 数据进行加工处理。
Output (OutputFormat）：创建 RecordWriter 将处理过的 key-value 数据按照库、表、分区落地；最后在 commit 阶段检测消息处理的完整性。
离线 ETL 工作流程
图 4
如图 4 所示是离线 ETL 的基本工作流程：
1.kafka-etl 将业务数据清洗过程中的公共配置信息抽象成一个 etl schema ，代表各个业务不同的数据；
2.在 kafka-etl 启动时会从 zookeeper 拉取本次要处理的业务数据 topic&schema 信息；
3.kafka-etl 将每个业务数据按 topic、partition 获取的本次要消费的 offset 数据（beginOffset、endOffset），并持久化 mysql；
4.kafka-etl 将本次需要处理的 topic&partition 的 offset 信息抽象成 kafkaEvent，然后将这些 kafkaEvent 按照一定策略分片，即每个 mapper 处理一部分 kafkaEvent；
5.RecordReader 会消费这些 offset 信息，解析 decode 成一个个 key-value 数据，传给下游清洗处理；
6.清洗后的 key-value 统一通过 RecordWriter 数据落地 HDFS。
离线 ETL 的模块实现
数据分片（Split）
我们从 kafka 获取当前 topic&partition 最大的 offset 以及上次消费的截止 offset ，组成本次要消费的[beginOffset、endOffset]kafkaEvent，kafkaEvent 会打散到各个 Mapper 进行处理，最终这些 offset 信息持久化到 mysql 表中。
图 5
那么如何保证数据不倾斜呢？首先通过配置自定义mapper个数，并创建对应个数的ETLSplit。由于kafkaEevent包含了单个topic&partition之前消费的Offset以及将要消费的最大Offset，即可获得每个 kafkaEvent 需要消费的消息总量。最后遍历所有的 kafkaEevent，将当前 kafkaEevent 加入当前最小的 ETLSplit（通过比较需要消费的数据量总和，即可得出），通过这样生成的 ETLSplit 能尽量保证数据均衡。
数据解析清洗（Read）
图 6
如图 6 所示，首先每个分片会有对应的 RecordReader 去解析，RecordReade 内包含多个 KafkaConsumerReader ，就是对每个 KafkaEevent 进行消费。每个 KafkaEevent 会对应一个 KafkaConsumer，拉取了字节数据消息之后需要对此进行 decode 反序列化，此时就涉及到 MessageDecoder 的结构。MessageDecoder 目前支持三种格式：
格式 |
涉及 topic |
|---|---|
Avro |
android、ios、ad_sdk_android... |
Json |
app-server-meipai、anti-spam... |
DelimiterText |
app-server-youyan、app-server-youyan-im... |
MessageDecoder 接收到 Kafka 的 key 和 value 时会对它们进行反序列化，最后生成 ETLKey 和 ETLValue。同时 MessageDecoder 内包含了 Injector，它主要做了如下事情：
注入 Aid：针对 arachnia agent 采集的日志数据，解析 KafkaKey 注入日志唯一标识 Aid;
注入 GeoIP 信息：根据 GeoIP 解析 ip 信息注入地理信息（如 country_id、province_id、city_id）；
注入 SdkDeviceInfo: 本身实时流 ETL 会做注入 gid、is_app_new 等信息，但是离线 ETL 检测这些信息是否完整，做进一步保障。
过程中还有涉及到 DebugFilter，它将 SDK 调试设备的日志过滤，不落地到 HDFS。
多文件落地（Write）
由于 MapReduce 本身的 RecordWriter 不支持单个落地多个文件，需要进行特殊处理，并且 HDFS 文件是不支持多个进程（线程）writer、append，于是我们将 KafkaKey+ 业务分区+ 时间分区 + Kafka partition 定义一个唯一的文件，每个文件都是会到带上 kafka partition 信息。同时对每个文件创建一个 RecordWriter。
图 7
如图 7 所示，每个 RecordWriter 包含多个 Writer ，每个 Writer 对应一个文件，这样可以避免同一个文件多线程读写。目前是通过 guava cache 维护 writer 的数量，如果 writer 太多或者太长时间没有写访问就会触发 close 动作，待下批有对应目录的 kafka 消息在创建 writer 进行 append 操作。这样我们可以做到在同一个 map 内对多个文件进行写入追加。
检测数据消费完整性 (Commit)
图 8
MapReduce Counter 为提供我们一个窗口，观察统计 MapReduce job 运行期的各种细节数据。并且它自带了许多默认 Counter，可以检测数据是否完整消费：
reader_records: 解析成功的消息条数；
decode_records_error: 解析失败的消息条数；
writer_records: 写入成功的消息条数；
...
最后通过本次要消费 topic offset 数量、reader_records 以及 writer_records 数量是否一致，来确认消息消费是否完整。
*允许一定比例的脏数据，若超出限度会生成短信告警
/ ETL 系统核心特征 /
数据补跑及其优化
ETL 是如何实现数据补跑以及优化的呢？首先了解一下需要重跑的场景：
*当用户调用 application kill 时会经历三个阶段：1) kill SIGTERM（-15） pid；2) Sleep for 250ms；3）kill SIGKILL（-9） pid 。
那么有哪些重跑的方式呢？
如图 9 所示是第三种重跑方式的整体流程，ETL 是按照小时调度的，首先将数据按小时写到临时目录中，如果消费失败会告警通知并重跑消费当前小时。如果落地成功则合并到仓库目录的目标文件，合并失败同样会告警通知并人工重跑，将小文件合并成目标文件。
图 9
优化后的重跑情况分析如下表所示：
自动水平扩展
现在离线 Kafka-ETL 是每小时 05 分调度，每次调度的 ETL 都会获取每个 topic&partition 当前最新、最大的 latest offset，同时与上个小时消费的截止 offset 组合成本地要消费的 kafkaEvent。由于每次获取的 latest offset 是不可控的，有些情况下某些 topic&partition 的消息 offset 增长非常快，同时 kafka topic 的 partition 数量来不及调整，导致 ETL 消费处理延迟，影响下游的业务处理流程：
由于扩容、故障等原因需要补采集漏采集的数据或者历史数据，这种情况下 topic&&partition 的消息 offset 增长非常快，仅仅依赖 kafka topic partiton 扩容是不靠谱的，补采集完后面还得删除扩容的 partition；
周末高峰、节假日、6.18、双十一等用户流量高峰期，收集的用户行为数据会比平时翻几倍、几十倍，但是同样遇到来不及扩容 topic partition 个数、扩容后需要缩容的情况；
Kafka ETL 是否能自动水平扩展不强依赖于 kafka topic partition 的个数。如果某个 topic kafkaEvent 需要处理的数据过大，评估在合理时间范围单个 mapper 能消费的最大的条数，再将 kafkaEvent 水平拆分成多个子 kafkaEvent，并分配到各个 mapper 中处理，这样就避免单个 mapper 单次需要处理过大 kafkaEvent 而导致延迟，提高水平扩展能力。拆分的逻辑如图 10 所示：
图 10
后续我们将针对以下两点进行自动水平扩展的优化：
如果单个 mapper 处理的总消息数据比较大，将考虑扩容 mapper 个数并生成分片 split 进行负载均衡。
每种格式的消息处理速度不一样，分配时可能出现一些 mapper 负担比较重，将给每个格式配置一定的权重，根据消息条数、权重等结合一起分配 kafkaEvent。
