美团是数据驱动的互联网服务，用户每天在美团上的点击、浏览、下单支付行为都会产生海量的日志，这些日志数据将被汇总处理、分析、挖掘与学习，为美团的各种推荐、搜索系统甚至公司战略目标制定提供数据支持。大数据处理渗透到了美团各业务线的各种应用场景，选择合适、高效的数据处理引擎能够大大提高数据生产的效率，进而间接或直接提升相关团队的工作效率。美团最初的数据处理以Hive SQL为主，底层计算引擎为MapReduce，部分相对复杂的业务会由工程师编写MapReduce程序实现。随着业务的发展，单纯的Hive SQL查询或者MapReduce程序已经越来越难以满足数据处理和分析的需求。一方面，MapReduce计算模型对多轮迭代的DAG作业支持不给力，每轮迭代都需要将数据落盘，极大地影响了作业执行效率，另外只提供Map和Reduce这两种计算因子，使得用户在实现迭代式计算（比如：机器学习算法）时成本高且效率低。另一方面，在数据仓库的按天生产中，由于某些原始日志是半结构化或者非结构化数据，因此，对其进行清洗和转换操作时，需要结合SQL查询以及复杂的过程式逻辑处理，这部分工作之前是由Hive SQL结合Python脚本来完成。这种方式存在效率问题，当数据量比较大的时候，流程的运行时间较长，这些ETL流程通常处于比较上游的位置，会直接影响到一系列下游的完成时间以及各种重要数据报表的生成。基于以上原因，美团在2014年的时候引入了Spark。为了充分利用现有Hadoop集群的资源，我们采用了Spark on Yarn模式，所有的Spark app以及MapReduce作业会通过Yarn统一调度执行。Spark在美团数据平台架构中的位置如图所示：
经过近两年的推广和发展，从最开始只有少数团队尝试用Spark解决数据处理、机器学习等问题，到现在已经覆盖了美团各大业务线的各种应用场景。从上游的ETL生产，到下游的SQL查询分析以及机器学习等，Spark正在逐步替代MapReduce作业，成为美团大数据处理的主流计算引擎。目前美团Hadoop集群用户每天提交的Spark作业数和MapReduce作业数比例为4：1，对于一些上游的Hive ETL流程，迁移到Spark之后，在相同的资源使用情况下，作业执行速度提升了十倍，极大地提升了业务方的生产效率。下面我们将介绍Spark在美团的实践，包括我们基于Spark所做的平台化工作以及Spark在生产环境下的应用案例。其中包含Zeppelin结合的交互式开发平台，也有使用Spark任务完成的ETL数据转换工具，数据挖掘组基于Spark开发了特征平台和数据挖掘平台，另外还有基于Spark的交互式用户行为分析系统以及在SEM投放服务中的应用，以下是详细介绍。