从日志统计到大数据分析

首先，我们回到2008年。那个时候，我是属于百度搜索新产品部的，像知道、贴吧、百科等，都属于这个部门的产品。部门里有个小团队叫Nslog，一共四个人，其中两个是实习生，所负责的工作就是部门内的各种需求统计。

统计的方式是这样的，各个产品线的业务人员按照需求文档的格式要求，填写统计需求，提交到需求管理平台上，Nslog的团队负责人(开始不是我负责)每周末，将需求分别分配给团队的几个成员。每个成员拿到需求列表之后，就挨着做。需求的实现，一般都是写 Perl 脚本，那个时候 Python 还没流行起来。因为统计需求比较类似，一般都是拿一个已有的脚本复制一份，修改一下，测试逻辑，测试大数据量下的准确性，然后部署到线上去。一共有20台机器跑统计脚本，每台机器上都用Crontab配置天级的例行任务。每个统计脚本的逻辑大概是这样的：通过Wget从数据源服务器上抓取按小时切割的日志文件，完成后，跑统计逻辑，将生成的结果组织成HTML表格，邮件发送给相应的团队。如下图所示：

(图1 使用单机脚本跑统计)

这种模式有以下几个问题：

(1)需求响应周期长：从拿到需求，要和需求提出者确认需求细节，找一个类似的脚本修改，测试逻辑正确性，测试数据正确性，安排运维同学部署上线，平均每个需求要2天时间。这里还没算需求的等待时间，这可能要等一两周。

(2)运维成本高：20台统计服务器，每台机器通过Crontab管理了几十个脚本。这些脚本之间，可能还存在依赖关系，比如凌晨4点跑的一个脚本B，依赖于凌晨2点启动的某个脚本A。如果脚本A挂了，脚本B还是会正常的启动。恢复任务非常麻烦，真是牵一发而动全身。运维同学经常抱怨就没有哪一天能睡好觉的。

(3)运行速度慢：因为每个脚本只能单机运行，对于像知道、贴吧这样的大流量业务线，每天原始日志就有好几百G，光跑个排序就得好几个小时。特别是像贴吧被人爆吧，数据量一下子就会增加很多，统计结果跑不出来。如果分成每台机器跑一部分，维护代价非常大。

(4)职业发展瓶颈：那个时候还没有大数据的概念，大家对数据的价值也没现在这么认可，甚至连招聘面试时，也是把能力一般的分配到统计团队。而写脚本满足需求这样的工作是很枯燥的，对一个新人，写上三个月会觉得能学到不少东西，写六个月，就开始反感了，写一年，就坚决要求转岗或走人了。

当时我们的技术经理(同时管理了知道、百科、Nslog 三个团队)就觉得要做一套系统首要解决运维成本高的问题。但已有团队的人员光满足需求都忙不过来了，就从百科团队借调了两个人(不包括我)。那时候的我刚从百度知道转到百科团队，正想在百科团队大干一场。借调去的两个人其中一个是校招新人，我的项目经理就安排我也参与到项目中，培养新人的成长。于是我们三个人开始梳理需求和考虑设计方案。

盘古开天地一

设计一套日志统计平台的需求来源主要是Nslog的研发和运维同学，整理了好几十条，并出了一个基本的方案。我当时觉得实现一个提升运维管理的系统不难，难的是怎么是好用的?我很关心怎么提升需求处理的效率问题。这个时候其中一个人又被调到了一个基础库团队。也就是做这件事的就只剩我和校招新人了。而我们两个都还没做过需求处理，也不知道那几百个脚本里面都写的什么玩意儿。我说咱俩每人至少要看三个脚本，再抽查一些，看看这些脚本都有什么规律没有。我研究了之后，发现还是有些规律的。

我发现常见的统计有这么三类：

(1)计数统计：那个时代是流量时代，许多统计就是算PV(Page View)。一般是在 Apache Web Server日志中，去用正则表达式匹配满足某些条件的记录，做计数。

(2)去重统计：比如独立 IP 数，独立用户数等。

(3)Top N统计：比如昨天检索量最大的100个Query是什么。

我就问一直做统计的一位同学，这三类能不能占到所有统计需求的80%，他想了一下说有的。于是我就说咱们只要设计的系统，能够将这部分的需求处理工作量降下来，我们的系统就是成功的。这个时候技术经理又从其他团队借调了一个前端同学过来支援几周。我和校招新人都不会前端开发，这事儿没专业的人来搞不定。在接下来的两周时间，我就和前端同学研究怎么设计这部分的抽象。前端同学先提了一个方案，类似于 Dreamweaver中的页面HTML编辑界面，点选一个元素，可以进行修改配置。我觉得这种方案，还没直接写脚本效率高呢。

我从awk脚本语言获取了灵感。在awk语言中，都是awk condition { action } 这种模式，就是condition定义了满足的限制条件，action是执行的操作。比如：

awk ‘$6 == “Nov” { sum += $5 } END { print sum }’ ./test.txt

就是把test.txt中，满足第6列等于 “Nov” 的记录，计算第5列的求和。

对于常见的那三类统计需求，都是一种统计类型，加上一堆限制条件。为了降低限制条件的难度，我让所有的条件之间只支持AND操作，不支持OR操作。我们知道AND和 NOT完全可以表示出来OR。

设计出来的效果是这样的：

(图2 简单编辑界面)

上面是一个去重统计的例子，我选择一个日志源，点击“去重统计”按钮，生成一个模版，填写限制条件。一个统计任务就生成了。这里没有显示出来的是，每个日志源，都有一个对应的agent函数，所做的事是一段解析程序，将原始日志解析成若干个变量，如图中的去重字段部分，类似“_UserId”，这样在统计模板中就可以直接使用了。这样做了之后，可以让一个统计任务的开发工作量，降低到5分钟。

还有一个问题是计算性能问题。

盘古开天地二

当时Hadoop刚推出，还只是测试版。对于它能解决多少问题，我们心里是没底的。在百度内部已经有少量的需求在尝试使用，手工写 MapReduce 代码的方式。我也尝试写了一个，还是比较容易的，但有一定的学习代价。系统部有一个团队，在负责Hadoop 的维护。为了保险，我把底层计算接口设计成两套，同样的代码，既可以提交到Hadoop，又可以提交到单机。在单机上用脚本串起来，模拟在集群上的运行。Hadoop本身支持将任务分割为Mapper和Reducer两个阶段，我又增加了一个Computer阶段，作用是将Reducer的结果(一般是统计数值)拿到执行机(分布式提交任务的节点)，并将其插入到数据库。我当时的想法是如果Hadoop不靠谱，我就把这20台单机，组成一个小集群，管理提交的任务。当然，这样的话就实现不了单个任务的分布式化了。

整个架构图是这样的：

(图3 初版日志统计平台架构图)

其中Code Engine和CWrapper是我设计和实现的，Scheduler和数据库表设计是校招新人实现的，Web UI是后来加入的实习生花了一周时间找了个网上的模板改的。日志的上传是运维同学开发的。为了说服运维同学完成部分开发工作，承诺让其将所有的数据上传之后，再更新数据库里的数据源就绪状态。

在这个系统实现中，我们把PHP用到了极致，Web UI是PHP的，后端的几个模块是 PHP的，就连生成的 MapReduce代码，也是PHP的。有人可能会对PHP的运算性能有疑问，当时负责Hadoop维护的同学为了推动更多的人使用，承诺我们100多台机器随便用，不用考虑性能问题，缺机器了他们直接申请加，我们就没这方面的考虑。PHP 的开发效率还是很高的，我的 Code Engine 实现任务配置到 MapReduce 代码的编译，最初的版本只花了我2个小时，140行代码。

就这样，一个伟大的系统经过两三个月的时间拼凑完成了。其实到快发布，还没有名字。有一天经理问我叫什么，我说就叫 Log Statistics Platform的前三个字母LSP，于是就有了名字(之后我为了方便记忆，让大家把平台叫做 Log 平台)。

平台带来了几点好处：

(1)需求响应周期大大缩短：因为对常用的三类统计做了很好的抽象，即使产品同学都能直接配置统计任务，开发周期从2天时间降低到5分钟。并且统计需求的处理，完全交还给了各个业务方，没有了需求等待时间。

(2)运维成本大大降低：由统一的系统进行任务的管理，具有依赖关系的管理，大大降低了出错带来的恢复成本。

(3)运行速度飞快：我现在仿佛还能回忆起从平台上提交第一个任务时的感觉，以前几个小时才能跑完的任务，只需要几分钟就跑完了。我之前担心的 Hadoop 不能覆盖所有统计需求的问题，也不存在。

(4)组员积极性变高，终于在干一件有点技术含量的事了。

盘古开天地三

平台在2009年4月正式发布后，各个团队的需求铺天盖地而来，日志源的中转上传很快就成了瓶颈。都是所有的日志源完成上传后，才开始统计计算，这样上传期间的几个小时时间就白白浪费掉了。我们首先将日志上传改成每份完成后单独打就绪标记。后来有次和 Hadoop 团队的同学沟通，我就提起能不能每个 Mapper 作为一个日志抓取的任务，这样可以让100多台机器同时抓数据，他们说没问题，已经有团队这么干。于是我们很快上线了新版本，实现分布式的抓取。

架构改成了这样：

(图4 分布式抓取架构)

这时候的产品，已经是一个比较完整的产品了，我开始在公司范围内推广。本来公司里有十几个类似我们的统计团队，我就是要说服他们把任务迁移到我们平台。记得很深刻的一次是和网页搜索部的统计团队沟通，他们看了演示之后很震惊，说本来他们只是在设想这种系统的可能性，没想到你们已经做出来了。当时我们又入职了一位同学专门负责响应需求，有一天，业务部门的同学反馈说不能加他好友了(我们用的是百度自己的聊天软件 Baidu Hi)，我们就找 Hi 团队的同事咨询，他们说这位同学到了好友上限2000人，之前还没遇到过这种情况。他们的解决方案是修改人数配置，重启整个 Baidu Hi 服务。

在整个推广的过程中，我就像拿着一款先进设备，去拯救那些水深火热的人们。我们一边推广，一边完善整个平台。

从最开始平台是为统计而生，但我渐渐的发现，统计只是一类需求，其他Hadoop任务，也可以通过我们这个平台管理起来。我就想将Log平台发展为Hadoop的壳，所有提交给Hadoop的任务，都能通过Log平台管理起来。Log平台演化成一个通用计算平台。

我前面提到通过三类常见统计的抽象，来解决80%的问题。但当这80%需求解决之后，你会发现又有新的80%的需求冒出来。如果让用户直接写MapReduce任务提交，这个代价太大了。平台开始上线时，提交任务就支持两种模式。一种是简单编辑，就是前面的三类抽象(后来加了更多的类别)。一种就是复杂编辑，直接贴MapReduce代码。对于后者，如果能抽象一个更好用的计算框架，将MapReduce隐藏起来，显然就又可以提升开发效率了。

我就安排一个工程师(目前是我的合伙人之一)出一个方案，只用了一周时间，就设计出来原型了。下面是个例子(我们叫它 DQuery)：

(图5 DQuery 代码样例)

对于一个输入，我们可以去选择某些字段，进行分组，每组在计数，然后输出到一个文件。这样就实现了一个统计任务。这种链式的处理方式，在现代已经很普遍了，特别是 Spark 里都是采用的类似表示方法。我们在2009底做了这个事情，在2011年公司号召多提交专利时，提交了发明专利。今年3月初时，专利刚被审核通过。这种将数据流式的进行变换的思想，已经见诸于各大分布式计算系统。

在给出 DQuery 原型后，我觉得团队太弱小了，只能有一个全职参与这件事。于是找基础库团队的同学寻求支持。他们最开始提出何不实现一个 Google Sawzall，但我觉得太底层了。最终说服对方安排一位工程师参与进来。结果就是他们两个人花了2个半月，就把这个语言开发出来了。

可能你会问为什么当时不选择使用 Hive?事实上，那个时候 Hive 的工程师也来公司交流和推广了。但有两个需求不好满足：

(1)任务合并：对于同一个数据源，可能有几百个统计任务。这种统计任务可能都很简单，但是都要将数据源读取一遍，也就是一个高 IO 低 CPU 的任务。我们当时想直接读取一遍，然后将多个任务同时计算，这样效率会高很多。这在 Hive 上是不支持的。

(2)用户行为分析：我当时比较乐观，觉得我一年解决统计问题，第二年解决分析问题，第三年解决挖掘问题。事实上到现在分析问题也没解决彻底。我们知道 Hive 是基于 SQL 的，而 SQL 是上下文无关的。也就是说你取出的一批数据，有前后关系的话，是很难操作的。我需要在语言上支持。而在 DQuery 语言中，我们设计了一个方法叫 process，可以嵌入用户的逻辑，非常灵活。这里要说的是 DQuery 是一个基于 PHP 语言的框架，这样 DQuery 表达不了的，都可以写原始 PHP 代码。

就这样到2010年底的时候，实现了全公司日志统计全部统一到 Log 平台。这是我在百度八年，干的最有成就感的一件事情。

秦天下

转眼到了2011年初，那个时候团队已经合并到了网页搜索部的相关性部门，我感觉这不利于发展。我的想法是要把团队面向全公司服务，甚至成为像 NLP(自然语言处理)部门在厂长心中的地位。但网页相关性部门的上司觉得先服务好本部门就够了。我和基础架构部的一个经理(最早在百度负责维护和开发 Hadoop 团队的负责人，在他完成了 Hadoop 在全百度的推广之后，改为负责一个分布式存储团队了)商量了一下，觉得两个团队合并，成立一个专门的数据团队，是一件更有意义的事。两人一拍即合。基础架构部的老大又从 Google 挖来了一位专家做我们团队的负责人，他之前在 Yahoo 做了7年，Google 做了5年，一直在做数据仓库，绝对的资深专家，我很崇拜的人。

记得在2011年的7月1日，团队开了个All Hands大会，公司 VP 在讲话中说：在中国是 D 说了算，在百度也是 D 说了算，后一个 D 是指 Data 。说起来在百度这八年，百度文化有29条，我第二喜欢的就是“用数据说话”，数据虽然有欺骗性，但总的来说有数据要比没有数据好，它不带有感情，冷静客观。就这样，我们 DataTeam 成立了，或者叫 DreamTeam。团队的一线人员一共二十来个，超过一半是我之前的下属。

有新总监的领导，我们的思路完全被打开了一圈。但在最开始，我们的思路依旧有些混乱，之前的产品还要维护，想做的新东西很多，我们似乎没有一个中心。眼看到了国庆，有一天我问新总监他觉得什么最重要，如果只挑一件事情的话，他说是 UDW(User Data Warehouse，意为用户数据仓库)。我说那咱们核心成员就用来做这个项目。于是我迅速将 Log 的核心成员，抽调到了这一项目，在之后的三年里，我的主要精力可以说都是围绕它展开的。

在新总监来到百度之后，很快发现了我们的数据源真叫一个混乱。公司有上百个业务线，每个业务线的数据格式都是不同的。如果你要基于所有的数据源做一个业务，比如个性化推荐，那么需要和所有的业务线沟通数据格式，并维护这条飞线。相比之下，在 Google 数据源都是被规范管理的，使用 Protocol Buffer 来规范数据格式。新总监认为我们要先把数据源给统一起来，形成一个好的数据基础，后续的数据分析完全依赖于它。

对于这种思路，我是有疑虑的。在2009年的时候，我就做了一个叫麦哲伦的用户行为查询平台，通过输入一个 ID，返回用户的行为记录，主要包括知道，百科，贴吧之类的产品。当时的做法是我把每个产品线的用户访问行为，比如在百度知道提问，用一个 Action ID 来标记，这个行为有一系列属性。对于有些属性，我还和业务线建立了专门的接口，用于获取这些属性的具体内容。比如通过问题的 ID，获取到问题的标题，以保证行为记录的可读性。这个系统是很快建立起来了，但被使用的频率非常低。花很大精力整理的数据，似乎一时半会儿看不到多大价值。还有个问题是业务线的数据格式变更，我的数据处理逻辑都要更新，很难维护。所以这种思路被重新提出时，我最顾虑的是做出来之后有什么用，在应用点不明确的时候，我们是不是该做这件事。但新总监在公司层面很快推动达成了一致，总之是公司支持做这件事情。执行从来不是我的问题，既然都确定要做了，我很快就带着团队做起来。最开始选择最核心的八条业务线，在2012年的 Q1 季度末，正式对公司内部发布了。

UDW 做了一件事情，将全公司的每个业务线的每一种用户行为，定义为一种 Event，这个 Event 包括一系列的属性，核心的是 UserID，Event Type，事件相关的其他属性。这样，一个用户在百度的任意行为就统一到了一张表上。再有人想做数据分析，就可以直接用干净统一的基础数据了。

从数据角度来看，是一个金字塔：

(图6 数据金字塔)

最底层是上百条业务线的文本日志，通过 LogFormat 转成 Protocol Buffer 格式。在此基础上，构建 UDW。在 UDW 基础之上，我们构建围绕各种主题的数据，形成 DataMart。比如基于 Query 的基础数据。再进一步汇聚，就可以用于 BI 的 Insight。

这里我总结一下 UDW 思路的优缺点。优点是为上层应用提供了一套统一干净的基础数据，上层的使用变得非常简单。一个广告团队，仅仅是将数据源切换到 UDW，就提升了接近20%的收入。更何况以前在做个需要多个业务线数据源的应用，只需要和我们 UDW 打交道，这减少了多大的工作量和沟通成本。

不好的地方是源头的数据并没有变更，我们中间是通过 ETL 过程将数据接入到 UDW 的，而这个过程工作复杂难以维护，具有很长的滞后性。并且因为多了一轮计算，实效性也降低了。一些业务线开始抱怨，对 UDW 产生了严重依赖，特别是相对比较独立的业务线，做这件事完全没什么好处，还不如根据原始数据来计算。

在这之后，我又带着团队完成了核心数据源的日志 Protocol Buffer 改造，并构建了新的传输、查询、调度系统。在2012年初老大给我讲 Google 那边能够打了日志马上就可以分析，我都觉得很不可思议，那时候百度的延迟至少是小时级的。可经过两年多的努力，我们也达到了这一点。以上是我的经历分享，希望能够给读者启发，少走一些弯路。