一、背景
OPPO大数据平台目前有 20+个服务组件，数据量超 1EB，离线任务数近百万，实时任务数千，数据开发分析师超千人。这也带来了系统复杂度的问题，一方面是用户经常对自己的任务运行状况“摸不着头脑”，不管是性能问题，还是参数配置问题，甚至是一些常见的权限报错问题，都需要咨询平台给出具体的解决方案;另一方面是平台面对各类繁杂任务，运维人员经常需要对任务故障定位和排除，由于任务链路长，组件日志多，运维压力大。因此急需对任务进行实时监控和诊断，不仅要能够帮助用户快速定位异常问题，还需给出具体的建议和优化方案，同时还能治理各类“僵尸”和不合理任务，从而达到降本增效的目的。据调研，目前业界尚无成熟的开源任务诊断平台。为此我们开发了大数据诊断平台，通过诊断平台周优化任务实例数超 2 万，取得了良好的效果。
“罗盘”(Compass)便是基于 OPPO 内部大数据诊断平台的开源项目，可用于诊断 DolphinScheduler、Airflow 等调度平台上所运行的大数据任务。我们希望通过“罗盘”(Compass)回馈开源社区，也希望更多人参与进来，共同解决任务诊断的痛点和难题。
二、罗盘核心功能
罗盘目前已支持以下功能和特性：
非侵入式，即时诊断，无需修改已有的调度平台，即可体验诊断效果。
支持多种主流调度平台，例如 DolphinScheduler、Airflow 或自研等。
支持多版本 Spark、Hadoop 2.x 和 3.x 任务日志诊断和解析。
支持工作流层异常诊断，识别各种失败和基线耗时异常问题。
支持引擎层异常诊断，包含数据倾斜、大表扫描、内存浪费等 14 种异常类型。
支持各种日志匹配规则编写和异常阈值调整，可自行根据实际场景优化。
罗盘已支持诊断类型概览：
(一)非侵入式，即时诊断
这里以 DolphinScheduler 调度平台为例。
从架构上看，MasterServer 主要负责 DAG 任务切分、任务提交监控并持久化任务实例数据到 DB 中，WorkerServer 主要负责任务的执行和提供日志服务，同时在 UI 提供了查看远程日志的功能。为了能够获取任务元数据和相关日志进行诊断，一个方式是在 MasterServer 中监听任务状态事件，另一个方式是订阅 MySQL binlog 日志。为了减少对 DolphinScheduler 的修改，我们采取了第二种方式。
因此只需要在 DolphinScheduler 创建一个工作流，并运行，等待运行结束，我们便可在罗盘上看到该任务运行失败等异常。
罗盘不但实现了对调度平台的解耦，还能在任务运行结束后即时诊断，同时提供了丰富的 UI 展示服务。如果您不需要我们提供的 UI 服务，那也可以直接查询罗盘诊断的元数据，展示在需要的地方。
(二)工作流层异常诊断
对于工作流层的任务实例，常见问题可分为两类：一类是失败的任务，例如首次失败、最终运行失败和长期失败;另一类是耗时异常的任务，例如基线时间异常、基线耗时异常和运行耗时长。
诊断失败的任务
用户经常忽略首次失败，甚至加大重试次数，如果不重视，最终可能会演变为最终失败。罗盘记录和诊断分析了每次失败的原因，不仅可以为用户快速定位问题，还可以在故障回溯时找到根因。对于长期失败的任务，需要通知用户整改或清理，避免造成资源浪费。
诊断耗时异常的任务
针对需要 SLA 保障的任务，罗盘不仅分析了相对于历史正常结束时间，是否提前结束或者晚点结束的任务，即基线时间异常，也分析了相对于历史正常运行时长，是否运行时间过长或者过短的任务，即基线耗时异常。对于运行耗时长的任务，例如超过几个小时以上的大任务，用户和平台都需要分析是任务本身的问题，还是平台的问题。
(三)Spark 引擎层异常诊断
对于 Spark 任务，常见的问题可以归为三类：一类是运行时报错，另一类是运行时效率，最后一类是资源使用率问题。
诊断运行时报错异常
引擎层常见报错有 sql 失败、shuffle 失败和内存溢出等。此类报错具有明显的日志特征，可根据关键字提取分类，使用已有的知识库，提供给用户具体的解决方案，提升用户体验和效率。
罗盘提供了 sql 失败日志分析的规则，通常涉及到操作权限，库表不存在及语法等问题，此类问题可直接指引用户去申请权限。
shuffle 问题会严重影响任务运行甚至导致失败，需要重点关注，如果您目前没有更好的解决方案，也可以参考 OPPO 开源的高性能远程 shuffle 服务。
内存溢出也是经常导致任务失败的一大问题，可提取关键日志诊断分析并建议用户优化内存配置参数。
除了以上问题，罗盘还提供了 40+的日志识别规则及建议，也可自行根据实际场景扩展识别规则。
诊断运行时效率异常
如果任务执行耗时较长或者突然变慢，用户直接在调度平台无法判断是任务自身问题，还是调度平台问题，亦或是计算引擎的问题。为了排查 Spark 引擎，一般需要专业分析 SparkUI，比较不直观。罗盘对影响引擎执行效率的问题做了全面的检测，覆盖大表扫描，数据倾斜，Task 长尾，全局排序，OOM 风险，Job/stage 耗时异常，HDFS 卡顿，推测执行 Task 过多等问题。
大表扫描
罗盘对执行的 SQL 扫描表行数，直观呈现在表格中。如果用户没有进行分区条件筛选，可能会发生全表扫描，需要提醒用户优化 SQL，避免导致内存溢出和影响集群，以提升运行效率。
数据倾斜
罗盘检测每个 Task 的数据处理量并判断数据是否倾斜。当数据倾斜时，可能会导致任务内存溢出，计算资源利用率低，作业执行时间超出预期。
Task 长尾
罗盘检测所有 Task 的耗时，并按 Stage 呈现在柱状图中，方便用户判断是哪个 Stage 执行耗时异常。形成的原因一般是读取数据过多或读取数据慢。如果是数据倾斜造成读取数据过多，则按数据倾斜方式处理。如果同时 HDFS 发生卡顿，则会导致读取数据慢，则需要排查集群问题。
全局排序异常
用户经常在 SQL 中使用了排序函数却不加分区限制，会导致全局排序。如果只有一个 Task 处理数据，需要建议用户重新分区，避免造成资源浪费和影响运行效率。
OOM 预警分析
罗盘检测执行 SQL 广播内存占比，当广播数据过大，会导致 driver 或 executor 出现 OOM 风险，需要提醒用户禁用广播或取消强制广播，必要时申请增加内存。
Job/stage 耗时异常
罗盘计算每个 Job/stage 实际计算时间和空闲时间，一般是资源不足时出现，需要关注集群资源问题。
HDFS 卡顿
当出现 HDFS 卡顿时，会影响 Task 读取数据速率，从而影响执行效率，需要关注 HDFS 集群运行状态。
推测执行 Task 过多
推测执行(speculative)是指作业执行单元 Task 在同一个 Stage 中的执行时间相比其他 Task 执行时间长，在其他 Executor 发起相同 Task 执行，先完成的 Task 将 Kill 另个 Task, 并取得结果。需要关注集群运行状态。
诊断资源使用率异常
对于用户不确定任务 CPU 和内存使用情况，不知道怎么申请多大规格资源的问题，罗盘直观呈现了 CPU 和内存使用占比，方便用户优化资源配置参数，以节约资源成本。
罗盘还提供了 GC 日志分析功能，可查看执行过程 GC 是否存在性能问题。
(四)一键诊断、报告总览等功能
除了以上功能，我们还提供了一键诊断的功能，为用户提供详细的诊断报告。同时还有报告总览数据和白名单功能等。
三、罗盘技术架构
罗盘主要由同步工作流层任务元数据模块、同步 Yarn/SparkApp元数据模块、关联工作流层/引擎层 App 元数据模块、工作流任务异常检测模块，引擎层异常检测模块，Portal 展示模块组成。
整体架构图
整体架构分 3 层：
第一层为对接外部系统，包括调度器、Yarn、HistoryServer、HDFS 等系统，同步元数据、集群状态、运行环境状态、日志等到诊断系统分析;
第二层为架构层，包括数据采集、元数据关联&模型标准化、异常检测、诊断 Portal 模块;
第三层为基础组件层，包括 MySQL、Elasticsearch、Kafka、Redis 等组件。
具体模块流程阶段：
(1)数据采集阶段：从调度系统将用户、DAG、作业、执行记录等工作流元数据同步至诊断系统;定时同步 Yarn ResourceManager、Spark HistoryServer App 元数据至诊断系统，标志作业运行指标存储路径，为后续数据处理阶段作基础;
(2)数据关联&模型标准化阶段：将分步采集的工作流执行记录、Spark App、Yarn App、集群运行环境配置等数据通过 ApplicationID 介质进行关联，此时，工作流层与引擎层元数据已关联完毕，得到数据标准模型(user, dag, task, application, clusterConfig, time);
(3)工作流层&引擎层异常检测阶段：至此已经获得数据标准模型，针对标准模型进一步 Workflow 异常检测流程，同时平台维护着一套沉淀多年的数据治理知识库，加载知识库到标准模型，通过启发式规则，对标准模型的指标数据、日志同时进行异常挖掘，结合集群状态及运行是环境状态，分析得出工作流层、引擎层异常结果;
(4)业务视图：存储、分析数据，提供给用户任务概览、工作流层任务诊断、引擎层作业 Application 诊断，工作流层展示调度器执行任务引发的异常，如任务失败、回环任务、基线偏离任务等问题，计算引擎层展示 Spark 作业执行引发的耗时、资源使用、运行时问题;
四、DolphinScheduler & Compass
DolphinScheduler 是一个分布式和可扩展的开源工作流协调平台，具有强大的 DAG 可视化界面，有着丰富的使用场景，提供 Spark、Hive 和 Flink 等 30+种类型的任务，可靠性高和拓展性强。DolphinScheduler 经历了多年的实践和积累，已经成为了一个成熟的开源项目，并有着广泛的用户群体。
(一)部署体验
这里我们以 DolphinScheduler(2.0.6 版本)为例，体验如何快速集成罗盘。如果你还没有部署 DolphinScheduler，可参考官网部署指南。如果你已经在使用 DolphinScheduler，那么只需要部署罗盘即可。罗盘支持单机和集群部署，如果你想要快速体验罗盘的功能，可使用单机部署模式，罗盘依赖 Kafka、Redis、zookeeper 和 ElasticSearch，需要提前安装，依赖服务完成后即可通过部署脚本进行罗盘部署：
代码编译
修改配置
一键部署
(二)使用示例
首先在DolphinScheduler 创建好项目，
然后创建一个 SPARK 任务的工作流，
最后上线该任务和运行。
打开罗盘 Web UI，默认路径为-，输入 DolphinScheduler 的账号密码，罗盘自动同步了 DolphinScheduler 用户信息。
最后进入任务运行页面，便可以看到所有的异常任务诊断信息。
五、罗盘开源规划
罗盘主要围绕离线调度任务、计算引擎两个方面对问题进行定位分析，使用丰富的知识库，提供给用户解决优化方案，同时达到降本增效的目的。
目前已开源部分主要包含对任务工作流和 Spark 引擎层的问题诊断，不久将发布针对 Flink 任务的异常和资源问题诊断。
未来将引入更深层次的算法和诊断模型，实现去规则和阈值，使异常诊断更加智能化。
六、参与贡献
Github项目名称：cubefs/compass
欢迎参与贡献，如果您有需求或建议可以提 issue 到 Github，我们将及时为您解答。
关于安第斯智能云
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