饿了么大数据计算引擎实践与应用

饿了么BDI-大数据平台研发团队目前共有20人左右,主要负责离线&实时Infra和平台工具开发。其中6人的离线团队需要维护大数据集群规模如下:

d47e62d2b349aca45e42305ed6714efbe5ed61d9Hadoop集群规模1300+

d47e62d2b349aca45e42305ed6714efbe5ed61d9HDFS存量数据40+PB,Read 3.5 PB+/天,Write 500TB+/天

d47e62d2b349aca45e42305ed6714efbe5ed61d914W MR Job/天,10W Spark Job/天,25W Presto/天

此外还需要维护Hadoop、Spark、Hive、Presto等组件饿了么内部版本,解决公司400+大数据集群用户每天面临的各种问题。

本文主要介绍饿了么大数据团队如何通过对计算引擎入口的统一,降低用户接入门槛。如何让用户自助分析任务异常及失败原因,以及如何从集群产生的任务数据本身监控集群计算/存储资源消耗,监控集群状况,监控异常任务等。

引擎入口统一

目前在饿了么对外提供的查询引擎主要有Pre

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