在YARN Client模式下运行Spark时遇到的错误问题探讨
最编程
2024-02-21 16:22:35
...
应用场景
安装部署完完全分布式的spark后，发现yarn-cluster模式可以运行不报错，但是yarn-client报错，无法进行计算PI的值，导致spark并不能使用，报错信息如下所示，只需要修改yarn的配置即可！
操作方案
# ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn-client lib/spark-examples-1.6.1-hadoop2.6.0.jar1. 报错信息：
[root@hadoop0 spark1.6.1]# ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn-client lib/spark-examples-1.6.1-hadoop2.6.0.jar
17/11/16 16:04:59 INFO spark.SparkContext: Running Spark version 1.6.1
17/11/16 16:05:00 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
17/11/16 16:05:00 INFO spark.SecurityManager: Changing view acls to: root
17/11/16 16:05:00 INFO spark.SecurityManager: Changing modify acls to: root
17/11/16 16:05:00 INFO spark.SecurityManager: SecurityManager: authentication disabled; ui acls disabled; users with view permissions: Set(root); users with modify permissions: Set(root)
17/11/16 16:05:00 INFO util.Utils: Successfully started service 'sparkDriver' on port 56204.
17/11/16 16:05:00 INFO slf4j.Slf4jLogger: Slf4jLogger started
17/11/16 16:05:01 INFO Remoting: Starting remoting
17/11/16 16:05:01 INFO Remoting: Remoting started; listening on addresses :[akka.tcp://sparkDriverActorSystem@192.168.210.70:56916]
17/11/16 16:05:01 INFO util.Utils: Successfully started service 'sparkDriverActorSystem' on port 56916.
17/11/16 16:05:01 INFO spark.SparkEnv: Registering MapOutputTracker
17/11/16 16:05:01 INFO spark.SparkEnv: Registering BlockManagerMaster
17/11/16 16:05:01 INFO storage.DiskBlockManager: Created local directory at /tmp/blockmgr-9e904d0f-0d09-4c9a-b523-86dc52613223
17/11/16 16:05:01 INFO storage.MemoryStore: MemoryStore started with capacity 511.1 MB
17/11/16 16:05:01 INFO spark.SparkEnv: Registering OutputCommitCoordinator
17/11/16 16:05:01 INFO server.Server: jetty-8.y.z-SNAPSHOT
17/11/16 16:05:01 INFO server.AbstractConnector: Started SelectChannelConnector@0.0.0.0:4040
17/11/16 16:05:01 INFO util.Utils: Successfully started service 'SparkUI' on port 4040.
17/11/16 16:05:01 INFO ui.SparkUI: Started SparkUI at http://192.168.210.70:4040
17/11/16 16:05:01 INFO spark.HttpFileServer: HTTP File server directory is /tmp/spark-a3aae429-abe4-4bcb-b73e-8fe359aa92d9/httpd-742c21cf-89df-4af2-8b81-431523fe7bfd
17/11/16 16:05:01 INFO spark.HttpServer: Starting HTTP Server
17/11/16 16:05:01 INFO server.Server: jetty-8.y.z-SNAPSHOT
17/11/16 16:05:01 INFO server.AbstractConnector: Started SocketConnector@0.0.0.0:37440
17/11/16 16:05:01 INFO util.Utils: Successfully started service 'HTTP file server' on port 37440.
17/11/16 16:05:01 INFO spark.SparkContext: Added JAR file:/opt/spark1.6.1/lib/spark-examples-1.6.1-hadoop2.6.0.jar at http://192.168.210.70:37440/jars/spark-examples-1.6.1-hadoop2.6.0.jar with timestamp 1510819501618
17/11/16 16:05:01 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop0/192.168.210.70:8032
17/11/16 16:05:01 INFO yarn.Client: Requesting a new application from cluster with 3 NodeManagers
17/11/16 16:05:01 INFO yarn.Client: Verifying our application has not requested more than the maximum memory capability of the cluster (12288 MB per container)
17/11/16 16:05:01 INFO yarn.Client: Will allocate AM container, with 896 MB memory including 384 MB overhead
17/11/16 16:05:01 INFO yarn.Client: Setting up container launch context for our AM
17/11/16 16:05:01 INFO yarn.Client: Setting up the launch environment for our AM container
17/11/16 16:05:01 INFO yarn.Client: Preparing resources for our AM container
17/11/16 16:05:02 INFO yarn.Client: Uploading resource file:/opt/spark1.6.1/lib/spark-assembly-1.6.1-hadoop2.6.0.jar -> hdfs://hadoop0:9000/user/root/.sparkStaging/application_1510653707211_0005/spark-assembly-1.6.1-hadoop2.6.0.jar
17/11/16 16:05:04 INFO yarn.Client: Uploading resource file:/tmp/spark-a3aae429-abe4-4bcb-b73e-8fe359aa92d9/__spark_conf__7623958375810260855.zip -> hdfs://hadoop0:9000/user/root/.sparkStaging/application_1510653707211_0005/__spark_conf__7623958375810260855.zip
17/11/16 16:05:04 INFO spark.SecurityManager: Changing view acls to: root
17/11/16 16:05:04 INFO spark.SecurityManager: Changing modify acls to: root
17/11/16 16:05:04 INFO spark.SecurityManager: SecurityManager: authentication disabled; ui acls disabled; users with view permissions: Set(root); users with modify permissions: Set(root)
17/11/16 16:05:04 INFO yarn.Client: Submitting application 5 to ResourceManager
17/11/16 16:05:04 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1510653707211_0005
17/11/16 16:05:06 INFO yarn.Client: Application report for application_1510653707211_0005 (state: ACCEPTED)
17/11/16 16:05:06 INFO yarn.Client:
client token: N/A
diagnostics: N/A
ApplicationMaster host: N/A
ApplicationMaster RPC port: -1
queue: default
start time: 1510819504598
final status: UNDEFINED
tracking URL: http://hadoop0:8088/proxy/application_1510653707211_0005/
user: root
17/11/16 16:05:07 INFO yarn.Client: Application report for application_1510653707211_0005 (state: ACCEPTED)
17/11/16 16:05:08 INFO yarn.Client: Application report for application_1510653707211_0005 (state: ACCEPTED)
17/11/16 16:05:09 INFO yarn.Client: Application report for application_1510653707211_0005 (state: ACCEPTED)
17/11/16 16:05:10 INFO yarn.Client: Application report for application_1510653707211_0005 (state: ACCEPTED)
17/11/16 16:05:11 INFO yarn.Client: Application report for application_1510653707211_0005 (state: ACCEPTED)
17/11/16 16:05:12 INFO yarn.Client: Application report for application_1510653707211_0005 (state: ACCEPTED)
17/11/16 16:05:13 INFO yarn.Client: Application report for application_1510653707211_0005 (state: ACCEPTED)
17/11/16 16:05:14 INFO yarn.Client: Application report for application_1510653707211_0005 (state: ACCEPTED)
17/11/16 16:05:15 ERROR server.TransportRequestHandler: Error sending result RpcResponse{requestId=89567902
java.nio.channels.ClosedChannelException
17/11/16 16:05:15 INFO yarn.Client: Application report for application_1510653707211_0005 (state: ACCEPTED)
17/11/16 16:05:16 INFO yarn.Client: Application report for application_1510653707211_0005 (state: ACCEPTED)
17/11/16 16:05:17 INFO yarn.Client: Application report for application_1510653707211_0005 (state: ACCEPTED)
17/11/16 16:05:18 INFO yarn.Client: Application report for application_1510653707211_0005 (state: ACCEPTED)
17/11/16 16:05:18 INFO cluster.YarnSchedulerBackend$YarnSchedulerEndpoint: ApplicationMaster registered as
17/11/16 16:05:18 INFO cluster.YarnClientSchedulerBackend: Add WebUI Filter. org.apache.hadoop.yarn.server.07211_0005
17/11/16 16:05:18 INFO ui.JettyUtils: Adding filter: org.apache.hadoop.yarn.server.webproxy.amfilter.AmIpFi
17/11/16 16:05:19 INFO yarn.Client: Application report for application_1510653707211_0005 (state: RUNNING)
17/11/16 16:05:19 INFO yarn.Client:
client token: N/A
diagnostics: N/A
ApplicationMaster host: 192.168.210.71
ApplicationMaster RPC port: 0
queue: default
start time: 1510819504598
final status: UNDEFINED
tracking URL: http://hadoop0:8088/proxy/application_1510653707211_0005/
user: root
17/11/16 16:05:19 INFO cluster.YarnClientSchedulerBackend: Application application_1510653707211_0005 has s
17/11/16 16:05:19 INFO util.Utils: Successfully started service 'org.apache.spark.network.netty.NettyBlockT
17/11/16 16:05:19 INFO netty.NettyBlockTransferService: Server created on 60932
17/11/16 16:05:19 INFO storage.BlockManagerMaster: Trying to register BlockManager
17/11/16 16:05:19 INFO storage.BlockManagerMasterEndpoint: Registering block manager 192.168.210.70:60932 w
17/11/16 16:05:19 INFO storage.BlockManagerMaster: Registered BlockManager
17/11/16 16:05:22 INFO cluster.YarnClientSchedulerBackend: Registered executor NettyRpcEndpointRef(null) (h
17/11/16 16:05:22 INFO storage.BlockManagerMasterEndpoint: Registering block manager hadoop1:35613 with 2.7
17/11/16 16:05:22 ERROR cluster.YarnClientSchedulerBackend: Yarn application has already exited with state
17/11/16 16:05:22 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/metrics/json,null}
17/11/16 16:05:22 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/stages/stage/kill,nul
17/11/16 16:05:22 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/api,null}
17/11/16 16:05:22 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/,null}
17/11/16 16:05:22 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/static,null}
17/11/16 16:05:22 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/executors/threadDump/
17/11/16 16:05:22 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/executors/threadDump,
17/11/16 16:05:22 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/executors/json,null}
17/11/16 16:05:22 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/executors,null}
17/11/16 16:05:22 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/environment/json,null
17/11/16 16:05:22 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/environment,null}
17/11/16 16:05:22 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/storage/rdd/json,null
17/11/16 16:05:22 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/storage/rdd,null}
17/11/16 16:05:22 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/storage/json,null}
17/11/16 16:05:22 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/storage,null}
17/11/16 16:05:22 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/stages/pool/json,null
17/11/16 16:05:22 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/stages/pool,null}
17/11/16 16:05:22 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/stages/stage/json,nul
17/11/16 16:05:22 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/stages/stage,null}
17/11/16 16:05:22 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/stages/json,null}
17/11/16 16:05:22 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/stages,null}
17/11/16 16:05:22 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/jobs/job/json,null}
17/11/16 16:05:22 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/jobs/job,null}
17/11/16 16:05:22 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/jobs/json,null}
17/11/16 16:05:22 INFO handler.ContextHandler: stopped o.s.j.s.ServletContextHandler{/jobs,null}
17/11/16 16:05:22 INFO cluster.YarnClientSchedulerBackend: Registered executor NettyRpcEndpointRef(null) (h
17/11/16 16:05:22 INFO ui.SparkUI: Stopped Spark web UI at http://192.168.210.70:4040
17/11/16 16:05:22 INFO cluster.YarnClientSchedulerBackend: Shutting down all executors
17/11/16 16:05:22 INFO cluster.YarnClientSchedulerBackend: Asking each executor to shut down
17/11/16 16:05:22 INFO cluster.YarnClientSchedulerBackend: Stopped
17/11/16 16:05:22 INFO spark.MapOutputTrackerMasterEndpoint: MapOutputTrackerMasterEndpoint stopped!
17/11/16 16:05:22 INFO storage.BlockManagerMasterEndpoint: Registering block manager hadoop2:51640 with 2.7
17/11/16 16:05:22 INFO storage.MemoryStore: MemoryStore cleared
17/11/16 16:05:22 INFO storage.BlockManager: BlockManager stopped
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epoll简介及触发模式（accept、read、send）-epoll的简单介绍
epoll在LT和ET模式下的读写方式
一、epoll的接口非常简单，一共就三个函数：1. int epoll_create(int size);创建一个epoll的句柄，size用来告诉内核这个监听的数目一共有多大。这个参数不同于select中的第一个参数，给出最大监听的fd+1的值。需要注意的是，当创建好epoll句柄后，它就是会占用一个fd值，在linux下如果查看/proc/进程id/fd/，是能够看到这个fd的，所以在使用完epoll后，必须调用close关闭，否则可能导致fd被耗尽。2. int epoll_ctl(int epfd, int op, int fd, struct epoll_event *event);epoll的事件注册函数，它不同与select是在监听事件时告诉内核要监听什么类型的事件，而是在这里先注册要监听的事件类型。第一个参数是epoll_create的返回值，第二个参数表示动作，用三个宏来表示：EPOLL_CTL_ADD：注册新的fd到epfd中；EPOLL_CTL_MOD：修改已经注册的fd的监听事件；EPOLL_CTL_DEL：从epfd中删除一个fd；第三个参数是需要监听的fd，第四个参数是告诉内核需要监听什么事，struct epoll_event结构如下：struct epoll_event { __uint32_t events; /* Epoll events */ epoll_data_t data; /* User data variable */};events可以是以下几个宏的集合：EPOLLIN ：表示对应的文件描述符可以读（包括对端SOCKET正常关闭）；
EPOLLIN事件：EPOLLIN事件则只有当对端有数据写入时才会触发，所以触发一次后需要不断读取所有数据直到读完EAGAIN为止。否则剩下的数据只有在下次对端有写入时才能一起取出来了。现在明白为什么说epoll必须要求异步socket了吧？如果同步socket，而且要求读完所有数据，那么最终就会在堵死在阻塞里。
EPOLLOUT：表示对应的文件描述符可以写；
EPOLLOUT事件：EPOLLOUT事件只有在连接时触发一次，表示可写，其他时候想要触发，那要先准备好下面条件：1.某次write，写满了发送缓冲区，返回错误码为EAGAIN。2.对端读取了一些数据，又重新可写了，此时会触发EPOLLOUT。简单地说：EPOLLOUT事件只有在不可写到可写的转变时刻，才会触发一次，所以叫边缘触发，这叫法没错的！其实，如果真的想强制触发一次，也是有办法的，直接调用epoll_ctl重新设置一下event就可以了，event跟原来的设置一模一样都行（但必须包含EPOLLOUT），关键是重新设置，就会马上触发一次EPOLLOUT事件。1. 缓冲区由满变空.2.同时注册EPOLLIN | EPOLLOUT事件，也会触发一次EPOLLOUT事件这个两个也会触发EPOLLOUT事件
EPOLLPRI：表示对应的文件描述符有紧急的数据可读（这里应该表示有带外数据到来）；EPOLLERR：表示对应的文件描述符发生错误；EPOLLHUP：表示对应的文件描述符被挂断；EPOLLET： 将EPOLL设为边缘触发(Edge Triggered)模式，这是相对于水平触发(Level Triggered)来说的。EPOLLONESHOT：只监听一次事件，当监听完这次事件之后，如果还需要继续监听这个socket的话，需要再次把这个socket加入到EPOLL队列里3. int epoll_wait(int epfd, struct epoll_event * events, int maxevents, int timeout);等待事件的产生，类似于select调用。参数events用来从内核得到事件的集合，maxevents告之内核这个events有多大，这个maxevents的值不能大于创建epoll_create时的size，参数timeout是超时时间（毫秒，0会立即返回，-1将不确定，也有说法说是永久阻塞）。该函数返回需要处理的事件数目，如返回0表示已超时。--------------------------------------------------------------------------------------------
从man手册中，得到ET和LT的具体描述如下EPOLL事件有两种模型：Edge Triggered (ET)Level Triggered (LT)假如有这样一个例子：1. 我们已经把一个用来从管道中读取数据的文件句柄(RFD)添加到epoll描述符2. 这个时候从管道的另一端被写入了2KB的数据3. 调用epoll_wait(2)，并且它会返回RFD，说明它已经准备好读取操作4. 然后我们读取了1KB的数据5. 调用epoll_wait(2)......Edge Triggered 工作模式：如果我们在第1步将RFD添加到epoll描述符的时候使用了EPOLLET标志，那么在第5步调用epoll_wait(2)之后将有可能会挂起，因为剩余的数据还存在于文件的输入缓冲区内，而且数据发出端还在等待一个针对已经发出数据的反馈信息。只有在监视的文件句柄上发生了某个事件的时候 ET 工作模式才会汇报事件。因此在第5步的时候，调用者可能会放弃等待仍在存在于文件输入缓冲区内的剩余数据。在上面的例子中，会有一个事件产生在RFD句柄上，因为在第2步执行了一个写操作，然后，事件将会在第3步被销毁。因为第4步的读取操作没有读空文件输入缓冲区内的数据，因此我们在第5步调用 epoll_wait(2)完成后，是否挂起是不确定的。epoll工作在ET模式的时候，必须使用非阻塞套接口，以避免由于一个文件句柄的阻塞读/阻塞写操作把处理多个文件描述符的任务饿死。最好以下面的方式调用ET模式的epoll接口，在后面会介绍避免可能的缺陷。 i 基于非阻塞文件句柄 ii 只有当read(2)或者write(2)返回EAGAIN时才需要挂起，等待。但这并不是说每次read时都需要循环读，直到读到产生一个EAGAIN才认为此次事件处理完成，当read返回的读到的数据长度小于请求的数据长度时，就可以确定此时缓冲中已没有数据了，也就可以认为此事读事件已处理完成。Level Triggered 工作模式相反的，以LT方式调用epoll接口的时候，它就相当于一个速度比较快的poll(2)，并且无论后面的数据是否被使用，因此他们具有同样的职能。因为即使使用ET模式的epoll，在收到多个chunk的数据的时候仍然会产生多个事件。调用者可以设定EPOLLONESHOT标志，在 epoll_wait(2)收到事件后epoll会与事件关联的文件句柄从epoll描述符中禁止掉。因此当EPOLLONESHOT设定后，使用带有 EPOLL_CTL_MOD标志的epoll_ctl(2)处理文件句柄就成为调用者必须作的事情。然后详细解释ET, LT:LT(level triggered)是缺省的工作方式，并且同时支持block和no-block socket.在这种做法中，内核告诉你一个文件描述符是否就绪了，然后你可以对这个就绪的fd进行IO操作。如果你不作任何操作，内核还是会继续通知你的，所以，这种模式编程出错误可能性要小一点。传统的select/poll都是这种模型的代表．ET(edge-triggered)是高速工作方式，只支持no-block socket。在这种模式下，当描述符从未就绪变为就绪时，内核通过epoll告诉你。然后它会假设你知道文件描述符已经就绪，并且不会再为那个文件描述符发送更多的就绪通知，直到你做了某些操作导致那个文件描述符不再为就绪状态了(比如，你在发送，接收或者接收请求，或者发送接收的数据少于一定量时导致了一个EWOULDBLOCK 错误）。但是请注意，如果一直不对这个fd作IO操作(从而导致它再次变成未就绪)，内核不会发送更多的通知(only once),不过在TCP协议中，ET模式的加速效用仍需要更多的benchmark确认（这句话不理解）。在许多测试中我们会看到如果没有大量的idle -connection或者dead-connection，epoll的效率并不会比select/poll高很多，但是当我们遇到大量的idle- connection(例如WAN环境中存在大量的慢速连接)，就会发现epoll的效率大大高于select/poll。（未测试）另外，当使用epoll的ET模型来工作时，当产生了一个EPOLLIN事件后，读数据的时候需要考虑的是当recv返回的大小如果等于请求的大小，那么很有可能是缓冲区还有数据未读完，也意味着该次事件还没有处理完，所以还需要再次读取：
这里只是说明思路（参考《UNIX网络编程》）
while(rs)
{buflen = recv(activeevents[i].data.fd, buf, sizeof(buf), 0);if(buflen < 0){// 由于是非阻塞的模式,所以当errno为EAGAIN时,表示当前缓冲区已无数据可读// 在这里就当作是该次事件已处理处.if(errno == EAGAIN)break;
else
return;
}else if(buflen == 0)
{
// 这里表示对端的socket已正常关闭.
}
if(buflen == sizeof(buf)
rs = 1; // 需要再次读取
else
rs = 0;
}
还有，假如发送端流量大于接收端的流量(意思是epoll所在的程序读比转发的socket要快),由于是非阻塞的socket,那么send函数虽然返回,但实际缓冲区的数据并未真正发给接收端,这样不断的读和发，当缓冲区满后会产生EAGAIN错误(参考man send),同时,不理会这次请求发送的数据.所以,需要封装socket_send的函数用来处理这种情况,该函数会尽量将数据写完再返回，返回-1表示出错。在socket_send内部,当写缓冲已满(send返回-1,且errno为EAGAIN),那么会等待后再重试.这种方式并不很完美,在理论上可能会长时间的阻塞在socket_send内部,但暂没有更好的办法.
ssize_t socket_send(int sockfd, const char* buffer, size_t buflen)
{
ssize_t tmp;
size_t total = buflen;
const char *p = buffer;
while(1)
{
tmp = send(sockfd, p, total, 0);
if(tmp < 0)
{
// 当send收到信号时,可以继续写,但这里返回-1.
if(errno == EINTR)
return -1;
// 当socket是非阻塞时,如返回此错误,表示写缓冲队列已满,
// 在这里做延时后再重试.
if(errno == EAGAIN)
{
usleep(1000);
continue;
}
return -1;
}
if((size_t)tmp == total)
return buflen;
total -= tmp;
p += tmp;
}
return tmp;
}
二、epoll在LT和ET模式下的读写方式
在一个非阻塞的socket上调用read/write函数, 返回EAGAIN或者EWOULDBLOCK(注: EAGAIN就是EWOULDBLOCK)
从字面上看, 意思是:
* EAGAIN: 再试一次
* EWOULDBLOCK: 如果这是一个阻塞socket, 操作将被block
* perror输出: Resource temporarily unavailable
总结:
这个错误表示资源暂时不够, 可能read时, 读缓冲区没有数据, 或者, write时，写缓冲区满了 。
遇到这种情况, 如果是阻塞socket, read/write就要阻塞掉。
而如果是非阻塞socket, read/write立即返回-1, 同 时errno设置为EAGAIN.
所以, 对于阻塞socket, read/write返回-1代表网络出错了.
但对于非阻塞socket, read/write返回-1不一定网络真的出错了.
可能是Resource temporarily unavailable. 这时你应该再试, 直到Resource available.
综上, 对于non-blocking的socket, 正确的读写操作为:
读: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续读
写: 忽略掉errno = EAGAIN的错误, 下次继续写
对于select和epoll的LT模式, 这种读写方式是没有问题的. 但对于epoll的ET模式, 这种方式还有漏洞.
epoll的两种模式 LT 和 ET
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这次分享主要包含以下2个部分：
第一部分是用户影响地图
第二部分是事件驱动的业务分析Event driven business analysis（以下简称EDBA）
用户影响地图，是一种从业务目标到产品需求映射的需求挖掘和组织的方法。
在软件开发过程中可能会遇到一些问题，比如大家使用不同的业务语言、技术语言，造成角色间的沟通阻碍，还会导致一些问题，比如需求误解、需求传递错误等；这会直接导致产品的功能需求和要实现的业务目标不是映射关系。
但在交付期间，研发人员必须要将这些需求实现交付，他们实则并不清楚这些功能需求产生的原因是什么、要解决客户的哪些痛点。研发人员往往只是拿到了解决方案，需要把它实现，但没有和业务侧一起去思考解决方案是否正确，能否真正的帮助客户解决问题。而用户影响地图通常是能够连接业务目标和产品功能的一种手段。
我们在每次迭代里加入的假设，也就是功能需求。首先把它先实现，再逐步去验证我们每一个小目标是否已经实现，再看下一个目标要是什么。那影响地图就是在这个过程中帮我们不断地去梳理目标和功能之间的关系。
我们在软件开发中可能存在的一些问题
针对这些问题，我们如何避免？先简单介绍做敏捷转型的常规思路：
先做团队级的敏捷，首先把产品、开发、测试人员，还有一些更后端的人员比如交互运维的同学放在一起，组成一个特训团队做交付。这个团队要包含交付过程中所涉及的所有角色。
接着业务敏捷要打通整个业务环节和研发侧的一个交付。上图中可以看到在敏捷中需求是分层管理的，第一层是业务需求，在这个层级是以用户目标和业务目标作为输入进行规划，同时需要去考虑客户的诉求。业务人员通过获取到的业务需求，进一步的和团队一起将其分解为产品需求。所以业务需求其实是我们真正去发布和运营的单元，它可以被独立发布到我们的生产环境上。我们的产品需求其实就是产品的具体功能，它是我们集成和测试的对象，也就是我们最终去部署到系统上的一个基本单元。产品需求再到了我们的开发团队，映射到迭代计划会上要把它分解为相应的技术任务，包括我们平时所说的比如一些前端的开发、后端的开发、测试都是相应的技术任务。所以业务敏捷要达到的目标是需要去持续顺畅高质量的交付业务价值。
将这几个点串起来，形成金字塔结构。最上层我们会把业务目标放在整个金字塔的塔尖。这个业务目标是通过用户的目标以及北极星指标确立的。确认业务目标后再去梳理相应的业务流程，最后生产。另外产品需求包含了操作流程和业务规则，具需求交付时间、工程时间以及我们的一些质量标准的要求。
谈到用户影响的地图，在敏捷江湖上其实有一个传说，大家都有一个说法叫做敏捷需求的“任督二脉”。用户影响地图其实就是任脉，在黑客马拉松上用过的用户故事地图其实叫督脉。所以说用户影响地图是在用户故事地图之前，先帮我们去梳理出我们要做哪些东西。当我们真正识别出我们要实现的业务活动之后，用户故事地图才去梳理我们整个的业务工作流，以及每个工作流节点下所要包含的具体功能和用户故事。所以说用户影响地图需要解决的问题，我们包括以下这些：
首先是范围蔓延，我们在整张地图上，功能和对应的业务目标是要去有一个映射的。这就避免了一些在我们比如有很多干系人参与的会议上，那大家都有不同想法些立场，会提出很多需求（正确以及错误的需求）。这个时候我们会依据目标去看这些需求是否真的是会影响我们的目标。
这里提到的错误需求，比如是利益相关的人提出的、客户认为产品应该有的、某个产品经理需求分析师认为可以有的....但是这些功能在用户影响地图中匹配不到对应目标的话，就需要降低优先级或弃掉。另外，通常我们去制定解决方案的时候，会考虑较完美的实现，导致解决方案括很多的功能。这个时候关键目标至关重要，会帮助我们梳理筛选、确定优先级。
看一下用户影响到地图概貌
总共分为一个三层的结构：
第一层why，你的业务目标哪个是最重要的，为什么？涉及到的角色有哪些？
第二层how ，怎样产生影响？影响用户角色什么样的行为? （不需要去列出所有的影响，基于业务目标）
第三层what，最关键的是在梳理需求时不需一次把所有细节想全，这通常团队中经常遇到的问题。
我们用这个例子来看一下
这是一个客服中心的影响地图，业务目标是 3个月内不增加客服人数的前提下能支持1.5倍的用户数。此业务目标设定是符合 smart 原则的，specific非常的具体，miserable 是可以衡量的，action reoriented是面向活动的， real list 也是很实际的。
量化的目标会指引我们接下来的行动，梳理一个业务目标，尽量去量化，比如 ：我们通过打造一条什么样的流水线，能够提高整个部署的效率，时间是原来的 1/2 。这样才是一个能量化的有意义的目标。
回到这幅图， how 层级识别出来的内容，客服角色：想要对它施加的影响，把客户引导到论坛上，帮助客户更容易的跟踪问题，更快速的去定位问题。初级用户：方论坛上找到问题。高级用户：在论坛上回答问题。通过我们这些用户角色，进行活动，完成在不增加客户客服人数的前提下支持更多的用户数量。
最后一个层级，才是我们日常接触比较多的真正的功能的特性和需求，比如引导到客户到论坛上，其实这个产品就需要有一个常见问题的论坛的链接。这个层次需要我们团队进一步地在交付，在每个迭代之前做进一步的梳理，细化成相应的用户故事。
这个是云智慧团队中，自己做的影响地图的范例，可以看下整个的层级结构。序号表示优先级。
那我们用户影响地图可以总结为：
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