多集群下资源共享方案介绍

作者: Dong | 新浪微博： 西成懂 | 可以转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明 网址:http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/multi-clusters-sharing-resources/ 本博客的文章集合: http://dongxicheng.org/recommend/ 1. 集群共

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网址:http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/multi-clusters-sharing-resources/
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1. 集群共享带来的好处

在一些公司中，所有服务器按照业务逻辑被拆分成若干个集群，这些集群各自运行着相对独立的业务，并由专门的运维人员管理。

然而，由于集群中应用特点不同，它们的利用率可能不一致，同一时间段，有的集群业务繁忙，资源利用率高，甚至可能出现排队等待资源的情况，而另外一些集群则业务空闲，资源利用率很低。此外，多个集群也可能导致数据冗余度增加，比如一个集群中的业务需要另外一个集群中的数据，可能需要跨集群拷贝数据，进而占用更多的磁盘空间。

为了解决多集群带来的问题，可将多个集群统一为一个集群，这将带来以下几个好处：

（1）提高集群整体利用率。所有业务运行在一个大的集群中，并按需分配给各个应用程序，可达到资源错峰交谷的目的，提高系统整体利用率和均衡率。

（2）减少管理成本。多个集群合并成一个大集群后，便于统一管理和统一运维，可减少管理成本。

2. 多集群共享方案

有些公司中，同时存在多个Hadoop集群，这些集群运行着不同的业务线，并对实时性、资源需求、优先级等有不同要求。为了实现集群资源共享，可将多个Hadoop集群合并成一个，并由Hadoop作业调度器统负责资源管理和任务分配。为了对应原先的业务逻辑，作业调度器通常将用户分成若干个队列（每个业务线一个队列），并给每个队列分配一定比例的资源，作业调度器中包含资源分配逻辑，能够按照一定的策略将资源分配各这些队列，并灵活实现资源按需分配，以达到资源最高利用。

3. 多服务共享方案

Hadoop只是当前比较流行的开源软件之一，除了Hadoop，很多公司还有其他一些服务，比如Web Server，Thrift Server、DataBase Service等，同样，通常考虑到服务的重要性和将来的发展，会将这些服务单独部署到独立的几台机器上，在大部分情况下，很多机器的资源利用率很低，为了提高机器整体利用率和支持服务自动化部署，可将这些服务混搭地部署到各个服务器上，于是资源统一管理系统诞生了，业界典型代表是Google的Borg和腾讯的Torca，开源界代表是Mesos和YARN。

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资源统一管理系统的另外一个值得一提的动机是数据中心编程，也就是说，可以把数据中心看成一台超大的服务器，由一个资源管理系统对所有的计算资源，包括CPU、内存、硬盘、端口号等，进行统一管理和调度，涉及到的关键技术包括资源分配、资源隔离、资源划分等，具体可参考腾讯Torca的设计文档。

4. 参考资料

（1）Torca：http://djt.qq.com/article-329-1.html

（2）Mesos：http://www.mesosproject.org/

（3）YARN：http://hadoop.apache.org/docs/r0.23.6/

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