HADOOP平台下的多租户架构实现一、背景：伴随着移动数据量的不断增长，在通讯行业引入大数据技术势在必行，目前安徽省移动数据增长量为20T每天，预计在4G普遍使用后，数据增长量能达到每天30T，需要的数据存储将达到30-50PB。针对如此大的数据量以及相对复杂的应用场景需求，采用Hadoop数据仓储是最优选择。根据大数据处理理论，集群节点数越多，集群规模越大，集群的数据处理能力越强；因此，理想状态是只建立一个大的Hadoop集群，承载所有适用于Hadoop集群的业务，不仅可以提升集群处理能力，而且可以减少数据冗余，节约存储成本。但是如果将多业务应用统一部署在一个集群上，即实现Hadoop集群的多租户模式，则容易出现数据和集群资源管理混乱无序的情况，安徽公司针对这种多部门共用一个集群的情况，通过建立统一调度平台，实现了数据统一化管理，任务合理化调度，集群资源按需分配。二、模块介绍：Hadoop统一调度平台，从功能上可以分为三个模块，分为数据管理模块、任务调度模块和资源分配模块，下面分别详细介绍一下这三个不同模块的作用：数据管理模块在多租户模式下，数据的安全性是最重要的问题，集群需要将不同用户的数据统一管理运维，对不同用户的数据进行权限隔离，这里的用户即是指使用Hadoop集群的公司内不同部室或项目团队。由于在Hadoop集群中，数据以文件形式，按照特定规则存放在HDFS的不同目录下，所以数据管理模块最重要的是制定并严格遵守Hadoop集群数据存放管理规则，将不同类型数据分别放入规定的目录下存放。Hadoop可以对不同目录给不同用户赋予不同的权限，从而实现对数据的统一管理。

第一级目录为用户级，不同用户拥有自己的私有目录，每个用户没有访问其他用户目录的权限，同时设置有公共目录，集群用户有访问公共目录的权限。第二、三级目录可以分别按照数据类型和时间对数据进行划分，保证数据存放规范。为了保证对各用户的独立数据资源池数据量的可控，需要对其设置数据存储的上限；而HDFS无法直接设置某目录下文件系统大小的阀值，需要通过监控手段增加相应告警机制，一旦用户独立数据资源池大小即将达到阀值，提醒集群维护人员与相应用户联系清减资源池。任务调度模块Hadoop集群中，任务执行本身不存在优先级的概念，任务执行采用先进先出的策略。但是每个任务由于对应的业务不同存在优先级的高低，而Hadoop集群中任务执行时间有可能会很久，这样会出现长任务影响其他任务运行，特别是优先级更高的任务运行，所以需要对Hadoop集群的任务执行进行调度。首先通过对每个任务运行时间进行监控，搜寻到运行时间较长的任务，再通过任务调度模块将优先级低占用集群资源大的长任务中止，保证优先级高的任务顺利执行，最后对该长任务进行分析，判断该任务是由于并发量大，算法较复杂造成，还是由于该任务算法存在问题导致，如果是前者，待集群闲时再执行该任务，如果是后者，则与开发人员联系优化算法。

集群资源分配模块在Hadoop2.0以后，使用Yarn架构取代了1.0的Mapreduce架构，Yarn通过ResourceManager将集群资源在不同任务队列间进行分配，通过对不同任务队列分配不同的集群资源，最终实现对不同优先级任务的差异化管理。对于Yarn中的一个任务队列(Query)，有几个可以设置的参数，分别是MIN，MAX，权重值。其中MIN表示为该任务队列最少占有资源量，MAX表示为该任务队列最多占有资源量，权重值表示为各任务队列获得集群资源的比例。举一个例子，假如某集群有3个任务队列，分别为队列A、队列B和队列C，系统可分配内存资源总共为420GB，首先调整各队列参数为：队列名最小内存(GB)最大内存(GB)权重值A504203B1004202C2704201情景1情况1下，队列A、B、C获取的集群内存资源分别为50GB、100GB、270GB。(按照MIN原则分配)。这时如果出现A任务队列空闲，则集群会将分配到任务队列A的内存资源按照权重值规则分配给任务队列B和C，任务队列B和C的权重值分别为2和1，则如果单纯按权重值来分配内存资源的话，任务队列B、C获得的内存资源分别为280GB和140GB，加上MIN参数的制约，最终B、C任务队列获取的内存资源为150GB、270GB。如果A任务队列重新启任务，则系统会重新将集群内存资源分配调整为队列A50GB，队列B100GB，队列C270GB。将各队列参数动态调整为：队列名最小内存(GB)最大内存(GB)权重值A504203B504202C504201情景2情景2下，由于集群资源在满足各任务队列最小内存需求后还有多余资源，则集群会按照任务队列不