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关于程序员:大数据资源管理方案研究

jiezi

1. 钻研背景

在理论的大数据工程部署中，多个业务部门常常须要运行多个数据利用，在搭建 Hadoop 集群时，常常面临如何划分大数据集群及进行资源隔离的问题。另外，因为估算无限等起因，数据运维部门也有管制估算，缩小大数据集群节点个数，同时保障重点业务性能等诉求。

现有大数据集群个别反对 2 种资源管理形式，包含物理多租和逻辑多租，别离介绍如下。在物理多租模式中，每个租户领有本人的 MRS 集群，资源和数据物理隔离。它的特点如下：

  • 租户间的资源齐全物理隔离，隔离级别较高，租户间齐全互不影响；但闲暇资源无奈供其余租户应用，存在资源节约。
  • 不同租户的数据在不同集群内，数据共享须要手工搬运数据，效率较低；
  • 管理模式比较简单，对管理员技能要求绝对较低；
  • 运维治理工作量较大，须要保护多套集群。比方集群降级须要每个集群逐个降级。

在逻辑多租模式中，多个租户共用同一个集群，通过集群内的多租户平安体系，实现多租户之间的资源资源和权限管控。它的特点如下：

  • 租户间的资源能够动静调配，A 租户不应用的资源可供 B 租户应用，有助于晋升平台的整体资源利用率；
  • 不同租户间的数据在同一平台内，可通过权限放通实现数据的共享，数据免搬运;
  • 对管理员技能要求高，要求相熟各个多租户的个性与基本原理，正当进行多租户资源和权限的布局和调配；
  • 运维治理工作量较小，一套集群对立治理。


图 1. 大数据物理多租示意图


图 2. 大数据逻辑多租示意图

2. 问题剖析

在进行大数据集群划分时，须要实现两个次要指标。首先，须要确保不同数据业务之间的资源隔离，保障各个数据业务的性能；其次，为了管制估算，须要想方法缩小节点个数。为了实现上述两个指标，须要做以下三方面的工作：

工作一、为了缩小节点个数，须要合并集群，

  • 缩小 MRS 集群个数，缩小 MRS 管控节点；

工作二、采纳逻辑多租和多实例，实现资源隔离，

  • 对于反对 YARN 的组件，通过逻辑多租实现，实现资源隔离；
  • 对于不反对 YARN 的组件，通过多实例和物理机部署，实现资源隔离；

工作三、局部组件进一步合部，缩小节点个数，

  • 反对 YARN 的组件（HIVE/SPARK/HETU/FLINK），适配同样硬件的组件，能够合部在一个资源池内，通过多租户机制隔离，进一步缩小节点个数；
  • 对于多个 HBASE 集群，采纳多实例的办法，进行硬件资源隔离。

为了既能保障重点业务的性能，又能缩小节点个数，只能将既适配同样硬件，又能基于同一资源调度器工作的组件合部。上面，咱们就剖析不同大数据组件适配的硬件类型，次要是从硬盘类型、资源调度器、业务类型等角度剖析。

表 1. 大数据组件分类

思考因素一、计算资源调度器不同，放在不同的节点

  • 基于 YARN 的组件，包含 HIVE/SPARKE/Flink/Hetu/；
  • 不是基于 YARN 的组件，包含 Flume/REDIS/ES/KAFKA；

思考因素二、硬盘类型雷同，能力合布

  • SSD：flink、flume、Redis；
  • SATA：spark + hive, hbase, hetu 引擎；
  • SAS: ElasticSearch, Kafka；

思考因素三、业务分类

  • 离线剖析业务，HIVE/SPARK/HBASE/ES/HETU；
  • 实时流式解决业务，Flink/Redis/Kafka；

其中，实时流式解决业务对可靠性要求较高，倡议独自部署。

3. 计划介绍

图 3. 大数据资源管理策略

为了解决上述问题，咱们提出如下计划。首先，咱们将组件分为反对 YARN 的组件和不反对 YARN 的组件，次要策略如下。

次要策略一，针对反对 YARN 调度的组件，通过资源池进行资源隔离，次要步骤如下：

  • 布局机器资源，将相干资源布局给反对 YARN 的组件，并在这些机器下面装置 Node Manager；
  • 通过资源池将计算节点离开，不同的租户利用跑到不同的机器上；
  • 能够反对 SATA 硬盘的组件，调配对立的资源池，通过租户、子租户机制，进一步划分资源；
  • 要求 SSD 盘的组件，调配相应的资源池和租户，通过租户，独占资源。

次要策略二，针对不反对 YARN 调度的组件，通过物理机隔离，这些物理机不装 Node Manager。次要步骤如下：

  • 布局机器资源，将相干资源布局给不反对 YARN 的组件，不要在这些机器下面装置 Node Manager；
  • 针对其不同组件要求不同的硬盘类型，调配不同的机器，并在下面装置不同的组件；
  • 针对多个 HBASE 集群，采纳多实例和硬件隔离的形式，进行资源隔离；
  • 如果单个子集群的负载过小，且适配同样硬件的组件，能够进一步合部。

4. 计划案例


图 4. 物理机集群部署计划


图 5. 逻辑多租部署计划

上面咱们联合一个具体的我的项目，比照以下物理机集群计划和逻辑部署计划的成果。在图 4，形容了一个物理机部署计划，共有 6 集群，30 控节点。在图 5，将上述 6 集群合并为一个集群，通过资源池和多实例的形式，来做资源隔离。比照两个计划，能够发现以逻辑多租为主的部署计划，将显著缩小 MRS 的管控节点，同时也能保障各项业务的资源隔离。

本文由华为云公布

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