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        基于Hadoop集群的多租戶管理方案探討

        2018-01-03 07:06:16劉瑾鄭玉清山東農(nóng)業(yè)大學(xué)網(wǎng)信中心
        數(shù)碼世界 2017年12期
        關(guān)鍵詞:租戶隊(duì)列集群

        劉瑾 鄭玉清 山東農(nóng)業(yè)大學(xué)網(wǎng)信中心

        基于Hadoop集群的多租戶管理方案探討

        劉瑾 鄭玉清 山東農(nóng)業(yè)大學(xué)網(wǎng)信中心

        現(xiàn)代社會正以不可想象的速度產(chǎn)生大數(shù)據(jù),人類已經(jīng)進(jìn)入數(shù)據(jù)爆炸性增長的全新時(shí)代。伴隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,在產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的同時(shí),也為人們帶來了全新的云計(jì)算技術(shù)。而作為云計(jì)算技術(shù)的佼佼者,Hadoop平臺以其低成本和高效率贏得了市場的認(rèn)可。本文以浪潮Insight平臺為例,從多租戶的角度出發(fā),探討不同用戶之間的資源分配、權(quán)限隔離問題。

        hadoop集群 多租戶 權(quán)限管理 資源分配

        隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨,數(shù)據(jù)類型不再僅限于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),圖片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也越來越多。各種各樣的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸性增長趨勢。數(shù)據(jù)的多樣化,碎片化,迫切需要一種平臺來支撐處理。此時(shí),hadoop生態(tài)系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。

        近年來我校在農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究和應(yīng)用方面取得了突破性的進(jìn)展,鑒于農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)存儲和處理需求日益增加,學(xué)校投資并擴(kuò)建了500T的農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)云平臺供師生開展課題與研究。當(dāng)前我校的大數(shù)據(jù)平臺是把不同類型的應(yīng)用分別部署在獨(dú)立的Hadoop集群上,每個(gè)課題項(xiàng)目組都有它自己的私有計(jì)算空間滿足計(jì)算資源,但由于硬件資源的配置缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),通常會導(dǎo)致平均利用率差,同時(shí)也給系統(tǒng)管理員增加了維護(hù)難度。為了提高資源利用率,降低資源成本,希望利用多租戶技術(shù)來滿足資源高度共享的模式。

        1 Hadoop生態(tài)系統(tǒng)

        目前Hadoop版本演進(jìn)為2.0版本。與1.0的最大差別是引入了HA(高可用)與YARN(資源調(diào)度)。它的主要組成部分有:HDFS:Hadoop分布式文件系統(tǒng),提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問,適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集方面的應(yīng)用。Yarn:資源管理系統(tǒng),它是一個(gè)通用的資源模塊,可以為各類應(yīng)用程序進(jìn)行資源管理和調(diào)度。MapReduce:提供快速并行處理海量數(shù)據(jù)的能力,是一種分布式數(shù)據(jù)處理模式。Spark:基于內(nèi)存進(jìn)行計(jì)算的分布式計(jì)算框架。Hive:建立在Hadoop之上的數(shù)據(jù)倉庫,提供類似于SQL的HQL語言、操作結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲服務(wù)和基本的數(shù)據(jù)分析服務(wù)。HBase:提供海量數(shù)據(jù)存儲功能,是一種構(gòu)建在HDFS之上的分布式、面向列的存儲系統(tǒng)。ZooKeeper:提供分布式、高可用性的協(xié)調(diào)服務(wù)能力。幫助系統(tǒng)避免單點(diǎn)故障,從而建立可靠的應(yīng)用程序。Oozie:提供了對Hadoop組件的任務(wù)編排、執(zhí)行的功能。以Java Web應(yīng)用程序的形式運(yùn)行在Java servlet容器(如:Tomcat)中,并使用數(shù)據(jù)庫來存儲工作流定義當(dāng)前運(yùn)行的工作流實(shí)例(含實(shí)例的狀態(tài)和變量)。Flume:支持在系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方,用于收集數(shù)據(jù);提供了對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單處理和寫入各種數(shù)據(jù)接收方的能力。

        如圖所示:

        2 多租戶管理技術(shù)方案探究

        多租戶技術(shù)是一種軟件架構(gòu)技術(shù),它旨在探討如何在多用戶環(huán)境下共用相同的系統(tǒng)或程序組件,同時(shí)又能確保用戶間數(shù)據(jù)的隔離性。Hadoop的多租戶是指一個(gè)Hadoop集群對多部門多用戶進(jìn)行服務(wù),每一個(gè)用戶被稱之為租戶。允許企業(yè)客戶用統(tǒng)一的平臺對同一份數(shù)據(jù)來進(jìn)行實(shí)時(shí)處理、交互訪問,從而提高企業(yè)對hadoop集群的利用率。

        2.1 關(guān)鍵技術(shù)

        在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,要想實(shí)現(xiàn)多租戶涉及以下關(guān)鍵技術(shù):

        2.1.1 公平調(diào)度:

        在Hadoop集群中,由于資源是有限的,多租戶環(huán)境下會有很多作業(yè)在同時(shí)運(yùn)行,因此,資源的合理分配和回收對多租戶來講相當(dāng)重要。多租戶環(huán)境通常用到的是公平調(diào)度策略。因?yàn)檫@種高度既能讓長時(shí)間運(yùn)行的作業(yè)及時(shí)完成,也能并發(fā)的運(yùn)行占用資源少的作業(yè)。

        2.1.2 Kerberos:

        Kerberos是Hadoop集群中的安全認(rèn)證組件。集群運(yùn)行時(shí),集群內(nèi)的節(jié)點(diǎn)為使用密鑰得到認(rèn)證。只有被認(rèn)證的節(jié)點(diǎn)才能正常使用。

        2.1.3 Ranger:

        Ranger是Hadoop集群中的策略控制組件。該組件可以用圖形化界面對hive、hbase、hdfs和yarn等進(jìn)行策略配置。通過Ranger可以實(shí)現(xiàn)用戶之間的權(quán)限隔離。

        2.1.4 資源池:

        每個(gè)資源池里由管理員按照CPU虛擬核數(shù)和內(nèi)存量配置一定量的資源,包含一些用戶。這些用戶提交的作業(yè)可以使用這個(gè)池中的資源。

        2.2 功能模塊

        2.2.1 租戶管理

        創(chuàng)建及管理租戶基本信息并且為租戶分配計(jì)算資源和存儲資源,為租戶分配相應(yīng)的權(quán)限模型。同時(shí)還能監(jiān)控租戶資源使用情況,包括CPU、內(nèi)存資源利用率、該租戶下運(yùn)行的作業(yè)等。在Hadoop集群中該功能模塊主要由yarn來實(shí)現(xiàn)。

        2.2.2 資源管理

        在yarn中基于cpu和內(nèi)存為粒度設(shè)計(jì)資源池,并為其分配資源權(quán)重、共享資源量等參數(shù),同時(shí)監(jiān)控整個(gè)平臺的資源使用情況并對其進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。

        2.2.3 權(quán)限管理

        在該模塊中,針對hive庫表、hbase表、hdfs文件系統(tǒng)中的文件及目錄操作、MR作業(yè)提交配置相應(yīng)的權(quán)限模型,分配模型給對應(yīng)的用戶。在Hadoop集群中該功能模塊主要由Ranger來實(shí)現(xiàn)。

        3 平臺測試

        3.1 平臺環(huán)境與前期準(zhǔn)備

        浪潮Insight是業(yè)界比較領(lǐng)先的HADOOP企業(yè)級發(fā)行版本。它以開源的Apache Hadoop及其相關(guān)項(xiàng)目為核心組件,并在開源框架的基礎(chǔ)上進(jìn)行了安全性增強(qiáng)。它提供了公平調(diào)度策略作為多租戶的資源管理,可以通過web方式進(jìn)行層次化隊(duì)列,以確保一個(gè)組織的子隊(duì)列之間共享其它隊(duì)列被允許的使用資源。

        平臺測試環(huán)境為 3臺裝載了 centos6.7 系統(tǒng)的管理節(jié)點(diǎn)和7臺裝載了 centos6.7 系統(tǒng)的計(jì)算節(jié)點(diǎn),并安裝浪潮Insight組件。以我校兩個(gè)課題組A和B為例,層次結(jié)構(gòu)如圖所示:

        首先登陸到Insight 的管理控制臺 Ambari,管理員的缺省用戶名和密碼是 admin / admin。成功登陸以后,可以看到整個(gè) Hadoop 集群的狀況。點(diǎn)擊“九宮格”進(jìn)入YARN QUEUE Manger選項(xiàng),可以看到Insight缺省只有一個(gè)隊(duì)列得法default。單擊default隊(duì)列,可以看到該隊(duì)列所需的資源。新建課題A和課題B隊(duì)列,并在課題A和課題B隊(duì)列下新建與層次結(jié)構(gòu)圖相應(yīng)的隊(duì)列。

        如圖所示:

        每個(gè)隊(duì)列擁有集群容量的一小部分,而這個(gè)指定的隊(duì)列容量可以動(dòng)態(tài)地從集群節(jié)點(diǎn)中獲得。因?yàn)榭側(cè)萘靠梢宰兓虼岁?duì)列的容量配置值表示為百分?jǐn)?shù)。依次選中每個(gè)隊(duì)列,進(jìn)行 Capacity 屬性的設(shè)置,可以拖拽來調(diào)整百分比。Capacity 屬性在層次結(jié)構(gòu)中的任何級別的總和必須等于100%,當(dāng)設(shè)置不正確的時(shí)候,配置界面會出現(xiàn)紅色警告。

        3.2 多租戶驗(yàn)證

        下面視圖可以看出 researchA隊(duì)列和researchB隊(duì)列由不同的用戶 lj、mhj、participatorA、分別提交任務(wù),在ResourceManager UI 的 Scheduler 視圖可以監(jiān)控到任務(wù)被分配到不同的隊(duì)列。

        如圖所示:

        4 結(jié)束語

        本文通過理論聯(lián)系實(shí)際的方式描述了如何在浪潮Insight上采用公平調(diào)度策略來實(shí)現(xiàn)多租戶。Insight管理控制臺提供web視圖的方式來管理多租戶。實(shí)踐結(jié)果表明,本文研究成果有效提升集群計(jì)算能力,統(tǒng)一平臺用戶使用界面,節(jié)省維護(hù)成本與管理開支。

        [1]林海略,韓燕波.多租戶應(yīng)用的性能管理關(guān)鍵問題研究[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào).2010(10)

        [2]廖鋒,成靜靜.大數(shù)據(jù)環(huán)境下Hadoop分布式系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)[J].廣東通信技術(shù).2013(10)

        [3]李偉衛(wèi).基于Hadoop平臺的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究[D].西北農(nóng)林科技大學(xué).(2013)

        [4]曹英.大數(shù)據(jù)環(huán)境下Hadoop性能優(yōu)化的研究[D].大連海事大學(xué).(2013)

        [5]陳娜.基于Hadoop平臺的海量數(shù)據(jù)處理應(yīng)用[D].吉林大學(xué).(2012)

        劉瑾(1983-),女,漢,泰安市寧陽縣人,工程師,碩士研究生,主要研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)與虛擬化。

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