在一些公司，所有的服务器根据业务逻辑分成几个集群。这些集群中的每一个都运行着相对独立的服务，并由专门的运维人员进行管理。但是，由于集群中应用的特性不同，它们的利用率可能不一致。在同一时间段内，部分集群资源利用率高，甚至可能排队等待资源，而其他集群资源利用率空闲。率很低。此外，多个集群也可能导致数据冗余增加。例如，一个集群中的业务需要另一个集群中的数据，数据可能需要跨集群复制，从而占用更多的磁盘空间。1.集群共享的好处为了解决多集群带来的问题，可以将多个集群统一为一个集群，这样会带来以下好处：(1)提高集群的整体利用率。所有业务运行在一个大集群中，按需分配给各个应用，可以达到资源峰谷转移的目的，提高系统的整体利用率和平衡性。(2)降低管理成本。多个集群合并成一个大集群后，便于统一管理，统一运维，降低管理成本。2.多集群共享方案有些公司同时存在多个Hadoop集群。这些集群运行不同的业务线，对实时性、资源需求和优先级有不同的要求。为了实现集群资源共享，可以将多个Hadoop集群合并为一个，由Hadoop作业调度器负责资源管理和任务分配。作业调度器为了对应原有的业务逻辑，通常会将用户分成若干个队列（每个业务线一个队列），并为每个队列分配一定比例的资源。作业调度器包含资源分配逻辑，可以根据策略为这些队列中的每一个分配资源，灵活地实现资源按需分配，以达到资源利用的最优。3、多服务共享解决方案Hadoop只是目前比较流行的开源软件之一。除了Hadoop，很多公司还有其他的服务，比如WebServer、ThriftServer、DataBaseService等，同样，服务的重要性和未来为了提高机器的整体利用率，支持服务的自动部署，这些服务可以混合搭配。部署到每台服务器上，一个统一的资源管理系统就此诞生。行业的典型代表是Google的Borg和腾讯的Torca，开源行业的代表是Mesos和YARN。统一资源管理系统的另一个值得一提的动机是数据中心编程。也就是说，数据中心可以看作是一个超大型服务器，由一个资源管理系统管理所有的计算资源，包括CPU、内存、硬盘、端口号等，进行统一管理和调度。涉及的关键技术包括资源分配、资源隔离和资源划分。具体可以参考腾讯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/
