多集群下資源共享方案
在一些公司中，所有服務器按照業務邏輯被拆分成若干個集群，這些集群各自運行著相對獨立的業務，并由專門的運維人員管理。
然而，由于集群中應用特點不同，它們的利用率可能不一致，同一時間段，有的集群業務繁忙，資源利用率高，甚至可能出現排隊等待資源的情況，而另外一些集群則業務空閑，資源利用率很低。此外，多個集群也可能導致數據冗余度增加，比如一個集群中的業務需要另外一個集群中的數據，可能需要跨集群拷貝數據，進而占用更多的磁盤空間。
1. 集群共享帶來的好處
為了解決多集群帶來的問題，可將多個集群統一為一個集群，這將帶來以下幾個好處：
（1）提高集群整體利用率。所有業務運行在一個大的集群中，并按需分配給各個應用程序，可達到資源錯峰交谷的目的，提高系統整體利用率和均衡率。
（2）減少管理成本。多個集群合并成一個大集群后，便于統一管理和統一運維，可減少管理成本。
2. 多集群共享方案
有些公司中，同時存在多個Hadoop集群，這些集群運行著不同的業務線，并對實時性、資源需求、優先級等有不同要求。為了實現集群資源共享，可將多個Hadoop集群合并成一個，并由Hadoop作業調度器統負責資源管理和任務分配。為了對應原先的業務邏輯，作業調度器通常將用戶分成若干個隊列（每個業務線一個隊列），并給每個隊列分配一定比例的資源，作業調度器中包含資源分配邏輯，能夠按照一定的策略將資源分配各這些隊列，并靈活實現資源按需分配，以達到資源***利用。
3. 多服務共享方案
Hadoop只是當前比較流行的開源軟件之一，除了Hadoop，很多公司還有其他一些服務，比如Web Server，Thrift Server、DataBase Service等，同樣，通常考慮到服務的重要性和將來的發展，會將這些服務單獨部署到獨立的幾臺機器上，在大部分情況下，很多機器的資源利用率很低，為了提高機器整體利用率和支持服務自動化部署，可將這些服務混搭地部署到各個服務器上，于是資源統一管理系統誕生了，業界典型代表是Google的Borg和騰訊的Torca，開源界代表是Mesos和YARN。
資源統一管理系統的另外一個值得一提的動機是數據中心編程，也就是說，可以把數據中心看成一臺超大的服務器，由一個資源管理系統對所有的計算資源，包括CPU、內存、硬盤、端口號等，進行統一管理和調度，涉及到的關鍵技術包括資源分配、資源隔離、資源劃分等，具體可參考騰訊Torca的設計文檔。
4. 參考資料
（1）Torca：http://djt.qq.com/article-329-1.html
（2）Mesos：http://www.mesosproject.org/
