随着平台业务的发展，依赖于Portal（Web）构建的服务架构已逐渐不能满足现有的一些复杂需求（如：使用Hive SQL无法完成计算逻辑），而且对于一些具备编程能力的程序员或数据分析师而言，能够自主控制任务的诉求越来越多，这就要求我们必须把平台的计算能力开放出去，主要涉及以下三个问题：
（1）用户可以通过前端机（Gateway）访问Hadoop线下集群（Offline Cluster）、Hadoop线上集群（Online Cluster），并在两者之间做切换；
（2）HDFS权限控制：用户仅仅可以访问或操作自己有权限的目录或文件；
（3）Yarn资源隔离：用户的任务仅仅能提交给特定的队列，且队列的资源配额、同时运行的任务数等需要受到严格控制；
以下逐一介绍我们是如何解决上述三个问题的。
1.前端机（Gateway）、线下集群（Hadoop Offline Cluster）、线上集群（Hadoop Online Cluster）
集群就是Hadoop集群，先介绍下三者的概念，
线下集群：测试环境中的Hadoop集群，规模很小，用于用户开发测试使用；
线上集群：生产环境中的Hadoop集群，用于用户部署正式应用；
前端机：集群入口，用户登录之后可以操作HDFS、提交MapReduce或Spark任务，可以简单理解为一个Hadoop Client；
其中，线下集群与线上集群的数据需要定时同步（考虑到线下集群存储资源有限，目前的策略是仅选取少量数据同步）。
前端机目前仅有一个实例，用户操作（HDFS、MapReduce、Spark）时需要支持可以在线下集群与线上集群之间作切换。
（1）HDFS
Hadoop集群（线下、线上）构建于版本hadoop-2.5.0-cdh5.3.2之上，前端机安装同版本的Hadoop Client，Hadoop Client连接的集群是依靠配置文件指定的，配置文件存储目录为“/etc/hadoop/conf”，默认指向Hadoop线下集群。
可以看出，访问HDFS需要通过“hadoop fs”，而hadoop命令选项“--config”支持指定配置文件目录，从而实现多个Hadoop HDFS集群之间的切换。我们的操作步骤如下：
a.建立Hadoop线上集群配置文件目录：mkdir -p /etc/hadoop-online/conf；
b.拷贝Hadoop线上集群配置文件至目录“/etc/hadoop-online/conf”；
c.建立Hadoop线下集群配置文件目录软链接，强化线下、线上属性：ln -s /etc/hadoop /etc/hadoop-offline；
访问Hadoop线下HDFS示例如下：
访问Hadoop线上HDFS示例如下：
总结：通过hadoop命令的选项“--config”可以指定不同的Hadoop集群配置文件，从而实现多个Hadoop集群之间的切换。
（2）MapReduce
用户提交MapReduce任务时，也可以通过指定配置文件目录的方式实现Hadoop线下集群与线上集群的切换，配置文件目录的建立方式与（1）同，不再赘述。
MapReduce任务的提交通常有以下两种方式，我们分别介绍。
a.使用hadoop jar的方式提交MapReduce任务；
提交MapReduce任务至Hadoop线下集群示例：
hadoop jar wordcount.jar --D mapreduce.job.name=wordcount_example_yurun -D mapreduce.job.queuename=hive -D mapreduce.job.reduces=3
hadoop --config /etc/hadoop-offline/conf jar wordcount.jar --D mapreduce.job.name=wordcount_example_yurun -D mapreduce.job.queuename=hive -D mapreduce.job.reduces=3
提交MapReduce任务至Hadoop线上集群示例：
hadoop --config /etc/hadoop-online/conf jar wordcount.jar --D mapreduce.job.name=wordcount_example_yurun -D mapreduce.job.queuename=hive -D mapreduce.job.reduces=3
b.使用java命令行的方式提交MapReduce任务；
提交MapReduce任务至Hadoop线下集群示例：
java -cp ./wordcount.jar:/etc/hadoop-offline/conf:/usr/lib/hadoop/lib/*:/usr/lib/hadoop/.//*:/usr/lib/hadoop-hdfs/./:/usr/lib/hadoop-hdfs/lib/*:/usr/lib/hadoop-hdfs/.//*:/usr/lib/hadoop-yarn/lib/*:/usr/lib/hadoop-yarn/.//*:/usr/lib/hadoop-mapreduce/lib/*:/usr/lib/hadoop-mapreduce/.//* com.weibo.dip.mr.WordCountExampleMain --D mapreduce.job.name=wordcount_example_yurun -D mapreduce.job.queuename=hive -D mapreduce.job.reduces=3
提交MapReduce任务至Hadoop线上集群示例：
java -cp ./wordcount.jar:/etc/hadoop-online/conf:/usr/lib/hadoop/lib/*:/usr/lib/hadoop/.//*:/usr/lib/hadoop-hdfs/./:/usr/lib/hadoop-hdfs/lib/*:/usr/lib/hadoop-hdfs/.//*:/usr/lib/hadoop-yarn/lib/*:/usr/lib/hadoop-yarn/.//*:/usr/lib/hadoop-mapreduce/lib/*:/usr/lib/hadoop-mapreduce/.//* com.weibo.dip.mr.WordCountExampleMain --D mapreduce.job.name=wordcount_example_yurun -D mapreduce.job.queuename=hive -D mapreduce.job.reduces=3
注意：提交MapReduce任务时需要将相关代码及依赖编译打包为一个Jar（Java，Hadoop相关依赖除外），为了避免可能出现的异常情况，不要在Jar中包含Hadoop相关的任何配置文件。
（3）Spark
Hadoop集群目前支持的Spark版本有两个：spark-1.2.0-cdh5.3.2、spark-1.5.1，均需要支持Hadoop集群线上环境与线下环境的切换。
Spark任务（这里仅讨论离线任务或批处理任务）的提交是通过“spark-submit”进行的，提交过程涉及到两个重要的环境变量：HADOOP_CONF_DIR、SPARK_CONF_DIR，分别用于指定Hadoop配置文件目录和Spark配置文件目录，实际上我们也是通过变更这两个环境变量的值实现Hadoop（Spark）集群之间的切换的。
因为spark-1.2.0-cdh5.3.2与spark-1.5.1之间的安装部署方式不同，两者集群之间的切换操作也略有不同。
spark-1.2.0-cdh5.3.2操作步骤如下：
注：spark-1.2.0-cdh5.3.2默认安装时的配置文件目录（SPARK_CONF_DIR）为“/etc/spark/conf”。
a.建立Spark线上环境配置文件目录：mkdir -p /etc/spark-online/conf；
b.拷贝Spark线上环境配置文件至目录：/etc/spark-online/conf；
c.建立/usr/bin/spark-submit软链接：ln -s /usr/bin/spark-submit /usr/bin/spark-1.2.0-offline-submit；
d.拷贝/usr/bin/spark-submit：cp /usr/bin/spark-submit /usr/bin/spark-1.2.0-online-submit；
e.修改/usr/bin/spark-1.2.0-online-submit，如下：
. /usr/lib/bigtop-utils/bigtop-detect-javahome
export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop-online/conf
export SPARK_CONF_DIR=/etc/spark-online/conf
exec /usr/lib/spark/bin/spark-submit "$@"
总结：spark-1.2.0-cdh5.3.2安装时已经将其指向Hadoop线下集群，这里仅仅需要为其建立一个软链接“/usr/bin/spark-1.2.0-offline-submit”，强化一下线下属性即可；/usr/bin/spark-1.2.0-online-submit则需要显示设置环境变量：HADOOP_CONF_DIR、SPARK_CONF_DIR，其中HADOOP_CONF_DIR指向Hadoop线上集群配置文件目录，SPARK_CONF_DIR指向Spark线上集群配置文件目录。
spark-1.2.0-cdh5.3.2提交任务至Hadoop线下集群示例：
spark-submit --master yarn-client --num-executors 3 --executor-memory 2g --driver-memory 1G --queue spark.app /usr/home/yurun/workspace/pyspark/1.2.0/examples/app/spark_app_min.py
spark-1.2.0-offline-submit --master yarn-client --num-executors 3 --executor-memory 2g --driver-memory 1G --queue spark.app /usr/home/yurun/workspace/pyspark/1.2.0/examples/app/spark_app_min.py
spark-1.2.0-cdh5.3.2提交任务至Hadoop线上集群示例：
spark-1.2.0-online-submit --master yarn-client --num-executors 3 --executor-memory 2g --driver-memory 1G --queue spark.app /usr/home/yurun/workspace/pyspark/1.2.0/examples/app/spark_app_min.py
spark-1.5.1操作步骤如下：
注：spark-1.5.1默认安装时的配置文件目录（SPARK_CONF_DIR）为“/usr/lib/spark-1.5.1-bin-2.5.0-cdh5.3.2/conf”。
a.建立/usr/lib/spark-1.5.1-bin-2.5.0-cdh5.3.2/bin/spark-submit的软链接：ln -s /usr/lib/spark-1.5.1-bin-2.5.0-cdh5.3.2/bin/spark-submit /usr/lib/spark-1.5.1-bin-2.5.0-cdh5.3.2/bin/spark-1.5.1-offline-submit；
b.修改/usr/lib/spark-1.5.1-bin-2.5.0-cdh5.3.2/bin/spark-submit，如下：
SPARK_HOME=/usr/lib/spark-1.5.1-bin-2.5.0-cdh5.3.2
# disable randomized hash for string in Python 3.3+
export PYTHONHASHSEED=0
exec "$SPARK_HOME"/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.SparkSubmit "$@"
c.建立/usr/lib/spark-1.5.1-bin-2.5.0-cdh5.3.2/bin/spark-1.5.1-offline-submit的软链接：ln -s /usr/lib/spark-1.5.1-bin-2.5.0-cdh5.3.2/bin/spark-1.5.1-offline-submit /usr/bin/spark-1.5.1-offline-submit；
d.建立Spark线上环境目录：mkdir -p /usr/lib/spark-1.5.1-bin-2.5.0-cdh5.3.2/online-conf/；
e.拷贝Spark线上环境配置文件至目录：/usr/lib/spark-1.5.1-bin-2.5.0-cdh5.3.2/online-conf/；
f.拷贝/usr/lib/spark-1.5.1-bin-2.5.0-cdh5.3.2/bin/spark-submit：cp /usr/lib/spark-1.5.1-bin-2.5.0-cdh5.3.2/bin/spark-submit /usr/lib/spark-1.5.1-bin-2.5.0-cdh5.3.2/bin/spark-1.5.1-online-submit
g.修改/usr/lib/spark-1.5.1-bin-2.5.0-cdh5.3.2/bin/spark-1.5.1-online-submit，如下：
SPARK_HOME=/usr/lib/spark-1.5.1-bin-2.5.0-cdh5.3.2
export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop-online/conf
export SPARK_CONF_DIR=/usr/lib/spark-1.5.1-bin-2.5.0-cdh5.3.2/online-conf
# disable randomized hash for string in Python 3.3+
export PYTHONHASHSEED=0
exec "$SPARK_HOME"/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.SparkSubmit "$@"
h.建立/usr/lib/spark-1.5.1-bin-2.5.0-cdh5.3.2/bin/spark-1.5.1-online-submit的软链接：ln -s /usr/lib/spark-1.5.1-bin-2.5.0-cdh5.3.2/bin/spark-1.5.1-online-submit /usr/bin/spark-1.5.1-online-submit。
spark-1.5.1提交任务至Hadoop线下集群示例：
spark-1.5.1-offline-submit --master yarn-client --num-executors 3 --executor-memory 2g --driver-memory 1G --queue spark.app /usr/home/yurun/workspace/pyspark/1.2.0/examples/app/spark_app_min.py
spark-1.5.1提交任务至Hadoop线上集群示例：
spark-1.5.1-online-submit --master yarn-client --num-executors 3 --executor-memory 2g --driver-memory 1G --queue hive /usr/home/yurun/workspace/pyspark/1.2.0/examples/app/spark_app_min.py
总结：spark-1.5.1实现集群环境之间的切换是通过设置三个环境变量实现的：SPARK_HOME、HADOOP_CONF_DIR、SPARK_CONF_DIR。
2.HDFS权限控制；
HDFS权限控制类似于Linux文件系统的权限控制，也是通过用户、用户组实现的。
用户需要以团队（组）为单位申请前端机的登录权限，如：
用户组：dip
用户名：yurun、tongwei
权限申请通过之后，需要执行以下三步：
（1）需要由管理员在前端机为其建立用户组，并将上述用户添加至该用户组，如：
sudo -s
groupadd dip;
usermod -a -G dip yurun;
usermod -a -G dip tongwei;
（2）需要由管理员在Hadoop线下集群与线上集群的Namenode、ResourceManager节点添加用户账号，如：
groupadd dip;
useradd yurun -s /sbin/nologin;
useradd tongwei -s /sbin/nologin;
usermod -a -G dip yurun;
usermod -a -G dip tongwei；
（3）需要由管理员在Hadoop（HDFS）线下集群与线上集群中以用户组为单位建立工作目录，如：
su hdfs
hadoop fs -mkdir /user/dip
hadoop fs -chown -R yurun:dip /user/dip
hadoop fs -chmod -R 770 /user/dip
通过上述三步，用户（组）拥有一个独立的工作目录（/user/dip），用户（组）可自行管理目录中的内容。
3.YARN资源隔离；
YARN资源隔离是通过YARN Scheduler Queue实现的，以用户组为单位创建队列，并设置该队列允许提交任务的用户、最大资源使用量、最多同时运行的任务数等。
我们在Hadoop集群资源中开辟队列“thirdparty”用于开放计算，然后以用户组为单位建立相应的子队列，如用户组topweibo、datacubic的子队列分别为thirdparty.topweibo、thirdparty.datacubic，分别为这两个子队列设置最小资源、最大资源、允许同时运行的任务数、允许提交应用的用户（组）、允许管理应用的用户（组）等，如下：
<queue name="thirdparty">
<minResources>2080768 mb, 1166 vcores</minResources>
<maxResources>2080768 mb, 1166 vcores</maxResources>
<minSharePreemptionTimeout>60</minSharePreemptionTimeout>
<weight>10.0</weight>
<schedulingPolicy>fair</schedulingPolicy>
<queue name="topweibo">
<minResources>416153 mb, 233 vcores</minResources>
<maxResources>416153 mb, 233 vcores</maxResources>
<maxRunningApps>50</maxRunningApps>
<aclSubmitApps> topweibo</aclSubmitApps>
<aclAdministerApps>hdfs topweibo</aclAdministerApps>
</queue>
<queue name="datacubic">
<minResources>1248460 mb, 699 vcores</minResources>
<maxResources>1248460 mb, 699 vcores</maxResources>
<maxRunningApps>50</maxRunningApps>
<aclSubmitApps>xinqi datacubic</aclSubmitApps>
<aclAdministerApps>hdfs datacubic</aclAdministerApps>
</queue>
</queue>
经过上述配置之后，用户提交应用（MapReduce、Spark）时均需要指定提交的队列，如：
hadoop --config /etc/hadoop-offline/conf jar wordcount.jar --D mapreduce.job.name=wordcount_example_yurun -D mapreduce.job.queuename=thirdparty.topweibo -D mapreduce.job.reduces=3
java -cp ./wordcount.jar:/etc/hadoop-online/conf:/usr/lib/hadoop/lib/*:/usr/lib/hadoop/.//*:/usr/lib/hadoop-hdfs/./:/usr/lib/hadoop-hdfs/lib/*:/usr/lib/hadoop-hdfs/.//*:/usr/lib/hadoop-yarn/lib/*:/usr/lib/hadoop-yarn/.//*:/usr/lib/hadoop-mapreduce/lib/*:/usr/lib/hadoop-mapreduce/.//* com.weibo.dip.mr.WordCountExampleMain --D mapreduce.job.name=wordcount_example_yurun -D mapreduce.job.queuename=hive -D mapreduce.job.reduces=3
spark-1.5.1-offline-submit --master yarn-client --num-executors 3 --executor-memory 2g --driver-memory 1G --queue thirdparty.topweibo /usr/home/yurun/workspace/pyspark/1.2.0/examples/app/spark_app_min.py
解决这三个问题之后，可以认为已基本满足开放计算的基本条件，目前已经开始投入实际环境中使用，后续会根据业务场景不断完善。
