1. 介绍

本文介绍的Hadoop权限管理包括以下几个模块：

（1） 用户分组管理。用于按组为单位组织管理，某个用户只能向固定分组中提交作业，只能使用固定分组中配置的资源；同时可以限制每个用户提交的作业数，使用的资源量等

（2） 作业管理。包括作业提交权限控制，作业运行状态查看权限控制等。如：可限定可提交作业的用户；可限定可查看作业运行状态的用户；可限定普通用户只能修改自己作业的优先级，kill自己的作业；高级用户可以控制所有作业等。

想要支持权限管理需使用Fair Scheduler或者 Capacity Scheduler（作业管理需用到Hadoop的ACL(Access Control List)功能，启用该功能需选择一个支持多队列管理的调度器）

2. 基本术语

(1)  用户（User）：Hadoop使用Linux用户管理，Hadoop中的用户就是Linux中的用户

(2) 分组（group）：Hadoop使用Linux分组管理，Hadoop中的分组就是Linux中的分组

(3) 池（pool）：Hadoop Fair Scheduler中的概念，一个pool可以是一个user，一个group，或者一个queue。

(4) 队列（Queue）：队列是Hadoop提出的概念，一个Queue可以由任意几个Group和任意几个User组成。

3. Hadoop中Fair Scheduler与Capacity Scheduler介绍

3.1 Fair Scheduler

Facebook开发的适合共享环境的调度器，支持多用户多分组管理，每个分组可以配置资源量，也可限制每个用户和每个分组中的并发运行作业数量；每个用户的作业有优先级，优先级越高分配的资源越多。

3.2 Capacity Scheduler

Yahoo开发的适合共享环境的调度器，支持多用户多队列管理，每个队列可以配置资源量，也可限制每个用户和每个队列的并发运行作业数量，也可限制每个作业使用的内存量；每个用户的作业有优先级，在单个队列中，作业按照先来先服务（实际上是先按照优先级，优先级相同的再按照作业提交时间）的原则进行调度。

3.3 Fair Scheduler vs Capacity Scheduler

（1） 相同点

[1] 均支持多用户多队列，即：适用于多用户共享集群的应用环境

[2] 单个队列均支持优先级和FIFO调度方式

[3] 均支持资源共享，即某个queue中的资源有剩余时，可共享给其他缺资源的queue

（2） 不同点

[1] 核心调度策略不同。 计算能力调度器的调度策略是，先选择资源利用率低的queue，然后在queue中同时考虑FIFO和memory constraint因素；而公平调度器仅考虑公平，而公平是通过作业缺额体现的，调度器每次选择缺额最大的job（queue的资源量，job优先级等仅用于计算作业缺额）。

[2] 内存约束。计算能力调度器调度job时会考虑作业的内存限制，为了满足某些特殊job的特殊内存需求，可能会为该job分配多个slot；而公平调度器对这种特殊的job无能为力，只能杀掉这种task。

（3） 功能上的不同

Fair Scheduler不允许配置每个user使用的slot数上限，但允许抢占资源 ；而Capacity scheduler允许配置每个user使用的slot数上限，但暂时不支持资源抢占 。

4. 用户分组管理

以Fair Scheduler为例,按以下步骤进行：

(1) 将Fair Scheduler的jar包拷贝到lib中

如：cp ${HADOOP_HOME}/contrib/fairscheduler/hadoop-fairscheduler-0.20.2+320.jar ${HADOOP_HOME}/lib/

(2) 配置Queue相关信息

在mapred-site.xml中添加以下内容：

<property>
 <name>mapred.acls.enabled</name>
 <value>true</value>
</property>
<property>
 <name>mapred.queue.names</name>
 <value>my_group,default</value>
</property>
<property>
 <name>mapred.queue.my_queue.acl-submit-job</name>
 <value> my_group</value>
</property>
<property>
 <name>mapred.queue.default.acl-administer-jobs</name>
 <value></value>
</property>
<property>
 <name>mapred.queue.my_queue.acl-administer-jobs</name>
 <value></value>
</property>

说明：

【1】 属性mapred.queue.names是queue的所有名字，在这一名字中，必须有一个叫“default”的queue

【2】 每个queue均有一个属性mapred.queue.<queue-name>.acl-submit-job，用于指定哪些user或者group可以向该queue中提交作业

【3】 每个queue均有一个属性mapred.queue.<queue-name>.acl-administer-jobs，用于指定哪些user或者group可以管理该queue中的所有作业，即可以kill作业，查看task运行状态。一般而言，对于每个队列，该选项为空即可，表示每个user只能管理自己的作业。

【4】 每个queue拥有的资源量和其他信息均在另外一个配置文件中指定（对于公平调度器，可以在fair-scheduler.xml中指定）

【5】 mapred.queue.<queue-name>.acl-submit-job和mapred.queue.<queue-name>.acl-administer-jobs配置方法如下：

用户和用户组之间用空格分开，用户之间用“，”分割，用户组之间用“，”分割，如果queue的属性值中只有用户组，则前面保留一个空格。

(3) 配置fair scheduler相关信息

在mapred-site.xml中添加以下内容：

<property>
 <name>mapred.jobtracker.taskScheduler</name>
 <value>org.apache.hadoop.mapred.FairScheduler</value>
</property>
<property>
 <name>mapred.fairscheduler.poolnameproperty</name>
 <value>mapred.job.queue.name</value>
</property>
<property>
 <name>mapred.fairscheduler.allocation.file</name>
 <value>/home/XXX/hadoop/conf/fair-scheduler.xml</value>
</property>

说明：

mapred.fairscheduler.poolnameproperty有三个可用值：默认情况下是user.name，即每个用户独自一个pool；group.name，即一个linux group一个pool，mapred.job.queue.name，即一个queue一个pool，如果要支持“作业管理”，需使用最后一种配置。

(4) 创建文件fair-scheduler.xml，并添加以下内容：

<?xml version="1.0"?>
<allocations>
 <pool name="my_queue">
 <minMaps>10</minMaps>
 <minReduces>10</minReduces>
 <maxRunningJobs>10</maxRunningJobs>
 <minSharePreemptionTimeout>300</minSharePreemptionTimeout>
 <weight>2.0</weight>
</pool>
<user name="bob">
 <maxRunningJobs>5</maxRunningJobs>
</user>
<poolMaxJobsDefault>25</poolMaxJobsDefault>
<userMaxJobsDefault>2</userMaxJobsDefault>
<defaultMinSharePreemptionTimeout>600</defaultMinSharePreemptionTimeout>
<fairSharePreemptionTimeout>600</fairSharePreemptionTimeout>
</allocations>

说明：

【1】各个字段的含义

<pool></pool>之间配置的是每个pool的信息，主要如下：

(a) minMaps：该pool可使用的map slot数

(b) minReduces：该pool可使用的reduce slot数

(c) maxRunningJobs：该pool最大运行作业数

(d) minSharePreemptionTimeout：该pool抢占资源的时间间隔，即本属于自己的资源在改时间内拿不到便会抢占。

(e) Weight：pool的权重，该值越大，能够从共享区（有一些pool中的资源用不完，会共享给其他pool）中获取的资源越多。

<user></user>之间配置某个用户的约束：

maxRunningJobs：该用户可同时运行的作业数

<poolMaxJobsDefault></poolMaxJobsDefault>之间配置默认情况下每个pool最大运行作业数

<userMaxJobsDefault></userMaxJobsDefault>之间配置默认情况下每个user最大运行作业数

……

【2】 该配置文件中可动态修改无需重启Hadoop（修改后3s会被重新加载）

5. 作业管理

作业管理模块由Hadoop的ACL完成。

(1) 在core-site.xmll中配置以下属性：

<property>
 <name>hadoop.security.authorization</name>
 <value>true</value>
</property>
 (2) 配置${HADOOP_CONF_DIR}/hadoop-policy.xml

Hadoop有9个可配置的ACL属性，每个属性可指定拥有相应访问权限的用户或者用户组。这9个ACL属性如下：


这9个ACL的配置方法相同，具体如下：

每个ACL可配置多个用户，用户之间用“，”分割；可配置多个用户组，分组之间用“，”分割， 用户和分组之间用空格分割，如果只有分组，前面保留一个空格，如：

<property>
 <name>security.job.submission.protocol.acl</name>
 <value>alice,bob group1,group2</value>
</property>

说明： 用户alice和bob， 分组group1和group2可提交作业

又如：

<property>
 <name> security.client.protocol.acl </name>
 <value> group3</value>
</property>

说明：只有group3可访问HDFS

<property>
 <name>security.client.protocol.acl</name>
 <value>*</value>
</property>

说明：所有用户和分组均可访问HDFS

注意，默认情况下，这9个属性不对任何用户和分组开放。

该配置文件可使用以下命令动态加载：

(1) 更新namenode相关属性： bin/hadoop dfsadmin –refreshServiceAcl

(2) 更新jobtracker相关属性：bin/hadoop mradmin -refreshServiceAcl

6. 提交作业

用户提交作业时，需用mapred.job.queue.name属性告诉Hadoop你要将作业提交到哪个Queue中，具体如下：

（1） 如果你是用Java编写Hadoop作业，用-D mapred.job.queue.name指明提交到哪个queue，如：

$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar wordcount.jar wordcount \
 -D mapred.map.tasks=1 \
 -D mapred.reduce.tasks=1 \
 -D mapred.job.queue.name= infrastructure \
 Input ouput

（2） 如果你使用Hadoop Pipes编写作业，用-D mapred.job.queue.name指明提交到哪个queue，如：

$HADOOP_HOME/bin/hadoop pipes \
 -D hadoop.pipes.executable=/examples/bin/wordcount \
 -D hadoop.pipes.java.recordreader=true \
 -D hadoop.pipes.java.recordwriter=true \
 -D mapred.job.queue.name= my_group \
 -input in-dir -output out-dir

（3） 如果你使用Hadoop Streaming编写作业，用-D mapred.job.queue.name指明提交到哪个queue，如：

$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar \
 -input myInputDirs \
 -output myOutputDir \
 -mapper myPythonScript.py \
 -reducer /bin/wc \
 -D mapred.job.queue.name= my_group

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