MapReduce混部方案可以让您以“分时”的方式使用BCC云服务器，即在云服务器BCC繁忙的时候专注自身业务，空闲的时候分一部分精力帮助BMR集群的大数据计算。既提高了云服务器BCC的资源利用率，也提高了BMR集群的计算能力，降低总体IT支出。

国内某著名互联网企业，租用BCC云服务器用于搭建业务系统，并创建了BMR集群对每天的业务数据做大规模计算，如下图所示：

电子商务、邮件等业务系统的访问量具有明显的波峰波谷现象，为了保证业务的正常运转，该企业已按照业务的最高使用量来购买了BCC资源，但凌晨网站的访问量非常少，这时支撑业务系统的BCC资源会大量被浪费。

BMR混部方案可以解决这个问题！在凌晨业务系统资源占用率较低时，将空闲的BCC计算资源纳入到BMR的大数据计算中，增加BMR集群的计算能力，当访问量回升时，再将其从BMR系统中分离出来，如下图所示，这样，分时使用BCC资源，通过削峰填谷保证了资源利用最大化，大大降低了总成本。

本质上，BMR混部方案使用BCC为BMR集群扩容，即扩容后的集群中包含BMR节点以及BCC节点，其中BCC节点相当于BMR集群的task节点，增加了BMR集群的计算能力。扩容后，Master节点在分配任务时对来自BCC或者BMR的task节点一视同仁，同样享受BMR提供的作业级容错。

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