首先建议题主描述清楚应用场景，否则别人做的方案可能都不符合需求。
就Hadoop和OpenStack的纠结而言，支撑数据分析用前者，做资源管理用后者。
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题主的需求，实质是搭建一个IoT实时大数据平台，而不是一般意义的私有云。IoTa大数据平台除了数据采集和结果反馈，其余部分和一般的大数据平台相差不多。OpenStack长于管理VM资源管理，Hadoop长于批处理，不擅长实时处理，所以需要寻找一种更加完善的解决方案。这里推荐考虑Storm或者Apache Flink。
OpenStack是一个开源的IaaS实现，由Nova、Cinder、Neutron、Swift、Glance等一系列相互关联的子项目组成，可以理解为云计算领域的Linux。OpenStack架构松耦合，高可扩展，能适应不同企业的需求，已经成为IaaS私有云事实标准。国内外各大厂都在OpenStack上有很大的投入。当然项目成长的同时，也受到大厂博弈的一些影响，但项目本身就是大家求同存异的结果，我们相信OpenStack会在竞合中有更美好的未来。
大数据平台可以完全不鸟OpenStack，分布式文件系统有HDFS，资源调度和管理YARN就行。YARN都已经支持Docker，希望细粒度调度模式可以考虑Mesos，Mesos提供良好的API，支持很多成熟的框架，不过Mesos不在Hadoop生态中，这是一个缺憾。Apache Hadoop能够以低成本进行海量数据的多维统计分析，还是很有优势。
核心流式计算部分，有Storm、Spark、Flink可以选择。
Storm编程模型简单，毫秒级延迟，容错性、扩展性和可靠性都比较好，在国内有很多团队采用。不过Storm只是流计算框架，且不能直接利用YARN。
Apache Spark是和Hadoop一样流行的开源大数据框架，社区活跃，在流计算、图处理、机器学习方面都投入很大，支持对SQL的优化，很适合多种大数据平台的需求，不过Spark Streaming本质还是批处理，把数据流分解成一系列小的RDD，通过时间窗来控制数据块的大小，有测试说只能支持秒级计算。
Apache Flink是可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台，能够基于同一个Flink运行时提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。不同于Spark，Flink把批处理当初特殊的流处理，并且支持增量迭代，这是非常赞的设计，可以快速地处理数据密集型和迭代任务，性能很有保证。不过目前Flink用户群和社区还没有Spark那么强大。但Flink的未来很值得期待，可能需要时间的沉淀。
Spark和Flink的对比，Apache Flink现在在大数据处理方面能够和Apache Spark分庭抗礼么这个问题的最佳答案质量很棒，转载自知乎，翻译的这篇文章：Introduction to Apache Flink for Spark Developers : Flink vs Spark
最后，上一张网易猛犸大数据平台架构图，供参考。
