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Yarn与Mesos

Mesos可以在各个框架间进行粗粒度的资源分配,每个框架根据自身任务的特点进行细粒度的任务调度。 其架构如下: ? Mesos Master:整个系统的核心。...Slave:接收来自Mesos Master的命令、管理本地节点上的各个Mesos Task,如为每个Executor分配资源。...Mesos Slave将自己的资源量(包括CPU和内存)发送经Mesos Master,由Mesos Master的Allocator模块决定资源的具体分配; Framework:负责外部的计算框架的接入...由于不同的框架接入Mesos的接口、方式不同,所以新框架接入Mesos需要编写自己的executor,通知Mesos如何启动框架中的Task。 mesos与yarn有哪些不同?...Mesos只负责为Framework计算框架提供资源,具体的资源分配由计算框架自己实现

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分布式集群调度框架Mesos架构与实现

通过分布式两层调度模型实现了细粒度的资源分配:由Mesos决定为每个框架提供多少资源,框架决定接受哪些资源,以及把计算任务分配到哪里去执行。...Mesos实现轻量级的资源共享层,保证不同框架间细粒度的资源共享。它不仅要满足不同计算框架的需求,还要能够满足未来一些新的计算框架的需求。因此对Mesos的扩展性和效率有较高要求。...Mesos master通过resource offer模型,将集群中的可用资源提供给框架,提供多少资源基于不同的策略,比如公平策略、优先级策略等。同时还提供插件,允许框架实现自己的策略。...代码实现 Mesos基于C++实现,借用了很多现有的技术成果,比如C++ actor编程模型库libprocess[2]、ZooKeeper、Linux Container[3]等。...Mesos实现了分布式两级调度模型,使得不同的计算框架可以使用同一个计算机集群中的资源,提高了集群资源的利用率。 另外,这一框架也促使另一个著名框架Spark的诞生。

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Mesos已死,容器永生

它曾为分布式资源管理做出过一系列前沿贡献,据 Mesosphere/D2IQ 联合创始人回忆,“我们提出的 Mesos 是一套可跨越多个不同集群计算框架(类似于 Hadoop 与 MPI)实现商用集群共享的平台...它的诞生甚至比 YARN 还早了几年,并于 2010 年很快被应用到 Twitter,成为 Twitter 自定义 PaaS 的实现基础,管理着 Twitter 超过 30,0000 台服务器上的应用部署...昨天,Apache 提交“将 Mesos 移至 Attic”的进程之后,众多开发者对 Mesos 的开发时光予以了怀念。...如今,Mesos 社区已经逐渐淡去,但容器还依然处于技术世界的中心,正所谓“Mesos 已死,容器永生”。...提出基于业务创新实施以数字化人才培养为核心的、嵌套组织架构与文化管理的转型路径,并思考、探索实施该路径的有效抓手,为处在数字化变革中的制造业领导者、从业人员提供一个参考视角,帮助制造业企业通过技术赋能实现战略愿景

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聊聊容器调度框架,看又拍云如何基于mesos实现

摘要 为了更好地完成云处理服务的负载均衡, 零停机升级, 自定义策略调度等功能, 又拍云用 Go 实现了自己的容器调度框架, 管理长期服务和定时任务。...嘉宾演讲视频及PPT回顾:http://t.cn/RnjCuni Mesos介绍 Mesos官方称之为分布式系统内核,它把数据中心的CPU、内存、磁盘等抽象成一个资源池。 ?...消息交互 Upone跟Mesos master的交互是通过Mesos提供的api/v1/scheduler方案来处理的。...订阅 当要和Mesos进行通讯的时候,首先要开启一个长链接来订阅Mesos的一些事件。 ? 上图列出的是一些常用的事件。第一个是已经订阅成功的事件,还有就是之前提到的offer的事件。...高可用 通过Raft分布式一致性协议来实现高可用。 领导选举是通过心跳机制来触发,term充当逻辑时钟的作用。

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利用Mesos构建多任务调度系统

/architecture/; 针对任务隔离这块, Mesos除了支持docker容器技术,还提供了它自己的Mesos Containerizer, 这正是我们所需要的.其实Mesos Containerizer...; 集群整体运行情况的监控; 多任务调度系统总体架构 架构设计图: mesos多任务调度.png 系统运行流程,按上图中标号顺序 各组件简介: 1.1 主体还是Mesos master + Mesos...Agent上执行; 解决问题 1: Mesos agent在业务机器上非侵入式部署 我们采用的是Mesos 1.4.1版本,用C++11编写,Mesos项目本身非常庞大,依赖库必然也很多,解决这些运行依赖问题首当其冲...和mesos-agent(或mesos-master)一起部署,上报监控信息到prometheus,使用grafana来展示; mesos本身为我们提供了很丰富的http api来获取当前集群的属性,状态...目前存在的问题 打包task没有实现自动化, 我们虽然定制了若干种不同的rootfs, 比如c++11环境的, python环境的, java环境的等等, 但是想要运行的task依赖千差万别, 现在都是结合

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MESOS的验证和分角色执行 转

我的这个post大约介绍的是一个简单的mesos的翻译:http://domain.coding.io/?...p=121 但是实际操作我发现mesos对框架验证支持可能有Bug,或者就是Marathon的密码验证有问题,我今天调试了一天,依旧没有把框架验证调试通过。...但是我对整个框架的验证和角色分派有了新的认识: 我们部署mesos集群的时候会遇到这样的问题:集群机器可能分布在不同的机房,一般特定的服务,需要在同一个机房在部署实施,这时你就需要mesos的roles...#mesos slave mesos-slave --ip=localip --master=localhost:5050 --credential=file://path/to/file  --default_role...mesos的验证需要mesos.0.20.0以上的版本支持,mesos的验证可以做到三点: 1.在框架注册时进行验证 2.在框架运行任务或者执行程序的时候进行验证 3.在通过api关闭框架时进行验证

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mesos+marathon的端口占用问题 原

marathon有两个应用动态端口划分的范围配置字段 --local_port_max --local_port_min 另外在mesos的agent上有一个resources的字段,里面也可以设置端口的范围...原则上应用首先按照marathon的配置进行端口随机划分,但是到了agent会根据具体的host上的情况,再次按照resources的设置分派并上报给marathon和mesos master (上面的结论是我猜的...另外在文档 Port Mapping Network Isolator一节中有提到 sysctl net.ipv4.ip_local_port_range 这个系统参数控制了应用可以使用的所有随机端口的范围 mesos...启动docker应用之后会随机启动一个mesos-docker-excuter的进程来控制docker容器,并维持其到agent的通信,excuter使用的端口就来源ip_local_port_range

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关于Apache Mesos的一些想法

我关注Apache Mesos很长时间了。Apache Mesos从研究论文开始,2010年成为Apache孵化项目,后来从ASF“毕业”,并于2013年建立商业实体Mesosphere。...过去的几个月,发生了许多事,因此我想,这是个好机会来写写关于Mesos和其生态的文章。 关于Mesos和YARN已经有很多讨论了。...我也看到过诸如“Mesos的资源请求模型非常落后”的评论,也注意到Mesos在过去几年变得更加流行。这里的关键因素之一也许是Docker天花乱坠般的宣传以及各自对于协作层的需要。...在本篇的末尾,我们会再一次回到Mesos vs. YARN的话题。 我承认之前自己并没有完全理解Mesos的真正潜力,直到那天坐着读完Mesos研究论文,它包括设计哲学、资源分配、隔离保证和容错。...回到Mesos vs.

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