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Yarn与Mesos

mesos解决了什么问题? 关于mesos,详细内容可参考博客 https://blog.csdn.net/u012050154/article/details/52572756 。...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?

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利用Mesos构建多任务调度系统

; Mesos简介 先放上官方网站, 上面有很详细的说明; 简单来说,Mesos就是用于整个计算中心的操作系统,它统一管理计算中心所有机器的cpu, memory, disk, network等计算资源.../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

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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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Mesos分布式架构进行工作

无需虚拟机和操作系统,Mesos创造了一个单独底层的集群为应用提供所需资源。本文将向您简单介绍Mesos分布式架构,详细讨论请见《Mesos 实战》一书。...你可以认为Mesos与当今虚拟化解决方案类似:像hypervisor一样抽象物理CPU、内存、磁盘资源,之后以虚拟机形式呈现。Mesos做相同的事情,但其将资源直接提供给应用。...Mesos架构图,包括一个或多个master、slave和framework masters Mesos master的职责是管理集群中在每台机器上运行的Mesos slave守护进程。...Mesos支持多种编程语言执行器,新的执行器可以与framework绑定在一起,当任务需要它时由Mesos slave从framework获取。...如你所看到的,Mesos提供了一个分布式、高可用的架构,master负责整个集群的调度工作,slave将有效资源通知调度器,并在集群中执行任务。 本文选自《Mesos 实战》

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