Mesos上部署spark

还是回到之前一直持续的Mesos话题。在之前的环节里,我们已经尝试了Mesos的安装,Marathon守护服务以及相对比较主流的Mesos作为Hadoop的资源管理器的实际操作。这次就说说同属于伯克利出品的Spark。

其实spark最初0.7以前的版本还没有自己的资源管理系统,资源的调度都是通过Mesos来执行的。甚至还有小道消息说spark本身就是Mesos用来作为测试的一个项目派生出来。所以说,相比Hadoop+mesos的组合,Spark+Mesos作为大数据分析平台是更为原生态的。

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Mesos管理Hadoop集群

还是说Mesos的话题。

作为Mesos,本质上是一个支持用户将整个机房中的所有硬件资源全部抽象化,然后随意的组合和分配。而作为Hadoop来说本身就是一个资源的无底洞,两个组合就是绝配了!

首先,还是需要提前按照这篇教程搭建一个Mesos集群。同时,本文中出现的所有IP地址以及主机角色也是按照上文中的配置。

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用Mesos管理Docker

前两篇东西,我们分别介绍了MesosDockers的安装和使用。在《Mesos实战》这篇的结尾,我说过将会介绍如何在Mesos集群之上跑几个任务。这趟就着重说说如何在Mesos中通过Docker跑几个Container。

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Mesos实战

Mesos是一个托管于Apache基金会的项目。旨在抽象了传统机房中全部服务器的CPU、内存存储资源,并提供了一系列的方法支持任务在多机器之间的调度和故障转移。用他们自己的话说“A distributed systems kernel”也就是说是一个分布式的内核。(就当前来说还远)。

这一次我们就从部署一个典型的Mesos集群开始,顺便提一下Mesos的几个框架类型。改日再弄一个将某某框架整合进Mesos的文档。

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