關于Apache Mesos的一些想法

我關注Apache Mesos很長時間了。Apache Mesos從研究論文開始，2010年成為Apache孵化項目，后來從ASF“畢業”，并于2013年建立商業實體Mesosphere。

過去的幾個月，發生了許多事，因此我想，這是個好機會來寫寫關于Mesos和其生態的文章。

關于Mesos和YARN已經有很多討論了。我也看到過諸如“Mesos的資源請求模型非常落后”的評論，也注意到Mesos在過去幾年變得更加流行。這里的關鍵因素之一也許是Docker天花亂墜般的宣傳以及各自對于協作層的需要。在本篇的末尾，我們會再一次回到Mesos vs. YARN的話題。

我承認之前自己并沒有完全理解Mesos的真正潛力，直到那天坐著讀完Mesos研究論文，它包括設計哲學、資源分配、隔離保證和容錯。

Mesos應對的核心挑戰是，在不了解一個框架的前提下如何滿足對框架的 約束（constraints），這也是資源分配中最難以理解的地方。Mesos處理資源的方式就像家長主持一個孩子的生日派對：好比你要為15個孩子 （==框架）提供食物（==資源），并且不可能知道他們的喜好（==安置傾向）。但你可以提供給他們一塊披薩或者一碗芝麻菜，并且他們可以免費接受（現在 或一會之后）或者拒絕。而且，剛接一位客人下車的爸爸也許會告訴你，那人的小孩是素食主義者，那么提供牛肉漢堡（==過濾物）給那個小孩就說不通了。

有一個有趣的事實（雖然我認為這是公知的），Mesos和Spark有一個共同點：Matei Zaharia——來自一個靠近加拿大安大略的小鎮——他是加州伯克利分校AMP實驗室的學生，這個實驗室為Mesos和Spark都做了巨大貢獻。最近，他出任Databricks的CTO，Databricks是一家指導Spark的商業實體公司。

回到Mesos vs. YARN——幸運的是最近這不再是一個二選一的問題了：使用Myriad項目（由 eBay、Mesosphere和MapR的共同開發，現在交由ASF孵化），你可以讓它們在集群中共存并調度它們。簡而言之，是一個Mesos框架用來 動態擴展YARN集群，并支持運行Hadoop應用，如Spark和非Hadoop應用，如Node.js、Memcached、RoR等。激動人心的時 刻！

這就是我個人對于Apache Mesos的看法，寫于2015年二月中旬。我會繼續關注Myriad，作為初學者的你如果還未嘗試，或許你可以試試測試驅動Mesos。