Apache Mesos底层基础库

合集下载

apache工具类常用方法

apache工具类常用方法

apache工具类常用方法
Apache Commons是一组开源工具库,提供了一些实用的方法和工具类,用于简化常见的编程任务。

以下是Apache Commons工具类中一些常用
的方法:
1. Apache Commons Lang:提供了一些用于处理Java基本类型的实用方法,例如字符串操作、数字格式化、数组操作等。

2. Apache Commons IO:提供了一些用于处理文件和IO操作的实用方法,例如文件操作、文件过滤、文件复制等。

3. Apache Commons Collections:提供了一些用于处理集合的实用方法,例如集合转换、集合过滤、集合映射等。

4. Apache Commons Math:提供了一些用于数学计算的实用方法,例如
数学函数、线性代数、统计计算等。

5. Apache Commons Validator:提供了一些用于数据验证的实用方法,
例如字符串验证、电子邮件验证、IP地址验证等。

这些工具类中的方法都是静态的,可以直接通过类名调用,无需创建对象实例。

使用这些工具类可以大大简化代码,提高开发效率。

mesos framework的组成

mesos framework的组成

mesos framework的组成
Mesos framework由以下几个组成部分构成:
1. Scheduler(调度器):调度器是Mesos framework与Mesos master进行交互的接口。

它负责接收来自Master的资源提供信息,并将任务分配给相应的任务执行器。

2. Executor(任务执行器):任务执行器是运行在Mesos slave上的组件,负责接收由调度器分配的任务,并在相应的资源上执行任务。

3. Mesos master(Mesos主节点):Mesos master是Mesos cluster的控制节点,负责管理整个集群的资源分配和任务调度。

它接收来自slave的资源提供信息,并将资源分配给相应的framework。

4. Mesos slave(Mesos从节点):Mesos slave是集群中的工作节点,负责接收来自Master的指令并执行任务。

Slaves向Master报告其资源提供情况,并接收来自Master的任务分配。

5. Framework library(框架库):框架库是一个开发框架或工具的软件包,使开发人员能够更容易地构建Mesos framework。

它提供了一组API和功能,可以与Mesos master和slave进行通信。

6. Web UI(Web界面):Mesos的Web界面提供了对集群资源和任务状态的可视化监控。

以上是Mesos framework的主要组成部分,通过它们的协作,Mesos能够实现任务的调度和集群资源的管理。

MESOS简介范文

MESOS简介范文

MESOS简介范文Apache Mesos 是一个集群管理器类似于YARN,提供了有效的、跨分布式应用或框架的资源隔离和共享,可以运行 Hadoop、MPI、Hypertable、Spark。

使用场景:假设公司需要频繁进行大数据计算,该任务运行时需要 N 多 CPU 和内存,为了满足这个需求,我们有两种思路:思路一)使用小型机,单机即可为任务提供足够的资源;思路二)分布式计算,即提供一批普通配置的机器(计算节点),也就是集群,将计算任务拆分到各机器上计算,然后汇总结果。

思路二是当前正在流行的做法,为了达到思路二的要求,我们需要建立数据中心(集群)。

进一步,为了充分利用数据中心(集群)的资源(譬如为不同的任务分配不同资源,按任务优先级分配资源等),我们就需要一个工具来进行整个数据中心资源的管理、分配等,这个工具就是Mesos。

与Mesos 类似的工具还有YARN。

除此之外, Mesos 不仅为计算任务 Offer 资源,它也支持运行长时任务(譬如Web应用)。

目前国外好多互联网公司都在使用 Mesos 来作为它们的集群管理工具,这里是一个 Powered by Mesos list:Mesos 和 Cloudera 的差别:Mesos 的主要目标就是去帮助管理不同框架(或者应用栈)间的集群资源。

例如,有一个业务需要在同一个物理集群上同时运行Hadoop,Storm及 Spark。

这种情况下,现有的调度器是无法完成跨框架间的如此细粒度的资源共享的。

Hadoop 的YARN 调度器是一个中央调度器,它可以允许多个框架运行在一个集群里。

但是,要使用框架特定的算法或者调度策略的话就变得很难了,因为多个框架间只有一种调度算法。

例如:MPI 使用的是组调度算法,而 Spark 用的是延迟调度。

它们两个同时运行在一个集群上会导致供求关系的冲突。

Mesos特性:Mesos 是一个双层调度器。

在第一层中,Mesos 将一定的资源提供(以容器的形式)给对应的框架。

通过Docker来部署Mesos集群

通过Docker来部署Mesos集群

-e "MESOS_PORT=5050" \-e "MESOS_LOG_DIR=/var/log/mesos" \-e "MESOS_QUORUM=1" \-e "MESOS_REGISTRY=in_memory" \-e "MESOS_WORK_DIR=/var/lib/mesos" \-d \garland/mesosphere-docker-mesos-master第四步:启动Marathon。

docker run \-d \-p 8080:8080 \garland/mesosphere-docker-marathon --master zk://${HOST_IP}:2181/mesos --zk zk://${HOST_IP}:2181/marathon第五步:启动Mesos Slave。

docker run -d \--name mesos_slave_1 \--entrypoint="mesos-slave" \-e "MESOS_MASTER=zk://${HOST_IP}:2181/mesos" \-e "MESOS_LOG_DIR=/var/log/mesos" \-e "MESOS_LOGGING_LEVEL=INFO" \garland/mesosphere-docker-mesos-master:latest第六步:访问 Mesos 页面。

Mesos Web 页面地址是:http://${HOST_IP}:5050第七步:通过Marathon的Web页面启动一个Job。

Marathon Web页面地址是:http://${HOST_IP}:8080。

Marathon 可以让你部署长期运行的Job到Mesos Slave容器上,这个可以帮助你去检查你的集群是否启动,并且处于running的状态,打开上面的地址后你会看到下面的页面:以到容器中查看文件是否创建,并检查下这个Job是不是一直在运行。

容器编排工具Mesos的使用方法与部署指南

容器编排工具Mesos的使用方法与部署指南

容器编排工具Mesos的使用方法与部署指南随着容器技术的兴起以及云计算的迅速发展,容器编排工具成为企业进行应用部署和管理的重要工具之一。

Mesos作为一款开源的容器编排工具,具备高度可扩展性和可靠性,为企业提供了灵活且强大的管理方案。

本文将详细介绍Mesos的使用方法与部署指南,帮助读者更好地了解和运用该工具。

一、Mesos简介与特点Mesos是由Apache基金会开发和维护的一款开源的分布式系统内核,旨在为大规模的应用程序提供高效的资源管理。

Mesos的设计理念是将整个数据中心的资源视为一个大容器,将资源进行统一管理和分配,从而实现高效的资源利用和任务调度。

Mesos的核心特点包括:1. 高度可扩展性:Mesos支持扩展到上千台机器,能够容纳数以万计的任务。

它采用了多级调度架构,可以有效地管理和调度大规模集群中的资源。

2. 多种应用支持:Mesos不仅支持Docker等常见的容器技术,还兼容其他各类应用框架,如Hadoop、Spark等。

这使得Mesos成为一个通用的资源管理平台,可以方便地集成各种应用和服务。

3. 高可用性和容错性:Mesos的设计目标之一是提供高可用性和容错性的系统。

它采用了主从架构,主节点负责资源的调度,从节点则负责具体任务的运行。

当主节点发生故障时,从节点可以接管工作,保证整个系统的正常运行。

二、Mesos的部署与配置要使用Mesos,首先需要进行部署和配置。

以下是Mesos的部署指南:1. 下载与安装:可以从Mesos的官网上下载最新的稳定版本,然后按照官方提供的安装指南进行安装。

Mesos支持各种操作系统,如Linux、Mac OS和Windows。

2. 配置文件:在安装完成后,需要配置Mesos的相关参数。

配置文件一般位于/etc/mesos下,可以根据需求进行修改和调整。

主要的配置参数包括集群名称、IP 地址、端口号等。

3. 启动Mesos:配置完成后,可以通过执行mesos-master命令启动主节点,通过执行mesos-slave命令启动从节点。

hadoop是什么

hadoop是什么

初识大数据(二. Hadoop是什么?)hadoop是一个由Apache基金会所发布的用于大规模集群上的分布式系统并行编程基础框架。

目前已经是大数据领域最流行的开发架构。

并且已经从HDFS、MapReduce、Hbase三大核心组件成长为一个具有60多个组件构成的庞大生态,可以满足大数据采集、存储、开发、分析、算法、建模等方方面面。

在hadoop的使用版本中,目前除Apache的版本,hadoop还有Cloudera与Hortonworks公司的两大发行版,并且两家公司还有各自的开分的相关生态组件、管理工具。

便于Hadoop集群的供应、管理和监控。

一.两开发行版1.Cloudera1)Cloudera Manager管理工具:收费,稳定性高、集成性差、hadoop 版本更新慢、不支持二次开发、安装复杂。

,2) CDH发行版:部分开源,基本上支持所有组件,只依赖cdh自已的版本2.Hortonworks1)Ambari管理工具:免费,稳定性相对不高,集成性好,hadoop版本更新快,支持二次开发、安装简便。

2)HDP发行版:完全开源,基本上支持所有组件,直接依赖apache hadoop版两个发行版,在个别组件是不兼容的,比如安全组件等。

另外,现在这两个公司已经合并了,意味着将来在组件等方面会有所融合。

二.Hadoop常用组件简介1.核心组件1)HDFS:分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上。

能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。

HDFS 允许您连接多个集群中包含的节点,那些集群上分布着一些数据文件。

然后可以将那些数据文件作为一个无缝文件系统来进行访问和存储。

2)Yarn:(Yet Another Resource Negotiator)也被称为MapReduce2.0是一种新的Hadoop 资源管理器,它是一个通用资源管理系统,可为上层应用提供统一的资源管理和调度,为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面提供支持。

云计算中的开源技术作业系统讲解

云计算中的开源技术作业系统讲解

云计算中的开源技术作业系统讲解随着云计算的快速发展,越来越多的企业开始使用云计算来运行他们的业务。

而这些企业在使用云计算的同时,也需要使用到各种各样的软件系统,以满足他们特定的业务需求。

而其中最重要的就是作业系统。

作业系统是指一个可以承担复杂的任务并按照各种需求管理资源的软件程序,通俗来说就是一种管理计算机资源的程序。

在云计算中,作业系统是非常重要的,因为它可以让云计算更加高效和灵活。

而在云计算中,开源技术的作业系统则成为了非常流行和重要的选择。

开源技术的作业系统有很多,其中最流行和重要的就是Apache Hadoop和Apache Mesos。

下面我们来分别介绍一下这两个开源技术的作业系统。

首先,我们来介绍一下Apache Hadoop。

该软件是一个开源的分布式计算系统,主要用于解决大数据处理的问题。

它可以处理大量的数据,并且可以分布式计算。

同时,Hadoop的作业系统还可以自动分配任务以及重新分配任务,以保证整个计算过程的高效性和可靠性。

除此之外,Hadoop的作业系统还支持MapReduce任务模型。

这个模型主要用于把大数据拆分成多个子集,然后在多台计算机上进行计算,最后把结果合并到一起。

这种模型可以让数据的处理更加高效,同时还可以降低计算机的资源占用率,以便其他任务可以运行。

接下来,我们再来介绍一下Apache Mesos。

这是一个开源的集群管理系统,可以管理整个云计算环境中的资源。

Mesos的作业系统可以使用户自由地调度资源,并且可以根据工作负载自动调整资源。

这要求Mesos要支持多种不同的资源调度,并且可以根据任务的不同类型进行调度。

同时,Mesos的作业系统还可以容错,即使出现了一些节点故障,它也可以自动地重新分配任务。

此外,Mesos的作业系统还提供了一套易于使用的API,使用户可以轻松地开发并添加自己的框架。

这个框架可以按照用户自定义的方式管理和控制资源,从而满足用户的特定需求。

MES系统框架及功能简介

MES系统框架及功能简介

MES系统框架及功能简介MES系统是一种包含了多种功能的全面管理系统,其核心特点是链接制造过程中各个环节的数据,以供企业快速调整、优化生产活动。

MES系统能够汇集数据,概括生产过程,支持实时监控,并能提供各类生产信息,以便企业最优化生产成果,增强市场竞争力。

MES系统框架MES系统的框架包括以下5个基本层次:1. 应用层MES应用层主要为企业应用提供跨平台的软件系统,如仿真模型、流程建模、数据分析、原材料采购、物料控制等。

此层次的主要任务是整合所有的MES数据,并将其转化成有用的生产信息。

2. 数据层数据层是MES系统的中心,在此层,MES系统收集的各种生产数据被处理和存储。

此层主要有以下功能模块:接口、数据库、消息队列、数据中心、数据清洗、数据分析、数据标签等。

MES系统通过这些模块将生产数据从采集到处理转化,再到最终结果分析、报告输出。

3. 资源层资源层主要实现MES系统和工厂控制、管理用的系统设备和人员之间的交互。

此层包括以下几个主要的模块:设备管理,人员管理,工艺路线,订单管理等。

在MES系统管理的工厂中,每个设备和人员都有其对应的资源标识,用于追踪其生产过程的数据信息。

4. 通讯层通讯层是MES系统中比较重要的层次, 主要实现各种标准化的通讯协议和非标准化的数据发生式,来实现与现场设备和外部系统的数据通讯交互。

此层包含的通讯设备和技术包括:M2M、物联网、OPC、PLC、MODBUS等。

5. 硬件层硬件层包含了MES系统所需的各种硬件设施,如服务器、存储、通讯设备、工厂设备等。

此层是MES系统的重要支持基础, 它不仅保证MES系统正常运行,还支持MES应用层的各种功能。

MES系统主要功能MES系统系统主要功能包括:1. 生产调度管理根据生产计划与企业实际情况,MES系统可以为生产车间中的生产活动建立优化调度的效率。

通过提前计算、物料调整、技能培训,MES系统可以帮助企业有效规避生产中可能出现的问题,并确保生产活动的有效完成。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

Apache Mesos底层基础库
Protocal Buffer是google开源的用于数据交换的库,常用于跨语言的数据访问,担任的角色一般为对象的序列化反序列化。

另一个与之类似的开源软件是facebook开源的thrift,它们两个最大区别是thrift提供了自动生成RPC的功能而Protocal Buffer需要自己实现,但Protocal Buffer 的一个优势是其序列化反序列化非常高效。

AD:
1.Protocol buffer
Protocal Buffer是google开源的用于数据交换的库,常用于跨语言的数据访问,担任的角色一般为对象的序列化反序列化。

另一个与之类似的开源软件是facebook开源的thrift,它们两个最大区别是thrift提供了自动生成RPC的功能而Protocal Buffer需要自己实现,但Protocal Buffer 的一个优势是其序列化反序列化非常高效。

2.Libprocess
libprocess是采用CC++编写的高效消息传递编程模型(基于消息传递的网络通信模型,而不是RPC),由伯克利开源。

其整个实现非常简单,包括最基本的消息发送和接收等。

2.1Libprocess模型
在mesos中,主要有四个角色,分别是:mesos-master,mesos-slave,framework(HadoopSpark MPI等)scheduler,executor(在mesos-slave上执行framework task的组件),每种角色均是一个Process,在实现时会继承libprocess中的ProtobufProcess类(它又继承了Process类),这样,它们均会编成一个后台运行且不断监听protocal buffer消息的socket server,如下图所示:
2.2各种常用函数
Libprocess+protocol buffer组合是mesos最底层最重要的消息传递基础库(没有采用RPC机制),由于该库采用了基于Protocal Buffer消息传递的通信机制),因而非常高效。

Mesos常用的两个头文件是libprocess\include\process下的process.hpp和protobuf.hpp,这两个提供了用于消息传递的API,其中process.hpp是最核心的文件水草玛瑙 ,提供了原始的接口,而protobuf.hpp是在process.hpp基础上,加入了ProtocalBuffer对象参数,使ProtocalBuffer使用起来更加容易。

(1) install
void install(void (T::*method)(P1C),P1 (M::*param1)() const);
安装一个处理ProtocalBuffer消息的handler,其中,消息类型是M,该消息对应的处理函数是method,函数参数为M::*param1。

举例:mesos中slaveslave.cpp:
install( Slave::newMasterDetected, NewMasterDetectedMessage::pid);
安装一个处理NewMasterDetectedMessage(ProtocalBuffer对象)的handler,mesos slave一旦接收到该消息,便会调用newMasterDetected函数处理,且该函数的输入参数是NewMasterDetectedMessage消息中的pid属性。

voidinstall(conststd::string name,void(T::*method)(constUPID ,conststd::string ))
安装一个处理字符串的handler,也就是说,当收到字符串name后,调用函数method进行处理。

这个API在mesos中的典型应用时高山茶 维持master与slave之间的心跳,以确定彼此活着:
在slaveslave.cpp中:
install( PING , Slave::ping);voidSlave::ping(constUPID from,conststring body){send(from, PONG } 在mastermaster.cpp中:
install( PONG , SlaveObserver::pong);voidpong(constUPID from,conststring body){timeouts=0;pinged=false;}voidtimeout(){if(pinged){Sowehaven'tgotbackapongyet...if(++timeo uts =MAX_SLA VE_TIMEOUTS){deactivate();return;}}send(slave, PING );pinged=true;delay(SLA VE_PONG_TIMEOUT,self(), SlaveObserver::timeout);}
(2) send
voidsend(constprocess::UPID to,constgoogle::protobuf::Message message)
向某个UPID上发送消息,其中UPID代表一个socket,里面含有ip和port信息,而消息message
是ProtocalBuffer定义的对象。

(3) dispatch
voiddispatch(constUPID pid,conststd::tr1::shared_ptr f)
执行进程pid中的函数f,为了提高效率,该函数并不会等到函数f执行完成,而是采用了异步的方法:将函数f放入一个函数队列,由另外一个进程(或者多个)不断从队列中获取函数,依次执行。

(4) delay
Timerdelay(doublesecs,constPID pid,void(T::*method)())
延迟secs秒调度进程pid中的方法method,并返回一个计数器,通过这个计时器,可取消该调度。

在mesos中,巧妙地通过该函数构造了一个无限循环以不断检测空闲资源,并将之分配给各个框架,代码如下:
voidMaster::initialize(){ timerTickTimer=delay(1.0,self(), Master::timerTick);}voidMaster::timerTick(){ timerTickTimer=delay(1.0,self(), Master::timerTick);} 上面函数代码段可完成每1s调用一次timerTick函数的功能。

3.Boost
非常有名的开源C++基础库,里面的STL非常高效方便,已被很多著名软件采用。

4.Zookeeper
是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统,提供的功能包括:配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。

Mesos采用zookeeper解决master单点故障问题,使用zookeeper搭建一个master集群,当master出现故障时,选择一个standby master 变为master。

5.glog
Google开源的C++日志库,主用于C++程序中打印日志,打印格式如下:
I0411 17:26:54.150193 20653 main.cpp:111] Creating process isolation module
I0411 17:26:54.150400 20653 main.cpp:119] Build: 2012-04-11 16:50:21 by root
I0411 17:26:54.150658 20653 main.cpp:120] Starting Mesos slave
I0411 17:26:54.152981 20669 slave.cpp:191] Slave started on 123.145.2.2:34694
I0411 17:26:54.153024 20669 slave.cpp:192] Slave resources: cpus=2; mem=490
6.gmock
开源C++ 单元测试框架
7.参考资料
(1)Mesos主页:index.html
(2)Mesos代码:https:reposasfincubatormesostrunk
原文链接:apache-mesosmesos-base-libarary【编辑推荐】Apache Mesos的任务分配过程分析Apache Mesos的Framework与Executor注册过程分析Apache Mesos调度机制Apache Mesos模块间通信架构【责任编辑:chensf TEL:(010)68476606】
程序员教程(第2版)
本书按照人事部、信息产业部全国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试程序员考试大纲编写,是对2004版的修订版,内容包括计。

相关文档
最新文档