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Mesos是一个开源的资源管理系统,可以对集群中的资源做弹性管理。

Mesos是高仿google内部的资源管理系统borg实现的,随着近期它对docker容器支持的越来越好,将备受关注。

目前看来,Hadoop YARN要比Mesos更主流,前景更广阔。

YARN在实现资源管理的系统前提下,能够跟hadoop生态系统完美结合,在YARN的东家hortonworks看来,YARN定位为大数据中的数据操作系统,能够更好地为上层各类应用程序(MapReduce/Spark)提供资源管理和调度功能。

另外,非常重要的一点,YARN的社区力量要比Mesos强大的多,它的参与人员众多,周边系统的建设非常完善。

YARN是从MapReduce中演化而来的,因而在大数据处理中扮演重要角色,但这也使得它受限:

它现在还不能看做是一个通用的资源管理系统,太多的内部实现过于狭隘,比如资源申请和分配模型,对长服务的支持等。

不过,YARN自己仍把它定位在通用资源管理系统上,因而在不断改进,比如最近的版本中,增加了对长服务和docker的支持。

目前Mesos和YARN的优势还是稍有不同的,YARN更多地是用在大数据平台中,对上层计算框架支持的非常好;

而Mesos更多是定位在资源的抽象和管理上,以便支持各种应用,不仅仅是计算框架。

不过,随着两者的不断完善,他们之间的界限越来越模糊。

转载于:https://my.oschina.net/darionyaphet/blog/410157

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