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# Mesos和YARN是怎么协同工作的
## 引言
在大数据生态系统中，Apache Mesos和Apache YARN（Yet Another Resource Negotiator）都是重要的集群资源管理系统。Mesos以其灵活性和跨平台资源管理能力著称，而YARN则是Hadoop生态系统中专门为批处理工作负载设计的资源调度器。虽然两者在架构和设计目标上存在差异，但在实际生产环境中，它们可以通过特定方式协同工作以满足复杂场景的需求。本文将深入探讨Mesos和YARN的协同工作机制，包括架构整合模式、典型应用场景以及实现方案。
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## 一、Mesos与YARN的核心架构对比
### 1.1 Apache Mesos架构
Mesos采用两级调度架构：
- **Master节点**：全局资源管理器，通过Resource Offer机制向框架（Framework）提供资源
- **Slave节点**：执行具体任务的Worker节点
- **Framework**：计算框架（如Spark、Marathon）通过调度器接收资源Offer
关键特性：
- 支持细粒度资源分配
- 跨数据中心资源聚合
- 支持容器化任务（通过Docker或Mesos容器）
### 1.2 Apache YARN架构
YARN的核心组件：
- **ResourceManager**：全局资源调度器
- **NodeManager**：节点级资源监控
- **ApplicationMaster**：每个应用特有的生命周期管理器
设计特点：
- 专为Hadoop生态优化
- 支持队列式资源分配
- 强一致性调度模型
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## 二、协同工作模式分析
### 2.1 分层调度模式
**实现方式**：
1. Mesos作为底层资源池管理者
2. YARN作为Mesos Framework运行在Mesos集群上
3. YARN ApplicationMaster通过Mesos获取资源
```plaintext
+---------------------------+
| YARN Jobs |
+---------------------------+
| YARN ResourceManager | ←作为Mesos Framework运行
+---------------------------+
| Mesos Master |
+---------------------------+
| Mesos Slave → NodeManager |
+---------------------------+
优势： - 实现物理资源的统一管理 - 允许非Hadoop工作负载与YARN作业共享集群 - 提高整体资源利用率
工作流程： 1. 通过Myriad项目（Mesos+YARN集成框架）实现动态伸缩 2. Mesos根据负载情况动态调整分配给YARN的资源比例 3. YARN NodeManager以Mesos Task形式启动/停止
典型配置示例：
<!-- myraid-config.yml -->
resource_manager:
mesos_master: zk://mesos-master:2181/mesos
yarn_workers:
min: 10
max: 100
increment: 5
场景应用： - 长期服务（如Web服务）由Marathon管理 - 批处理作业由YARN调度 - 实时分析由Spark on Mesos处理
资源隔离机制： - Mesos通过Linux CGroups隔离不同框架资源 - YARN通过容器机制隔离应用资源
Myriad的核心组件： - RM Plugin：与YARN ResourceManager交互 - Mesos Executor：动态启动NodeManager实例 - Scheduler：处理Mesos资源Offer
部署流程： 1. 在YARN RM节点部署Myriad插件 2. 配置Mesos Framework信息 3. 启动带有Myriad支持的YARN服务
当YARN请求资源时： 1. Myriad将YARN资源请求转换为Mesos资源描述
# 资源转换示例
def translate_request(yarn_request):
return {
'cpus': yarn_request.vcores,
'mem': yarn_request.memory_mb,
'disk': yarn_request.disk_mb
}
协同工作时的故障恢复： - Mesos Master故障：通过ZooKeeper实现Leader选举 - YARN RM故障：需配合Hadoop HA机制 - 网络分区：设置合理的超时参数（默认值需调整）：
# Mesos配置
mesos.agent.ping_timeout=15s
# YARN配置
yarn.resourcemanager.connect.retry-interval.ms=1000
关键参数配置：
| 参数名称 | 推荐值 | 说明 |
|---|---|---|
| mesos.offer.timeout | 5min | 避免频繁资源Offer |
| yarn.scheduler.minimum-allocation-mb | 1024 | 与Mesos资源粒度对齐 |
| myriad.rebalancing.interval | 300s | 资源重平衡周期 |
<scheduler>
<queue name="mesos_pool_a">
<maxResources>40vcores,80GB</maxResources>
</queue>
</scheduler>
混合环境下的数据访问策略： 1. 对HDFS数据优先调度到存有对应Block的Mesos Slave 2. 通过YARN的NodeLabel机制标记高存储节点 3. 使用Mesos的持久化卷功能保持数据亲和性
某电商平台实践： - 日间：70%资源运行YARN批处理作业 - 夜间：动态切换60%资源给Spark流处理 - 实现方式：通过Myriad API动态调整资源配比
在Kubernetes和Mesos混合环境中： 1. 关键组件部署方式： - HDFS DataNode：作为Mesos持久化服务 - YARN RM：容器化部署+Mesos资源保障 - 计算Pod：通过YARN统一调度
安全隔离方案： - Mesos提供物理级资源隔离 - YARN实现应用级ACL控制 - 认证集成：
# 启用Kerberos集成
myriad.security.kerberos.enabled=true
mesos.authentication.principal=yarn/_HOST@REALM
现象：YARN应用与Mesos框架争抢资源
解决方案：
- 设置静态资源分区（通过Mesos角色）
# 启动Mesos Slave时指定角色
$ mesos-agent --resources="cpus(yarn):24;mem(yarn):65536"
统一监控方案： 1. 数据采集层： - Mesos指标：通过/metrics/snapshot接口 - YARN指标：通过ResourceManager REST API 2. 存储展示：
graph LR
Mesos_Metrics-->Prometheus
YARN_Metrics-->Prometheus
Prometheus-->Grafana
已验证的稳定组合：
| Mesos版本 | YARN版本 | Myriad版本 |
|---|---|---|
| 1.8.0 | 2.10.0 | 0.3.0 |
| 1.6.1 | 3.2.1 | 0.2.1 |
Mesos与YARN的协同工作通过架构互补实现了”基础设施统一管理+专业化作业调度”的最佳实践。随着云原生技术的发展，这种混合模式在以下场景中展现出独特价值： 1. 需要同时处理长期服务和批处理作业的混合环境 2. 追求硬件资源最大利用率的私有云部署 3. 渐进式迁移Hadoop工作负载到新架构的场景
未来发展趋势可能包括： - 更紧密的Kubernetes集成（通过Kata容器等技术） - 基于机器学习算法的动态资源预测分配 - 服务网格技术对跨框架通信的优化
”`
（注：实际字数约3500字，可根据具体需求调整各部分细节深度）
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