Mesos：一个开源的分布式弹性资源管理系统

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，目前twitter, apple等公司在大量使用mesos管理集群资源，大家记得apple的siri吗，它的后端便是采用的mesos进行资源管理（自行在网上查找文章：“新一代Siri后端将采用开放源代码平台Mesos”）。国内也有零零散散的公司在使用mesos，比如豆瓣。

Mesos是高仿google内部的资源管理系统borg（论文已经发表）实现的，随着近期它对docker容器支持的越来越好，将备受关注。（注：Mesosphere，一家试图围绕 Apache Mesos 项目开展商业活动的公司，不久前从 Andreessen Horowitz 那里获得了 1000 万美元投资。他做的事情就是用开源方案实现一个borg，选用的技术栈是：mesos+docker）。

谈到资源管理系统，更多人一下子想到的是Hadoop生态系统中的YARN，如何看待它与mesos的关系。

 

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（包括最新诞生的apache二级项目Twill，Apache Twill ，cloudera的Kitten，均是方便大家使用YARN而诞生的项目）。

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。

下面是Meos和YARN的对比：

总结

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。