回想起第一次接触Mesos, 当时有很多困惑: "这到底是用来做啥的？跟YARN比有什么优势？有哪些大公司在使用么?"。
然而现在技术日新月异地发展, Mesos这个生态圈也开始被越来越多的团队熟悉关注, 像k8s,Swarm之类的重量级竞品一个个地涌现。
在踩了或多或少的坑, 现在重新回到这个问题, 简而言之:
Q1: 这到底是用来做啥的?
通俗地讲, 就是把N台机器当做1台机器使用
Q2: 跟YARN比有什么优势？
更加通用, 不局限在数据分析领域
Q3: 有哪些大公司在使用么?
做技术预研的时候因为看到苹果在用, 心里倍儿踏实
Mesos在团队的变迁史
(一) 为Spark而Mesos
我们的分析团队一直都是在传统的CDH上跑Hadoop生态。对新业务评估时决定拥抱Spark, 但CDH升级困难, Spark版本滞后, 使用起来也远比Hadoop繁琐。最后我们决定基于Mesos从头构建新的数据分析基础环境。
但是Mesos上缺乏我们必须的HDFS和HBase。经过讨论我们决议了两种方案。
方案一
将HDFS,HBase和Mesos独立部署在裸机上, 如下图
(前期方案一)
但实际使用时会因为HDFS和HBase并非在Mesos的隔离环境下运行, 与Mesos会竞争系统资源。基于这样的考虑,我们否决了这种方案。
方案二
HDFS和HBase也运行在Mesos中。这种方案避免了上述问题, 但也意味着我们需要自己实现这两个服务在Mesos中的部署。团队的大神担起了这个任务, 制作了HDFS和HBase的Docker镜像, 通过marathon部署在Mesos中。
(前期方案二)
基于这样的部署形式, 团队顺利地过渡到Spark生态, 让我们的分析系统更加飞快地运转。
(二) 好马还需配好鞍, 这个鞍叫DC/OS
DC/OS可谓Mesos生态里的Cloudera。但由于其商业收费, 对于我们这样的初创团队一直都是"可远观而不可亵玩"。
直到其开放了社区版, 我们才得以略窥一斑。
在没有引入DC/OS之前, 对于管理Mesos集群我们碰到以下几个痛点:
没有自动化运维脚本。新增、删除节点、变更配置均需要手工介入。
没有直观的可视化图表来查看各项运行指标。Mesos自带的界面相对比较简单,体验不佳。
没有集中的日志管理。
安装一些通用的服务比较繁琐。
通过DC/OS管理Mesos集群, 可以轻松地使用Bootstrap节点方便地管理各个节点, 其服务也都通过systemd来管理依赖, 避免了手工管理的繁琐。
通过官方的教程, 可以很方便地配置安装节点, 以下是范例:
agent_list:
- 10.10.11.48
- 10.10.11.29
- 10.10.11.56
- 10.10.10.188
- 10.10.11.57
- 10.10.11.88
- 10.10.11.89
- 10.10.10.113
- 10.10.10.168
# Use this bootstrap_url value unless you have moved the DC/OS installer assets.
bootstrap_url: file:///opt/dcos_install_tmp
cluster_name: maxleap
exhibitor_storage_backend: zookeeper
exhibitor_zk_hosts: 10.10.10.125:2181,10.10.10.149:2181,10.10.10.122:2181
exhibitor_zk_path: /dcos_uat
log_directory: /genconf/logs
master_discovery: static
master_list:
- 10.10.10.187
- 10.10.10.176
- 10.10.10.164
process_timeout: 600
resolvers:
- 10.10.10.156
ssh_key_path: /genconf/ssh_key
ssh_port: 22
ssh_user: root
oauth_enabled: 'false'
telemetry_enabled: 'false'
#roles: slave_public
#weights: slave_public=2
UI简洁易用, 比较常用的一些功能大多都已包含。通过使用Universe的包管理器, 我们可以很方便地一键安装各种常见服务。
(DC/OS图示)
DC/OS默认也给我们安装了mesos-dns, 我们可以使用DNS的A记录轮询来实现简陋的服务发现。通过marathon部署服务现在可以直接使用服务名.marathon.mesos直接定位服务所在节点。
在某些场合下这已经足够好用。Universe集成的HDFS也使用了DNS来定位各类型的节点, 这样带来的很大的方便就是像core-site.xml,hdfs-site.xml这样的配置文件就相对稳定(之前我们使用主机hostname来管理, 当节点发生变动时需要所有程序变更配置文件)。
接下来我们开始尝试改造之前的基础服务。
HDFS
综上的几个优点, 我们将之前Spark的HDFS切换到Universe提供的版本, 这个版本的好处是其自己实现了一个Mesos的framework来实现HA, 其数据也使用了Mesos的持久化卷。美中不足的是其使用了mesos原生的隔离, 而没有使用docker, 鉴于国内的网络环境, 其下载速度惨不忍睹。为此我们搭建了Universe私服, 改写了所有的资源文件指向到内网, 加快了部署速度。官方的教程很详细, 这里是传送门。
HBase
对于HBase, 我们也重新制作了docker镜像。以下是Dockerfile:
# 基于debian的oracle-jdk8
FROM 10.10.10.160:8010/zero/java:8
MAINTAINER wcai wcai@maxleap.com
ENV \
HBASE_VERSION="1.2.1" \
HADOOP_VERSION="2.5.2" \
HBASE_HOME="/hbase" \
HADOOP_CONF_DIR="/etc/hadoop" \
JAVA_LIBRARY_PATH="/usr/lib/hadoop" \
HBASE_CLASSPATH="/etc/hadoop" \
HBASE_MANAGES_ZK="false"
RUN \
apt-get update -y && \
apt-get install curl -y && \
mkdir -p /var/log/hbase && \
curl -o /tmp/hbase.tar.gz http://mirrors.aliyun.com/apache/hbase/${HBASE_VERSION}/hbase-${HBASE_VERSION}-bin.tar.gz && \
tar xvzf /tmp/hbase.tar.gz -C /tmp/ && \
rm -f /tmp/hbase.tar.gz && \
mv /tmp/hbase* ${HBASE_HOME} && \
rm -rf ${HBASE_HOME}/docs \
${HBASE_HOME}/bin/*.cmd \
${HBASE_HOME}/conf/*.cmd \
${HBASE_HOME}/*.txt && \
curl -o /tmp/hadoop.tar.gz http://mirrors.aliyun.com/apache/hadoop/core/hadoop-${HADOOP_VERSION}/hadoop-${HADOOP_VERSION}.tar.gz && \
tar xvzf /tmp/hadoop.tar.gz -C /tmp && \
rm -f /tmp/hadoop.tar.gz && \
mv /tmp/hadoop* /tmp/hadoop && \
mv /tmp/hadoop/lib/native /usr/lib/hadoop && \
rm -rf /tmp/hadoop && \
mkdir -p ${HADOOP_CONF_DIR} && \
apt-get remove curl -y && \
apt-get clean && \
rm -rf /var/lib/apt/lists/* /tmp/* /var/tmp/*
WORKDIR ${HBASE_HOME}
# 默认集成的hdfs配置, 也可通过marathon的uris挂载进去。
COPY ./conf/* /etc/hadoop/
ENTRYPOINT [ "bin/hbase" ]
HMaster的marathon配置范例:
{
"id": "/hbase/master",
"args": [
"master",
"-Dhbase.master.port=6000",
"-Dhbase.master.info.port=6010",
"-Dhbase.zookeeper.quorum=master.mesos",
"-Dzookeeper.znode.parent=/hbase",
"-Dhbase.rootdir=hdfs:///hbase",
"-Dhbase.cluster.distributed=true",
"start"
],
"instances": 1,
"cpus": 1,
"mem": 2048,
"container": {
"type": "DOCKER",
"docker": {
"image": "10.10.10.160:8010/zero/hbase:1.2.1",
"forcePullImage": true,
"network": "HOST"
}
}
}HRegion的marathon配置范例:
{
"id": "/hbase/region",
"args": [
"regionserver",
"-Dhbase.regionserver.port=6020",
"-Dhbase.regionserver.info.port=6021",
"-Dhbase.zookeeper.quorum=master.mesos",
"-Dzookeeper.znode.parent=/hbase",
"-Dhbase.rootdir=hdfs:///hbase",
"-Dhbase.cluster.distributed=true",
"start"
],
"instances": 4,
"constraints": [["hostname", "UNIQUE"]],
"cpus": 1,
"mem": 1024,
"container": {
"type": "DOCKER",
"docker": {
"image": "10.10.10.160:8010/zero/hbase:1.2.1",
"forcePullImage": true,
"network": "HOST"
}
}
}以上仅为范例, 其他类型的实例也可类似启动, 如backup, thrift2, rest等, 在此略过。
另外可以进一步定制entrypoint, 启动的端口可以通过marathon管理的PORT?来定义。甚至可以让marathon给你随机安排端口。
Spark
虽然Universe自带了Spark的dispatcher服务,默认使用了dist-url的方式, 但我们想让Spark运行时全部在docker中。(老板~ 再来几串Dockerfile)
首先是mesos基础镜像
FROM 10.10.10.160:8010/zero/java:8
MAINTAINER wcai wcai@maxleap.com
# 0.28.0-2.0.16.debian81
# 0.28.1-2.0.20.debian81
# 0.28.2-2.0.27.debian81
ENV \
MESOS_PACKAGE_VERSION="0.28.1-2.0.20.debian81" \
MESOS_NATIVE_LIBRARY="/usr/lib/libmesos.so" \
MESOS_NATIVE_JAVA_LIBRARY="/usr/lib/libmesos.so"
# 顺带把hdfs的native-lib也集成进去
COPY lib/* /usr/lib/
RUN \
apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv E56151BF && \
echo "deb http://repos.mesosphere.com/debian jessie main" | tee /etc/apt/sources.list.d/mesosphere.list && \
apt-get update && \
apt-get install --no-install-recommends -y --force-yes mesos=${MESOS_PACKAGE_VERSION} && \
apt-get clean && \
rm -rf /var/lib/apt/lists/* /tmp/* /var/tmp/* && \
ln -snf /opt/jdk/bin/java /etc/alternatives/java
CMD [ "bash" ]
然后是Spark的
FROM 10.10.10.160:8010/zero/mesos:0.28.1
MAINTAINER wcai wcai@maxleap.com
ENV \
SPARK_HOME="/opt/spark" \
SPARK_VERSION="2.0.0" \
HADOOP_VERSION="2.6"
RUN \
apt-get update -y && \
apt-get install curl -y && \
curl -o /tmp/spark.tar.gz http://mirrors.aliyun.com/apache/spark/spark-${SPARK_VERSION}/spark-${SPARK_VERSION}-bin-hadoop${HADOOP_VERSION}.tgz && \
tar xvzf /tmp/spark.tar.gz -C /opt && \
mv /opt/spark* /opt/spark && \
rm -rf /tmp/spark.tar.gz \
$SPARK_HOME/jars/*yarn*.jar \
$SPARK_HOME/bin/*.cmd \
$SPARK_HOME/data \
$SPARK_HOME/examples \
$SPARK_HOME/python \
$SPARK_HOME/yarn \
$SPARK_HOME/R \
$SPARK_HOME/licenses \
$SPARK_HOME/CHANGES.txt \
$SPARK_HOME/README.md \
$SPARK_HOME/NOTICE \
$SPARK_HOME/LICENSE \
$SPARK_HOME/conf/* && \
apt-get remove curl -y && \
apt-get clean && \
rm -rf /var/lib/apt/lists/* /tmp/* /var/tmp/*
# 如果你想加入一些自己的配置
COPY ./spark-defaults.conf $SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf
ENV TZ=Asia/Shanghai
WORKDIR $SPARK_HOME
CMD [ "bash" ]
最后是spark-mesos-dispatcher的
FROM 10.10.10.160:8010/zero/spark:2.0.0
MAINTAINER wcai wcai@maxleap.com
ENV \
PORT0="8081" \
PORT1="7077" \
SPARK_DISPATCHER_NAME="spark" \
ZK="master.mesos:2181" \
ZK_MESOS_ROOT="mesos"
COPY ./entrypoint.sh /usr/local/bin/entrypoint
CMD [ "entrypoint" ]
其中的entrypoint脚本
#! /bin/sh
export PATH=$PATH:$HADOOP_PREFIX/bin
if [ -z ${LIBPROCESS_IP} ]; then
export LIBPROCESS_IP=$(ip addr show eth0 | grep -Eo '[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}\.[0-9]{1,3}' | head -1)
export SPARK_LOCAL_IP=${LIBPROCESS_IP}
fi
if [ -z ${LIBPROCESS_IP} ]; then
echo "error: LIBPROCESS_IP is blank."
exit 1
fi
export MESOS_MASTER="mesos://zk://${ZK}/${ZK_MESOS_ROOT}"
echo "************************************************************"
echo "LIBPROCESS_IP: ${LIBPROCESS_IP}"
echo "MASTER: ${MESOS_MASTER}"
echo "WEBUI PORT: ${PORT0}"
echo "RPC PORT: ${PORT1}"
echo "************************************************************"
$SPARK_HOME/bin/spark-class \
org.apache.spark.deploy.mesos.MesosClusterDispatcher \
--master ${MESOS_MASTER} \
--host ${LIBPROCESS_IP} \
--port ${PORT1} \
--webui-port ${PORT0} \
--name "${SPARK_DISPATCHER_NAME}" \
--zk ${ZK} \
--properties-file ${SPARK_HOME}/conf/spark-defaults.conf
大功告成, 只需要在marathon中启动dispatcher。spark-submit时指定spark.mesos.executor.docker.image为spark的docker镜像即可。你可以制作不同版本的spark镜像, 随意切换。(麻麻再也不用担心我追不上spark官方的升级速度了)
(三) marathon-lb, 你值得拥有
Mesos的资源专供数据分析团队使用是相当浪费的。为此团队开始尝试将公司的其他服务陆续迁移进来。
公司已有的Rest API大多都是docker容器形式部署在各个服务器上。本来的计划是通过marathon部署, 使用域名做服务发现, 然后nginx反向代理到公网。但实际实施中踩了个坑。因为nginx的配置域名的upstream很成问题, 一旦指向的ip变动就会导致解析失败。尝试使用网上的各种方法(如配置resolver设置upstrem变量, 改用tengine的ngx_http_upstream_dynamic_module) 都无法完美解决这个问题。
最后团队还是决定引入marathon-lb, 替代原先基于mesos-dns的服务发现。
marathon-lb其实是一个HAProxy的包装, 它能动态地绑定marathon的服务。我们以internal形式部署, 某个服务如果需要做服务发现负载匀衡, 只需要加一个label为HAPROXY_GROUP: internal即可, 非常方便。这样最终的形态就变成如下的架构:
(部署架构)
在小范围的服务迁移测试稳定之后, 团队陆续将一些其他服务迁移过来, 也释放了一些服务器资源, 将这些空闲的服务器也重新回收纳入到我们的Mesos集群中。
在此之后, 维护这些服务变得简单便捷, 泡杯咖啡, 点点鼠标就可以轻松搞定, 运维压力减小了很多。
未来的愿景(补轮子篇)
拥有了以上的这些基础架构服务之后, 一切都可以运转起来。但总有一些痛点需要我们自己造轮子去解决。
作业管理
当你有大量的Spark批处理作业时, 一个很头疼的事情就是如何去调度这些作业。
以前我们通过chronos来做执行管理, 但这个工具太过简陋, 对于cluster-mode下的spark作业, 如果你想定义依赖, 则需要使用它的异步回调来通知作业已完成, 这样一来无可避免需要侵入业务代码。(程序猿表示如果要妥协强行写这些跟业务半点关系都没有的代码, 我选择狗带)
我们需要一个零侵入的Spark通用作业流程解决方案。为此我们自己实现了一个小项目(Armyant), 旨在解决这个问题。
整体架构很简单, 通过Activiti做流程引擎, Quartz做定时调度, Zookeeper来做状态通知:
(armyant架构图)
外加一套易用的UI, 第一个版本就能顺利跑起来。
(armyant图示1)
后续又实现了一个mesos framework, 这样也可以定义一些one-off形式的任意docker任务。接着再向上封装一下, 包装一层任意的Java服务也很方便。当然mesos生态圈其实也有很多专门为one-off形式的作业而生的工具, 如eremetic等等。
(armyant图示2)
监控报警
虽然DC/OS社区版可以查看当前的运行状态, 但它没有监控报警相关的功能(天下没有免费的午餐)。目前我们在每个节点上部署了传统的nagios。
在接下来的阶段, 团队也会对此做进一步的探索。
日志系统
DC/OS再配合mesos自带的日志其实已经很大程度上方便了查看日志的需求。甚至DC/OS本身也可以接入ELK。但我们期望有更高级的日志分类收集, 这需要定制一些收集处理模块。团队的大神亲自操刀正在实现这些高级的功能, 随着业务的扩张，能有一个可以灵活定制的日志处理系统是很有好处的。我的Leader也常说, 大厂和小厂的东西, 区别就在于大厂的监控报警运维系统做得非常完善易用。
文末最后, 作为一个初创小团队, 笔者觉得Mesos对我们的利好是不言而喻的。也希望让我们的集群更加稳定健壮, 来支撑我们日益增长的业务系统。
技术活动预告
主题：技术分享沙龙 | 知云善用，让移动研发更快速简单
时间：2016年8月28日 周日 14:00-17:00
地点：COCOSPACE北虹桥站·上海市嘉定区鹤望路679弄2号楼一层
报名链接：http://t.cn/Rt9ooRw
作者信息
本文系力谱宿云LeapCloud旗下MaxLeap团队_数据分析组成员：蔡伟伟 【原创】
力谱宿云LeapCloud首发地址：https://blog.maxleap.cn/archi...
蔡伟伟，本科毕业于同济大学，从事Java开发多年，后端码农一枚。先后从事ETL、AdHoc报表、垂直爬虫、App制作云服务、动态用户分群等产品的设计研发工作。在互联网领域混迹多年，各方面均有所涉猎。现任MaxLeap数据分析组开发人员，负责Hadoop、Spark相关的分析系统架构设计与开发。
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