新書推薦：
《
天才留步！——从文艺复兴到新艺术运动（一本关于艺术天才的鲜活故事集，聚焦艺术史的高光时刻！）
》
售價：HK$
158.7
《
双城史
》
售價：HK$
110.9
《
冯友兰和青年谈心系列：不是问题的问题（哲学大师冯友兰和年轻人谈心，命运解读）
》
售價：HK$
57.3
《
月与蟹（青鲤文库）荣获第144届直木奖，天才推理作家经典作品全新译本。一部青春狂想曲，带你登上心理悬疑之巅。
》
售價：HK$
51.8
《
索恩丛书·盛清统治下的太监与皇帝
》
售價：HK$
88.5
《
透过器物看历史（全6册）
》
售價：HK$
503.7
《
我在台北故宫博物院读名画
》
售價：HK$
112.7
《
尼罗河往事：古埃及文明4000年
》
售價：HK$
78.2
|
| 內容簡介： |
本书结合大量实例介绍了Mesos 的使用方法、核心原理及框架开发的相关内容。通过这些内容读者可以在数据中心环境中利用Mesos搭建分布式系统、进行大数据分析及开发分布式应用。
全书分为8章分别从使用、开发和运维等角度全面展示了Mesos 作为数据中心内核的强大能力、设计方面的精髓及在工程中的**实践。书中还介绍了Mesos 项目的**进展和未来的发展方向，并给出了大量参考文献和相关链接方便读者进一步深入了解Mesos。
|
| 關於作者： |
DharmeshKakadia，微软研究院的研究员，负责开发下一代集群管理系统。在加入微软研究院之前，他在海得拉巴信息技术国际研究所获得硕士学位，致力于改进云和大数据系统的任务调度。他对系统和数据的交集部分非常感兴趣，在资源管理领域发表了多篇研究报告。他热衷于开源技术，活跃在多个开源社区里。他的Twitter 账号是@DharmeshKakadia。
DockOne.io成立于 2014 年，是国内**的容器社区。社区主要关注 Docker、Mesos、CoreOS、Kubernetes、Ceph、OpenStack 等容器生态圈相关软件，致力于为广大容器爱好者提供一个分享、学习和交流的平台，目前已有活跃会员逾50000，精品文章 1000 余篇。
刘梦馨，灵雀云软件工程师，从事CaaS平台的研发工作。曾任开发、测试、运维相关职位，专注于云计算和虚拟化技术。个人博客 http:oilbeater.com。
崔婧雯，具有近10年软件测试开发经验。现就职于IBM，高级软件工程师，负责IBM WebSphere业务流程管理软件的系统测试和自动化CI测试平台的开发工作。曾就职于VMware从事桌面虚拟化产品的质量保证工作。对Dokcer，虚拟化，业务流程管理等技术有浓厚的兴趣。
|
| 目錄：
|
前言 xiv
第1章 运行 Mesos 1
现代数据中心 1
集群计算框架 2
Mesos 简介 2
master 3
slave 4
框架 4
为什么使用 Mesos 4
单节点 Mesos 集群 5
Mac OS 5
Fedora 6
安装依赖软件包 6
构建 Mesos 8
启动 Mesos 10
运行测试框架 11
Mesos Web UI 15
多节点 Mesos 集群 15
Amazon EC2 上的 Mesos 集群 16
使用 Vagrant 运行 Mesos 18
Mesos 社区 19
案例研究 19
邮件列表 20
小结 20
第 2 章 在 Mesos 上运行 Hadoop 21
Hadoop 介绍 21
Mesos 上的 Hadoop 22
在 Mesos 上安装 Hadoop 23
Hadoop 作业示例 26
Mesos 上 Hadoop 的高级配置 27
任务资源分配 27
度量报告 29
认证 32
容器隔离 33
其他配置参数 33
小结 34
第 3 章 在 Mesos 上运行 Spark 35
Spark 介绍 35
Spark 作业调度 36
Spark Standalone模式 38
在 Mesos 上的 Spark 40
在 Mesos 上 Spark 的调优 41
小结 43
第 4 章 Mesos 上的复杂数据分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
复杂数据和 Lambda 架构的兴起 44
Storm 46
Mesos 上的 Storm 47
Storm-Mesos 配置 49
Spark Streaming 50
在 Mesos 上运行 Spark Streaming 52
Spark Streaming 调优 53
Mesos 上的 NoSQL 55
Mesos 上的 Cassandra 55
小结 57
第 5 章 在 Mesos 上运行服务 59
服务的介绍 59
Marathon 60
Marathon API 61
运行 Marathon 62
Marathon 样例 63
约束条件 65
事件总线 66
artifact store 66
应用组 66
应用程序健康检查 67
Chronos 68
Chronos REST API 68
运行 Chronos 70
Chronos 样例 71
Aurora 71
作业的生命周期 73
运行 Aurora 74
Aurora 集群配置 75
Aurora 作业配置 76
Aurora 客户端 80
Aurora 样例 82
Aurora cron 作业 83
服务发现 83
Mesos-DNS 83
安装 Mesos-DNS 84
Mesos-DNS 配置 85
运行 Mesos-DNS 86
打包 87
小结 87
第 6 章 理解 Mesos 内部机制 88
Mesos 架构 88
Mesos slave 90
Mesos master 91
框架 92
通信 92
附属服务 93
资源分配 94
Mesos 调度器 95
加权 DRF 96
资源预留 97
资源隔离 101
Mesos 容器机 102
Docker 容器机 103
外部容器机 105
容错 107
ZooKeeper 108
故障检测及处理 109
Registry 111
扩展 Mesos 112
Mesos 模块 112
分配模块 116
Mesos hook 和修饰器 119
任务标签 119
小结 119
第 7 章 开发 Mesos 框架 120
Mesos API 120
Mesos 消息 121
调度器 API 122
调度器驱动 API 124
执行器 API 125
调度器驱动 API 126
开发一个 Mesos 框架 127
搭建开发环境 127
加入框架调度器 128
加入框架启动器 130
部署框架 131
构建框架 133
给框架加入执行器 137
更新框架调度器 141
运行多个执行器 144
高级主题 147
一致性调解 147
有状态应用 148
开发者资料 148
框架设计模式 149
框架测试 149
RENDLER 149
Akka-mesos 150
小结 150
第 8 章 管理 Mesos 151
部署 151
升级 152
监控 153
容器网络监控 153
多租户 155
授权和鉴权 155
API 速率限制 158
高可用 160
master 高可用 160
限制 slave 移除速率 162
slave 恢复 162
维护状态 163
Mesos 接口 165
Mesos REST 接口 165
Mesos CLI 167
配置 170
Mesos master 171
Mesos slave 174
Mesos 构建选项 179
小结 181
|
| 內容試閱：
|
推荐序1
很高兴受DockOne 社区的邀请，为Apache Mesos Essentials的中译版《Mesos：大数据资源调度与大规模容器运行**实践》作序。随着分布式计算技术在大数据处理方面的广泛应用，分布式集群已经成为企业数据中心的标准配置。分布式集群虽然性能优异、成本低廉，但是由于服务器数量众多，集群管理复杂度很高，只有Google、Amazon、Facebook、Microsoft之类的IT巨头能够建造和管理，而且这几家巨头的集群管理系统并不开源，不给其他企业使用。再者，云计算技术的兴起，极大地改变了企业IT 系统的运作方式，从传统物理服务器搭建数据中心到软件定义数据中心。相应地，集群管理系统也从管理物理服务器向云时代操作系统转变。Apache Mesos 的出现，正好满足了广大企业对云时代数据中心管理的需求，Mesos也正在逐渐向云时代操作系统演化。
Apache Mesos 是源自UC Berkeley（加州大学伯克利分校）的分布式集群管理系统。Mesos*早的发起人之一Benjamin Hindman，当时还是UC Berkeley 的计算机系博士生，他在Google 实习的时候，受Google 的分布式集群管理系统Borg 的启发开始研发Mesos。2010年，Benjamin 在Twitter 做了关于Mesos 的讲座，然后Twitter 逐渐开始使用Mesos，*终成为Mesos **规模的企业用户。在Twitter，**规模的Mesos 集群有超过一万台服务器。硅谷的其他高科技公司，比如Apple、Airbnb、Yelp、ebay 等，都在使用Mesos来管理分布式集群。2013 年，Mesos 成为Apache **项目，同年Benjamin 创立了Mesosphere 公司，专门推广和商业化Mesos。2014年，首届Mesos大会在芝加哥召开，有二百多人参会。2015 年，Mesos大会将在西雅图召开，预计有近千人参加。
Mesos 为什么在企业有很成功的大规模应用？个人觉得这主要得益于Mesos 简单易用。分布式集群管理是个很复杂的系统，比如Google 的Borg，功能很强大也很复杂，Borg 管理了Google数千万台服务器，其复杂程度可想而知。但是Mesos的理念是要把分布式集群管理系统变得简单易用。Mesos 采用了两级调度算法来管理分布式集群。两级调度指的是资源分配和任务调度。Mesos 本身只负责资源分配这一件事（Mesos 本来也有任务隔离功能，在Docker出来以后，人们更倾向于用Docker来做任务隔离），Mesos本身并不做任务调度，而是把任务调度的功能交给基于Mesos 之上的各种framework 来完成。比如，Mesos 之上可以运行Hadoop、Spark 之类的大数据平台，Mesos 只负责将集群资源分配给Hadoop、Spark 任务，然后Hadoop、Spark 负责调度各自的任务，如申请任务资源、重启失败任务等。Mesos 这样设计，降低了集群管理系统复杂度，进而降低了开发难度，方便Mesos 作为开源项目来开发维护。毕竟开源项目不是商业软件，开源项目如果设计复杂度很高，会使得项目开发捉襟见肘，项目质量也很难得到保证。
近来Mesos 很流行的一个重要原因是Mesos 对Docker 的原生支持。Docker 自2013 年开源以后，发展得如火如荼，已基本成为新一代应用发布标准。2014 年下半年，Mesos 发布0.20 版本开始原生支持Docker，这样一来，Docker 任务可以很方便地在Mesos 管理的集群上运行。于是Docker公司的创始人兼CTO，Solomon Hykes，在2014年年底欧洲的Docker大会上说：“Mesos 是在大规模集群生产环境中运行Docker 的黄金搭档。”可以说，Docker的出现简化了开发人员对应用程序的测试和交付工作，Mesos 加上Docker，又极大地方便了企业在生产环境中大规模使用Docker。Mesos 和Docker 互相推波助澜，会深刻改变未来企业IT系统。
Mesos 另外一个优点是开放性，采用Mesos 来管理集群并不意味着就排除了使用其他集群管理系统的可能性。Mesos 的核心是分布式集群的资源分配，不负责任务调度，因而Mesos 可以和其他集群管理系统协同工作。比如Google 开发的Kubernetes，Docker 公司推出的Swarm 等，这些面向Docker 的集群管理系统都可以运行在Mesos 之上，成为Mesos的framework，Mesos 为Kubernetes 或Swarm 调度Docker 任务分配资源。企业如果已经采用了Mesos 来管理其集群，还可以采用Kubernetes 或Swarm 来做任务调度，充分利用不同集群管理系统的特性。
当然Mesos 目前处于比较早期的阶段，还不能说非常成熟。Mesos 主要实现了分布式集群管理系统中的资源分配功能，其他功能主要靠额外的组件来实现，比如服务发现和负载均衡用Marathon 加HAproxy 来实现等。再者，Mesos 对于存储管理还没有很成熟的解决方案，对于多租户管理也不够强大。
*后，我对Mesos 的发展做出一点展望。随着云计算技术蓬勃发展，企业的数据中心都将移到公有云或私有云上，未来Mesos 会逐步演化为云时代的操作系统。有了云时代操作系统，企业使用整个数据中心就像使用一台服务器一样简便易行，再也不用操心数据中心的管理运维，只需要专注于发展业务。进而，所有企业级软件都是通过云操作系统来分发，不论是在公有云或私有云上，都能做到一键部署、免维护、免升级等，真正把企业级软件变成SaaS模式。
数人科技创始人王璞
推荐序2
于此，我推荐本书给您，希望它成为您的千里马，陪伴您征服事业的*颠峰。如果Docker容器像海运业的集装箱（即容器），则Mesos集群就像一座巨大的现代化港口或码头。所以专家们常称赞：Docker 和Mesos 是一长串绝佳搭档的**组合，就像花生酱和果冻、牛奶和饼干那样完美。例如，Mesos 已经是一个相当稳定的平台了，并且可以使用Docker 镜像来部署形形色色的Mesos应用。
由于两者是力与美的***组合，对于新一代云平台的开发者或维运人员而言，孰悉Mesos的架构、程序及管理模式，将是彻底掌握Docker + Mesos的**途径。在这本书里，原作者从现代基础架构对数据中心操作系统的需求出发，阐述了Mesos 如何为企业大规模运行容器提供*实用的方法，让企业有信心克服一连串关于可用性、规模和性能等方面非常深层次的挑战。例如，第2、第3 章深入浅出地探讨了如何在Mesos 上使用Hadoop 处理大数据及如何调优Mesos上的Spark。
俗语说：众星拱月。虽然Docker 是一弯明亮的月儿，但在Mesos 平台上还可结合许多其他的架构和服务，例如，第4、第5 章演示了Mesos 上部署lambda 架构，并详细讨论了Marathon、Chronos和Aurora框架，帮助大家理解如何在Mesos上部署这些服务。
当你孰悉了上述Mesos 架构之后，即可深入理解这一平台的实现、开发和运维的细节了。理解在大规模使用场合，如何实现高度自动化的环境，跨成百上千台服务器集群下运行容器和处理大数据。这些都是你所需要的关键技术。因此，本书后段的第6、第7、第8 章详细介绍Mesos 的资源限制、隔离等管理策略，Mesos 框架API，以及Mesos 平台的运维细节。这些都能帮你建立扎实根基和丰富经验。
刚才已经提到了，Mesos + Docker 是一个力与美的**组合。一旦你用心学完本书的内容，就掌握了大规模运行Docker 容器的基本观念和使用方法了。随着近年来Docker 集装箱技术的流行，容器式软件设计思维已迅速蔚为风潮，正在强力改变终端与云平台的整体设计理念和方法。这跟半世纪前，海上船运业的集装箱风潮，对整个产业的革命性改变，其力道来源和产生经济效益，可说具有异曲同工之妙。因之，本书将是你登上这一革命性技术潮流之巅的**垫脚石，也是你的幸运草，将替你或你的企业带来可观的商业利益，也为你带来新的机遇。
一旦掌握了Mesos 和Docker 的知识，拥有了云平台的运维和管理技能，你就能强力支持互联网和大数据的各种应用系统开发了。在需求、数据和软件愈来愈碎片化的趋势下，容器包装了微服务成为主流。这些微服务在运行时间（Run-time）经常需要动态组合成为各式各样的应用来支撑企业多变的业务流程。此时，你就有足够的能力去促进终端与云平台的一致性设计，有效协助创造业务应用系统之间极为迅速的、瞬间的动态组合，来支撑企业流程和活动，以创新模式将它们组合起来，创造端云整合的**用户体验。
台湾Docker论坛主席高焕堂
|
|
購物車/收銀台(0) | 在線留言板
| 付款方式
| 運費計算
| 聯絡我們
| 幫助中心 |
加入書簽
HOME
新書上架
