程序员大数据开发:分布式计算和分布式资源调度
在这个教学视频中,讲师将会介绍分布式计算的基本概念,并且展示如何使用Apache Mesos来实现一个简单的分布式资源调度系统。
以下是教学内容的概要:
- 分布式计算简介
- Apache Mesos简介
- 安装和配置Mesos
- 使用Mesos进行资源管理和任务调度
- 实现一个简单的Mesos Framework
这里是一个简单的Mesos Framework的代码示例:
#include <mesos.hpp>
using namespace mesos;
class MyFramework : public Scheduler {
public:
MyFramework() {}
virtual ~MyFramework() {}
virtual void registered(SchedulerDriver* driver, const FrameworkID& frameworkId, const MasterInfo& masterInfo) {
std::cout << "Registered with the master, got framework ID " << frameworkId << std::endl;
}
virtual void resourceOffers(SchedulerDriver* driver, const std::vector<Offer>& offers) {
foreach (const Offer& offer, offers) {
std::cout << "Received offer " << offer.id() << std::endl;
// 创建一个任务来使用这个资源
Task* task = createTask(driver, offer);
std::vector<Task*> tasks;
tasks.push_back(task);
driver->launchTasks(offer.id(), tasks);
}
}
virtual void offerRescinded(SchedulerDriver* driver, const OfferID& offerId) {
std::cout << "Offer " << offerId << " rescinded." << std::endl;
}
// ... 其他回调函数的实现
private:
Task* createTask(SchedulerDriver* driver, const Offer& offer) {
Task* task = new Task();
task->set_name("My Task");
task->mutable_task_id()->set_value("1");
task->mutable_slave_id()->CopyFrom(offer.slave_id());
// 设置资源需求
Resource* resource = task->add_resources();
resource->set_name("cpus");
resource->set_type(Value::SCALAR);
resource->mutable_scalar()->set_value(1.0);
// ... 设置其他资源需求
// 设置命令
CommandInfo* command = task->mutable_command();
command->set_value("echo Hello, Mesos!");
return task;
}
};
int main(int argc, char** argv) {
Mesos mesos("master@localhost:5050");
MyFramework scheduler;
mesos.run(&scheduler);
return 0;
}
这段代码展示了如何注册一个简单的Framework,并且在收到资源提供时创建并启动一个任务。这是学习分布式计算和Mesos框架开发的
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