## 常見應用框架
應用框架是實際干活的,可以理解為 Mesos 之上跑的 `應用`。應用框架注冊到 Mesos master 服務上即可使用。
用戶大部分時候,只需要跟應用框架打交道。因此,選擇合適的應用框架十分關鍵。
Mesos 目前支持的應用框架分為四大類:長期運行任務(以及 PaaS)、大數據處理、批量調度、數據存儲。
隨著 Mesos 自身的發展,越來越多的框架開始支持 Mesos,下面總結了目前常用的一些框架。
### 長期運行的服務
#### [Aurora](http://aurora.incubator.apache.org)
利用 Mesos 調度安排的任務,保證任務一直在運行。
提供 REST 接口,客戶端和 webUI(8081 端口)
#### [Marathon](https://github.com/mesosphere/marathon)
一個私有 PaaS 平臺,保證運行的應用不被中斷。
如果任務停止了,會自動重啟一個新的相同任務。
支持任務為任意 bash 命令,以及容器。
提供 REST 接口,客戶端和 webUI(8080 端口)
#### [Singularity](https://github.com/HubSpot/Singularity)
一個私有 PaaS 平臺。
調度器,運行長期的任務和一次性任務。
提供 REST 接口,客戶端和 webUI(7099、8080 端口),支持容器。
### 大數據處理
#### [Cray Chapel](https://github.com/nqn/mesos-chapel)
支持 Chapel 并行編程語言的運行框架。
#### [Dpark](https://github.com/douban/dpark)
Spark 的 Python 實現。
#### [Hadoop](https://github.com/mesos/hadoop)
經典的 map-reduce 模型的實現。
#### [Spark](http://spark.apache.org)
跟 Hadoop 類似,但處理迭代類型任務會更好的使用內存做中間狀態緩存,速度要快一些。
#### [Storm](https://github.com/mesos/storm)
分布式流計算,可以實時處理數據流。
### 批量調度
#### [Chronos](https://github.com/airbnb/chronos)
Cron 的分布式實現,負責任務調度,支持容錯。
#### [Jenkins](https://github.com/jenkinsci/mesos-plugin)
大名鼎鼎的 CI 引擎。使用 mesos-jenkins 插件,可以將 jenkins 的任務被 Mesos 集群來動態調度執行。
#### [JobServer](http://www.grandlogic.com/content/html_docs/jobserver.html)
基于 Java 的調度任務和數據處理引擎。
#### [GoDocker](https://bitbucket.org/osallou/go-docker)
基于 Docker 容器的集群維護工具。提供用戶接口,除了支持 Mesos,還支持 Kubernetes、Swarm 等。
### 數據存儲
#### [ElasticSearch](https://github.com/mesos/elasticsearch)
功能十分強大的分布式數據搜索引擎。
一方面通過分布式集群實現可靠的數據庫,一方面提供靈活的 API,對數據進行整合和分析。ElasticSearch + LogStash + Kibana 目前合成為 ELK 工具棧。
#### [Hypertable](https://code.google.com/p/hypertable)
高性能的分布式數據庫,支持結構化或者非結構化的數據存儲。
#### [Tachyon](http://tachyon-project.org/)
內存為中心的分布式存儲系統,利用內存訪問的高速提供高性能。
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