mesos image

回答: 在Mesos中，使用AppC镜像来部署任务。AppC镜像的发现机制是通过在Mesos Agent启动时指定参数appc_simple_discovery_uri_prefix来配置的。用户可以使用不同的URI来指定镜像的位置，例如http://，https://，hdfs://，file:///等等。默认情况下，URI的前缀是http://，然后Mesos Agent会根据镜像的名称来补齐URI。镜像的名称格式为{name}-{version}-{os}-{arch}.{ext}。例如，如果用户的appc_simple_discovery_uri_prefix配置为file:///tmp/appc/，并且用户指定的AppC镜像为ubuntu，操作系统为Linux，架构为amd64，那么Mesos Agent会在file:///tmp/appc/下查找名为ubuntu-latest-linux-amd64.aci的镜像。需要注意的是，目前AppC不支持meta的镜像发现模式，但OCI支持。[2]

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Apache Mesos是一个开源的集群管理器，可以管理多个计算机集群上的资源，并提供高效的资源分配和调度。Spark是一个基于内存的分布式计算框架，可以高效地处理大规模数据集。Spark on Mesos是将Spark框架部署在Mesos集群上的一种方式，可以让Spark更好地利用Mesos提供的资源调度和管理功能。通过Spark on Mesos，可以轻松地在Mesos集群上启动和管理Spark应用程序，并高效地利用集群资源。

Mapreduce注册到Mesos

将MapReduce注册到Mesos可以通过以下步骤实现：

1. 首先，需要在Mesos Master节点上安装MapReduce框架，例如Apache Hadoop。

2. 接着，在MapReduce框架中，需要启动一个Mesos Executor进程，负责与Mesos Slave节点通信。

3. 然后，需要编写一个Mesos Framework，用于将MapReduce作业提交到Mesos集群中。

4. 在Mesos Framework中，需要实现一个Scheduler，负责接收Mesos Master发送的资源提供请求，并将资源分配给MapReduce作业的Executor进程。

5. 最后，在Mesos集群中启动Mesos Master和Mesos Slave节点，并运行MapReduce作业，即可将MapReduce注册到Mesos集群中。

需要注意的是，MapReduce的注册过程可能会涉及到一些Mesos框架特定的细节，具体实现方式可能因Mesos版本和MapReduce框架不同而有所差异。