在Mesos上部署分布式数据处理任务

# 第一章：Mesos基础概念

## 2. 第二章：分布式数据处理框架概述
2.1 分布式数据处理框架简介
2.2 常见的分布式数据处理框架比较
2.3 选择适合Mesos的分布式数据处理框架
### 3. 第三章：在Mesos上配置和部署数据处理任务

在这一章节中，我们将详细介绍如何在Mesos上配置和部署数据处理任务。首先，我们需要确定任务需求并规划所需资源，然后配置Mesos环境并准备任务所需的组件。最后，我们将学习如何通过Mesos框架提交和部署数据处理任务。

#### 3.1 确定任务需求和规划资源

在部署数据处理任务之前，首先需要明确任务的需求和规划所需资源。这包括任务需要的计算资源、存储资源以及网络资源等。根据任务的类型和规模，我们可以确定需要的Mesos节点数量和资源配置。

#### 3.2 配置Mesos环境和准备任务所需组件

在配置Mesos环境时，需要安装和配置Mesos的主节点和从节点，并设置资源调度策略。同时，根据任务需求，需要准备好任务所需的数据存储、计算框架和其他组件，比如Hadoop、Spark等。

下面是一个简单的Python脚本，用来在Mesos环境中提交一个基本的数据处理任务：

from mesos.interface import mesos_pb2
from mesos.native import MesosExecutorDriver
import time

class MyExecutor:
    def launchTask(self, driver, task):
        print("Launching task with id %s" % task.task_id.value)
        update = mesos_pb2.TaskStatus()
        update.task_id.value = task.task_id.value
        update.state = mesos_pb2.TASK_RUNNING
        update.message = "Task is running"
        driver.sendStatusUpdate(update)

        # 模拟数据处理任务
        time.sleep(10)

        update = mesos_pb2.TaskStatus()
        update.task_id.value = task.task_id.value
        update.state = mesos_pb2.TASK_FINISHED
        update.message = "Task is finished"
        driver.sendStatusUpdate(update)

if __name__ == "__main__":