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Marathon 和 Aurora 都是基于 Mesos 构建的，据说是为运行长时间运行的服务而设计的。我的问题是：

1. 他们有什么区别？我一直在努力寻找关于它们的主要差异的任何好的解释
2. 这些框架是否运行在 Linux 上运行的任何东西？对于 Marathon，他们声明它可以运行任何“在 shell 中可执行”的东西，但这有点模糊 :)

谢谢！

我无法使用 marathon/mesos 框架运行 rabbitmq。我已经使用 docker hub 中可用的 rabbitmq 图像以及自定义构建 rabbitmmq docker 图像进行了尝试。在 mesos 从属日志中，我看到以下错误：

E0222 12:38:37.225500 15984 slave.cpp:2344] 无法更新容器 c02b0067-89c1-4fc1-80b0-0f653b909777 的执行程序 rabbitmq.9ebfc76f-ba61-11e4-85c9-5684719e4799 运行 task61cm 的资源-85c9-56847afe9799 终端任务状态更新，销毁容器：无法确定“cpu”子系统的 cgroup：无法读取 /proc/13197/cgroup：无法打开文件“/proc/13197/cgroup”：没有文件或目录

在谷歌搜索中，我可以找到如下点击 https://github.com/mesosphere/marathon/issues/632

不确定这是否是我面临的问题。有人尝试过使用 marathon/mesos/docker 运行 rabbitmq 吗？

我正在使用 Apache Mesos + Marathon + Zookeeper 来部署我的 rails 应用程序。我需要在 Rails 应用程序和其他容器之间共享数据。我在这里找到了一些关于马拉松的参考，如下所示：

马拉松/docs/native-docker.html

但是我找不到一种方法来发现我的 rails 应用程序容器的名称，因为马拉松使用格式分配名称：“mesos-uuid”。有什么办法解决吗？或以其他方式与马拉松共享容器中的音量？

Marathon 热衷于宣传 Marathon 运行 Docker，但没有任何地方隐含地定义 Marathon 可以运行什么。Marathon 是否运行本机 Linux 应用程序？我可以在 Marathon 上运行 JBoss，它会自动提供 HA 和优化的资源（任务）分配吗？

我正在使用 mesos 和 marathon 部署 Kibana 4 的容器。要部署的 JSON 是：

但是当我发布它时，kibana 应用程序永远不会醒来，并且 stderr 日志是：

之后我尝试消除端口映射，因为我发现一些参考表明这是端口或网络配置问题。然后我的 Kibana 4 Web 应用程序可以正常唤醒，但我需要配置端口映射以通过 HTTP 访问。我不知道为什么 marathon 有网络和portMappings配置问题。一些帮助将不胜感激。

我正在使用 mesos + marathon + docker 很长一段时间，但我在某个时候卡住了。目前我尝试处理持久化容器，并尝试使用“volumes-from”参数，但我无法使其工作，因为我不知道如何找出要放置的数据框的名称它作为json中的键。我用这里的例子试过了

我真的很感激任何帮助:-)

Mesos 和 Marathon 不时提到检查点，但我无法很好地解释它是如何在任何地方工作的。另外，这在实践中意味着什么？

我对 Mesos-spark 有几个问题：

1. 当我在 Mesos 上提交具有不同 spark 上下文的 spark 作业时，它是调用不同的 mesos-spark 框架实例还是使用相同的实例。
2. 如何确保每次创建不同的 spark 框架。
3. 我可以指定约束来为特定的 spark 上下文或框架实例保留/预分配 mesos-slave。我知道这有点违背 Mesos 的目的，Mesos 可以保证粗粒度模式下的内存和 CPU。但出于某种原因，我不想共享跨不同 Spark 作业（针对不同用户）运行任务（从属）的物理机器

Mesosphere 在简化在 Mesos 上运行 Spark 的过程方面做得很好。我正在使用本指南在 Google Cloud Compute 上设置开发 Mesos 集群。

https://mesosphere.com/docs/tutorials/run-spark-on-mesos/

我可以使用spark-shell（查找小于 10 的数字）运行指南中的示例。但是，当我尝试提交一个可以在本地使用 Spark 正常工作的应用程序时，它会出现 TASK_FAILED 消息（即CoarseMesosSchedulerBackend: Mesos task 4 is now TASK_FAILED）。

这是我在提供的 Spark Pi 示例中使用的命令。

./spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master mesos://10.173.40.36:5050 ~/spark-1.3.0-bin-hadoop2.4/lib/spark-examples-1.3.0-hadoop2.4.0.jar 100

和输出：

我怀疑这可能与mesos 从节点找不到应用程序 jar 有关，但是当我将它放入 HDFS 并提供它的 URL 时，spark-submit告诉我它会Skip remote jar。

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编辑：为了得出结论，hbogert在 spark 用户列表中，我指出了调试spark我的一个从节点上的日志的方向，问题一清二楚。

jclouds@development-5159-d3d:/tmp/mesos/slaves/20150322-040336-606645514-5050-2744-S1/frameworks/20150322-040336-606645514-5050-2744-0037/executors/1/runs/latest$ cat stderr I0329 20:34:26.107267 10026 exec.cpp:132] Version: 0.21.1 I0329 20:34:26.109591 10031 exec.cpp:206] Executor registered on slave 20150322-040336-606645514-5050-2744-S1 sh: 1: /home/jclouds/spark-1.3.0-bin-hadoop2.4/bin/spark-class: not found jclouds@development-5159-d3d:/tmp/mesos/slaves/20150322-040336-606645514-5050-2744-S1/frameworks/20150322-040336-606645514-5050-2744-0037/executors/1/runs/latest$ cat stdout Registered executor on 10.217.7.180 Starting task 1 Forked command at 10036 sh -c ' "/home/jclouds/spark-1.3.0-bin-hadoop2.4/bin/spark-class" org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend --driver-url akka.tcp://sparkDriver@development-5159-d9.c.learning-spark.internal:54746/user/CoarseGrainedScheduler --executor-id 20150322-040336-606645514-5050-2744-S1 --hostname 10.217.7.180 --cores 10 --app-id 20150322-040336-606645514-5050-2744-0037' Command exited with status 127 (pid: 10036)

有关的：

• 如何在 Mesos 集群上运行 Hadoop？
• http://apache-spark-user-list.1001560.n3.nabble.com/Spark-submit-failing-on-cluster-td8369.html

我在 Digital Ocean（开发）上创建了一个 Mesosphere 集群，它不允许我允许外部（非 vpn）连接到容器或应用程序。如何解决？