En esta entrada, voy a realizar una breve introducción a Apache Myriad. Como committer de este proyecto Apache, me gustaría compartir esta herramienta y sus posibilidades.
Apache Myriad es un proyecto open source que nació en el año 2015 con el propósito de compartir una misma infraestructura para ejecutar cargas de Apache Mesos y de Apache Hadoop.
De esta forma, Apache Myriad pretende ejecutar uno o varios clusters de Apache Hadoop YARN (el planificador y gestor de recursos de Hadoop) sobre un clúster de Apache Mesos. Con esta solución, es posible compartir los recursos gestionados por Mesos de una forma dinámica, tener varios clusters independientes de Yarn y con capacidad de crecer o decrecer basándose en la demanda existente.
El proyecto se encuentra en este momento en la incubadora de la Apache Software Foundation, una fase previa que cada proyecto debe superar para convertirse en un proyecto con plena entidad dentro de la fundación o Top Level Project.
Aspectos clave de Apache Myriad
- Permite ejecutar YARN Resource Manager (RM) y Node Managers (NM) en contenedores de Mesos.
- Asignación estática de recursos.
- Alta disponibilidad.
- Soporte para Yarn FairScheduler.
- Despliegue con Marathon.
- Permite ejecutar MapReduce v2, Hive, Pig, etc.
En el roadmap de Apache Myriad se encuentra las siguientes funcionalidades:
- Asignación dinámica de recursos en base la carga del clúster de Apache Hadoop Yarn.
- Despliegue de varios clusters de Yarn aislados y de forma simultánea.
- Posibilidad de ejecutar distintas versiones de Yarn.
- Interfaz de usuario multi-cluster.
Los componentes de Apache Myriad, al igual que comenté en la guía de iniciación a frameworks para Apache Mesos consisten en un Driver, un Scheduler y uno o varios Executors. En este caso, el Driver se encarga de levantar la interfaz de usuario, la API y otros servicios necesarios para Myriad. El Scheduler es el encargado de gestionar las ofertas de recursos y lanzar las tareas necesarias sobre los contenedores en los agentes de Mesos.
En esencia, Apache Myriad sólamente debe gestionar dos tipos de ejecutores, que coinciden con los componentes de Yarn: Resource Manager y Node Manager. Para cada clúster de Yarn es necesario un Resource Manager activo y al menos un Node Manager sobre el que planificar trabajos y ejecutar cargas Big Data.
Al estar ejecutando sobre recursos dinámicos, Myriad debe gestionar el estado de los componentes de Yarn y ofrecer una visión unificada para que el usuario pueda agregar recursos al planificador (a través del despliegue de más Node Managers) o bien reducir estos recursos.
Apache Myriad es ideal para desplegar entornos Yarn fácilmente y tras operar en ellos, liberar los recursos sin complicación.
En artículos posteriores desarrollaré con más profundidad esta tecnología, así como su despliegue y su configuración.
A continuación el vídeo-resumen. ¡No te lo pierdas!
Arquitecto de Datos con más de 6 años de experiencia en el sector del Big Data. Autor de cursos de formación en tecnologías Big Data, Cloud y Streaming completados por más de 5000 alumnos en Udemy y otras plataformas. Miembro de la Apache Software Foundation desde 2019.
