好的，各位技术老铁们，今天咱们来聊聊大数据平台资源调度这档子事儿。话说，这就像咱们开饭店，厨房就那么大，食材就那么多，怎么安排厨师炒菜，才能让客人吃得开心，又不会浪费食材呢？大数据平台的资源调度，就是干这事儿的，只不过规模大了亿点点，复杂了亿点点。 咱们今天要聊的主角是YARN、Mesos和Kubernetes，这三位都是资源调度界的扛把子，各有千秋，也各有故事。咱们就来扒一扒他们的前世今生，看看他们是如何演进，如何优化，才能更好地服务于我们这些苦逼的程序员和算法工程师。 第一章：开天辟地——YARN：Hadoop的管家婆 话说当年，Hadoop横空出世，以其分布式存储和计算能力，迅速征服了大数据领域。但是，早期的Hadoop（也就是MapReduce 1.0）就像一个包办婚姻，MapReduce既管存储，又管计算，就像一个厨师既要种菜，又要炒菜，累得够呛，效率自然不高。 于是乎，YARN（Yet Another Resource Negotiator）应运而生，它的出现就像给Hadoop请了个管家婆，专门负责资源管理和调度，让MapReduce专心炒菜。YARN的架构大概是这样的： …