hadoop體系裡面，有個非常讓其擁躉津津樂道的概念，混合部署。其基本含義就是將多個應用和元件部署在乙個集群，共享一套資源，以獲取資源的高效利用。物理機環境沒有彈性的能力，這個混合部署概念彌補了部分彈性的需求。
先來看下產生的歷史，hadoop 1.0時代只有mapreduce/hdfs/zookeeper三大件，1.0時代只有mapreduce一種服務，沒有共享的必要。hadoop 2.0 yarn橫空出世，主要概念**於伯克利的mesos的思路，期望用同乙個資源管理器管理所有資源共享給所有服務。yarn最主要作用就是將物理機環境的所有資源全部管理起來；各種該服務的資源由yarn統一分配和管理。隨著資源管理器的發展的同時，2.0時代應用繁榮起來mapreduce/hive/spark/hue/hbase，中間為了解決長期執行資源服務管理問題，還有乙個專門的slider元件。mesos出來也更早，相當長一段時間mesos和yarn還競爭了一把；最後mesos拗不過社群的力量改道搞應用部署，又去和k8s pk上了。
總的來說，在物理機環境中，這個思路還是非常先進的，但是今天演進到雲環境是否還適用值得商榷一下，為什麼這麼說：
所以雲上最合理的是每個服務跟進自己的特點和需求，單獨申請資源，自行管理。是時候丟掉在物理機時髦的混合部署的概念了。要充分去利用雲平台本身的彈性能力。當能大部分公司，最簡單的方法就是直接申請對應的雲服務，將這些複雜的資源管理和運維的工作讓雲服務廠商負責，從而專注自己的業務。
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