部署负载均衡数据管道

教程 - 在 DC/OS 上构建完整的负载均衡数据管道

本教程演示如何在大约 15 分钟内在 DC/OS 上构建完整的负载均衡数据管道！

概述

在本教程中，您将安装和部署名为 Tweeter 的容器化 Ruby on Rails 应用程序。Tweeter 是类似于 Twitter 的应用程序，您可以使用该应用程序将 140 个字符的消息发布到互联网。然后，使用 Zeppelin 对由 Tweeter 创建的数据执行实时分析。

您将学习：

  • 如何安装 DC/OS 服务
  • 如何向 DC/OS Marathon 添加应用程序
  • 如何通过 Marathon-LB 将公共流量发送到私有应用程序
  • 如何发现您的应用程序
  • 如何扩展您的应用程序
本教程使用 DC/OS 为群集启动和部署这些微服务： ### Cassandra 数据库用于后端以存储 Tweeter 应用程序数据。 ### Kafka Kafka 发布订阅消息服务接收来自 Cassandra 的推文，并将它们发送到 Zeppelin 进行实时分析。 ### Marathon-LB 是一种基于 HAProxy 的负载均衡器，仅适用于 Marathon。当您需要外部路由或第 7 层负载均衡功能时，它非常有用。 ### Zeppelin Zeppelin 是一款交互式分析笔记本，可在后端与 DC/OS Spark 配合使用，以实现交互式分析和可视化。因为 Spark 和 Zeppelin 可能会占用所有群集资源，所以必须为 Zeppelin 服务指定最大内核数。 ### Tweeter Tweeter 将推文存储在 DC/OS Cassandra 服务中，实时将推文流式传输到 DC/OS Kafka 服务，并使用 DC/OS 和 Zeppelin 服务执行实时分析。 # 在 DC/OS 群集上准备和部署 Tweeter ## 前提条件

在此步骤中，您可以从 DC/OS Web 界面 选项卡安装 Cassandra、Kafka、Marathon-LB 和 Zeppelin。您还可以使用 ]11 命令，从 DC/OS CLI 安装 DC/OS 软件包。

  1. 查找并单击 cassandra 软件包，单击 REVIEW & RUN，并通过再次单击 REVIEW & RUN，然后单击 RUN SERVICE，接受默认安装。Cassandra 最多可旋转 3 个节点。当模态警报提示时，单击 OPEN SERVICE。
  2. 单击 Catalog 选项卡。查找并单击 kafka 软件包，单击 REVIEW & RUN按钮，然后再次单击该按钮，然后单击 RUN SERVICE。Kafka 最多旋转 3 个代理。当模态警报提示时，单击 OPEN SERVICE。
  3. 单击 Catalog 选项卡。查找并单击 marathon-lb 软件包，单击 REVIEW & RUN按钮，然后再次单击该按钮，然后单击 RUN SERVICE。当模态警报提示时，单击 OPEN SERVICE。
如果您在 Enterprise 群集上运行 Marathon-LB 时遇到问题，请尝试按照进行安装。根据您的 安全模式，Marathon-LB 可能需要服务身份认证才能访问 DC/OS。
  1. 单击 Catalog 选项卡。单击 zeppelin 软件包，然后单击 REVIEW & RUN 按钮。
    1. 单击左侧的 spark 选项卡，并将 cores_max 设置为 8。
    2. 单击 REVIEW AND RUN，然后单击 RUN。单击 OPEN SERVICE。
  2. 在 DC/OS 上部署您的微服务时，单击 Services（服务*）选项卡。当节点上线时，您将看到“运行状况”状态从“空闲”转为“不健康”，最后变为健康状态。这可能需要几分钟。 图 1. 显示 Tweeter 服务的服务选项卡

在此步骤中，您将容器化 Tweeter 应用程序部署到公共节点。

  1. 导航至 GiThub 存储库并保存 /tweeter/tweeter.json Marathon 应用定义文件。
  2. 将 HAPROXY_0_VHOST 定义添加到 tweeter.json 文件中，该定义具有公共代理 节点的公共 IP 地址。 在本示例中，DC/OS 群集正在 AWS 上运行： 
    1. …
    2.   ],
    3.   "labels": {
    4.     "HAPROXY_GROUP": "external",
    5.     "HAPROXY_0_VHOST": "52.34.136.22"
    6.   }
    7. …
  3. 转到 Services 选项卡，验证您的应用程序是否正常运行。 已部署的 Tweeter 图 2. 已部署的 Tweeter
  4. 导航到 节点端点以查看 Tweeter UI 并发布一篇推文。在本例中，您将浏览器指向 52.34.136.22。 图 3. “Hello world”推文

在此步骤中，您部署的应用程序自动发布来自 Shakespeare 的大量推文。应用程序将逐个发布超过 10 万条推文，因此当您刷新页面时，您会看到它们稳定地进入。

  1. 导航至 Tweeter GiThub 存储库并保存 tweeter/post-tweets.json Marathon 应用定义文件。
  2. 部署 post-tweets.json Marathon 应用定义文件。

  3. 在 post-tweets.json 运行后，刷新您的浏览器，查看传入的 Shakespeare 推文。

    Shakespeare 推文

    图 4. Shakespeare 推文

post-tweets 应用程序通过流式传输 VIP1.1.1.1:30000 进行工作。此地址在 post-tweets.json 应用定义的 参数中声明。

  1. {
  2.   "id": "/post-tweets",
  3.   "cmd": "bin/tweet shakespeare-tweets.json http://1.1.1.1:30000",
  4. ...
  5. }

如果您正在使用 DC/OS Enterprise 群集，单击 DC/OS Web 界面中的 Networking -> Service Addresses 选项卡，然后选择 1.1.1.1:30000 虚拟网络，以查看正在执行的负载均衡：

图 5. 扩展的推文

在最后一步中，您将对来自 Kafka 的推文流进行实时分析。

  1. 导航至 GiThub 存储库并保存 tweeter/post-tweets.json Marathon 应用定义文件。
  2. 导航至 https://<master_ip>/service/zeppelin/ 中的 Zeppelin。您的主节点 IP 地址是 DC/OS Web 界面的 URL。
  3. 单击 Import Note 并导入 tweeter-analytics.json。Zeppelin 已预先配置，以在 DC/OS 群集上执行 Spark 作业，因此无需进一步配置或设置。请务必使用 https:// 而不是 http://。
  4. 导航至 Notebook -> Tweeter Analytics。
  5. 运行 Load Dependencies 步骤，将所需的库加载到 Zeppelin 中。
  6. 运行 Top tweeter SQL 查询，其使用上一步中创建的表来计算每个用户的推文数。当新推文进入时，表会不断更新，因此重新运行查询会每次产生不同的结果。
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