Hadoop体系里面，有个非常让其拥趸津津乐道的概念，混合部署。其基本含义就是将多个应用和组件部署在一个集群，共享一套资源，以获取资源的高效利用。物理机环境没有弹性的能力，这个混合部署概念弥补了部分弹性的需求。

先来看下产生的历史，Hadoop 1.0时代只有MapReduce/hdfs/zookeeper三大件，1.0时代只有MapReduce一种服务，没有共享的必要。Hadoop 2.0 YARN横空出世，主要概念来源于伯克利的mesos的思路，期望用同一个资源管理器管理所有资源共享给所有服务。YARN最主要作用就是将物理机环境的所有资源全部管理起来；各种该服务的资源由YARN统一分配和管理。随着资源管理器的发展的同时，2.0时代应用繁荣起来MapReduce/Hive/Spark/Hue/HBase，中间为了解决长期运行资源服务管理问题，还有一个专门的slider组件。Mesos出来也更早，相当长一段时间mesos和yarn还竞争了一把；最后mesos拗不过社区的力量改道搞应用部署，又去和K8S PK上了。

总的来说，在物理机环境中，这个思路还是非常先进的，但是今天演进到云环境是否还适用值得商榷一下，为什么这么说：

• 云时代，资源都是云平台统一管理。首先分配的粒度本身就很细，可以支持到0.5个cpu。需要多少，向云平台申请，用多少付费多少，非常弹性；可以如果还是老思路，提前固定申请一批，再分配给各个应用。完全没有享受云弹性的能力。
• 其次可以根据不同的应用需求，还可以灵活申请不同的规格，更好的匹配应用特点和充分利用资源。比如有些应用需要cpu多，有些应用需要IO强；YARN只能统一管理同规格服务器，很难照顾到每个应用的不同需求，非常容易申请过多，造成资源浪费。
• YARN概念非常先进，但是实际上管的好还是MapReduce，YARN一直没有很好的解决应用之间的资源争抢问题，尤其是不同特点的应用。例如HBase这种常驻型服务，机制上为了保证实时性，会尽量去占用所有的内存，HBase跑的好，其他服务就跑不好；其他服务跑好了，HBase基本也跑不好。类似问题spark，storm等都有。

所以云上最合理的是每个服务跟进自己的特点和需求，单独申请资源，自行管理。是时候丢掉在物理机时髦的混合部署的概念了。要充分去利用云平台本身的弹性能力。当能大部分公司，最简单的方法就是直接申请对应的云服务，将这些复杂的资源管理和运维的工作让云服务厂商负责，从而专注自己的业务。