2021年大数据Spark（八）：环境搭建集群模式 Standalone HA

环境搭建-Standalone HA

高可用HA

Spark Standalone集群是Master-Slaves架构的集群模式，和大部分的Master-Slaves结构集群一样，存在着Master单点故障（SPOF）的问题。

如何解决这个单点故障的问题，Spark提供了两种方案：

1.基于文件系统的单点恢复(Single-Node Recovery with Local File System)--只能用于开发或测试环境。

2.基于zookeeper的Standby Masters(Standby Masters with ZooKeeper)--可以用于生产环境。

ZooKeeper提供了一个Leader Election机制，利用这个机制可以保证虽然集群存在多个Master，但是只有一个是Active的，其他的都是Standby。当Active的Master出现故障时，另外的一个Standby Master会被选举出来。由于集群的信息，包括Worker， Driver和Application的信息都已经持久化到文件系统，因此在切换的过程中只会影响新Job的提交，对于正在进行的Job没有任何的影响。加入ZooKeeper的集群整体架构如下图所示。

基于Zookeeper实现HA

官方文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/spark-standalone.html#standby-masters-with-zookeeper

先停止Sprak集群

/export/server/spark/sbin/stop-all.sh

在node01上配置：

vim /export/server/spark/conf/spark-env.sh

注释或删除MASTER_HOST内容：

# SPARK_MASTER_HOST=node1

增加如下配置

SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=node1:2181,node2:2181,node3:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark-ha"

参数含义说明：

spark.deploy.recoveryMode：恢复模式

spark.deploy.zookeeper.url：ZooKeeper的Server地址

spark.deploy.zookeeper.dir：保存集群元数据信息的文件、目录。包括Worker、Driver、Application信息。

  将spark-env.sh分发集群

cd /export/server/spark/conf

scp -r spark-env.sh root@node2:$PWD

scp -r spark-env.sh root@node3:$PWD

 启动集群服务

启动ZOOKEEPER服务

zkServer.sh status

zkServer.sh stop

zkServer.sh start

node1上启动Spark集群执行

/export/server/spark/sbin/start-all.sh

在node2上再单独只起个master:

/export/server/spark/sbin/start-master.sh

查看WebUI

http://node1:8080/

http://node2:8080/

测试运行

测试主备切换

1.在node1上使用jps查看master进程id

2.使用kill -9 id号强制结束该进程

3.稍等片刻后刷新node2的web界面发现node2为Alive

sc.textFile("hdfs://node1:8020/wordcount/input/words.txt")

.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _)

.saveAsTextFile("hdfs://node1:8020/wordcount/output3")

如启动spark-shell,需要指定多个master地址

/export/server/spark/bin/spark-shell --master spark://node1:7077,node2:7077

停止集群

/export/server/spark/sbin/stop-all.sh