Spark的Standalone HA模式的环境搭建

简介: 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。

• StandaloneHA的模式: 本质是基于ZK做一个leader的选举
  

- 搭建过程: 基于前面的Standalone模式做一些配置文件的修改就行了

官方地址

• 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/

• 完成搭建

测试:

• 使用SparkShell交互式命令行

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

• wordcount测试:

sc.textFile("hdfs://node1:8020/wordcount/input/words.txt").flatMap(x=>x.split("\\s+")).map(x=>(x,1)).reduceByKey((a,b)=>a+b).collect

• 圆周率测试:

bin/spark-submit \
--master spark://node1:7077,node2:7077 \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
/export/server/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.5.jar \
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• 验证HA模式:

效果 :

这里注意官网说的需要1-2min才可以从备用变成Alive状态