在之前的文章Spark集群安装中，已经详细的介绍了Spark分布式集群的安装方法
Spark集群启动后执行jps命令，主节点上有Master进程，其他子节点上有Work进行，但是有一个很大的问题，那就是Master节点存在单点故障，要解决此问题，就要借助zookeeper，并且启动至少两个Master节点来实现高可靠
具体实现步骤如下：
1.Spark集群规划
这里有三台主机： cdh0 cdh1 cdh2
cdh0和cdh1是Master，cdh0 cdh1 cdh2是Worker
2.停止Spark集群，修改配置文件
1)修改spark-env.sh
在其中添加：
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=cdh0,cdh1cdh2 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"-Dspark.deploy.zookeeper.url=zk1,zk2,zk3是zookeeper所在机器地址，默认端口号是2181可以不用写，如果端口号修改过就需要加上端口号，-Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark是在zookeeper中创建spark目录用来存储信息，保存活跃Master的信息，所有Worker的资源信息和资源使用情况，为了能够进行故障切换
2)修改slaves
在其中加上你自己的Worker节点机器主机名或者ip地址
3.启动Zookeeper集群
4.在一台机器上使用
sbin/start-all.sh来启动Spark集群，这时候只有一个Master，然后在另外任意一台Worker节点机器上使用
sbin/start-master.sh再启动一个Master
最后你可以通过WEBUI进行观察，之前有一个Master的时候，WEBUI上的status是ALIVE(活跃)状态，现在有两个Master，你切换到上边单独启动的那个Master的WEBUI上，可以看到是 STANDBY(备用)状态，只有当活跃状态的Master挂掉了才能使用备用状态的Master