1 Spark概述
1.1 什么是Spark
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。
1.2 为什么要学Spark
中间结果输出：基于MapReduce的计算引擎通常会将中间结果输出到磁盘上，进行存储和容错。出于任务管道承接的，考虑，当一些查询翻译到MapReduce任务时，往往会产生多个Stage，而这些串联的Stage又依赖于底层文件系统（如HDFS）来存储每一个Stage的输出结果。Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。
1.3 Spark特点
1）快
与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的运算也要快10倍以上。Spark实现了高效的DAG执行引擎，可以通过基于内存来高效处理数据流。
2）易用
Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的shell，可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。
3）通用
Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。Spark统一的解决方案非常具有吸引力，毕竟任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题，减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。
1.4 兼容性
Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。比如，Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase和Cassandra等。这对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要，因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark的强大处理能力。Spark也可以不依赖于第三方的资源管理和调度器，它实现了Standalone作为其内置的资源管理和调度框架，这样进一步降低了Spark的使用门槛，使得所有人都可以非常容易地部署和使用Spark。此外，Spark还提供了在EC2上部署Standalone的Spark集群的工具。
2 高可用搭建
2.1 环境准备
node1 Master Zookeeper
node2 Master
node3 Worker
node4 Worker
node5 Worker
2.2 解压
#node1
tar -zxvf spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz
#改名
mv spark-2.2.0-bin-hadoop2.7/ spark
2.3 修改配置文件
#node 1
cd /usr/local/spark/conf
mv spark-env.sh.template spark-env.sh
mv slaves.template slaves
vim spark-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=node1:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
vim slaves
node3
node4
node5
2.4 复制到其它节点
scp -r spark/ node2:/usr/local/
scp -r spark/ node3:/usr/local/
scp -r spark/ node4:/usr/local/
scp -r spark/ node5:/usr/local/
2.5、启动
#node1启动zk
cd /usr/local/zookeeper-3.4.6/bin
./zkServer.sh start
#node1开启spark
cd /usr/local/spark/sbin
./start-all.sh
#单独启动node2的spark
/usr/local/spark/sbin/start-master.sh
