Spark学习之高可用集群搭建
1. 集群规划
这里搭建一个 3 节点的 Spark 集群，其中三台主机上均部署 Worker 服务。同时为了保证高可用，除了在 hadoop001 上部署主 Master 服务外，还在 hadoop002 和 hadoop003 上分别部署备用的 Master 服务，Master 服务由 Zookeeper 集群进行协调管理，如果主 Master 不可用，则备用 Master 会成为新的主 Master。
2. 前置条件
搭建 Spark 集群前，需要保证 JDK 环境、Zookeeper 集群和 Hadoop 集群已经搭建，相关步骤可以参阅：
3. Spark集群搭建
3.1 下载解压
下载所需版本的 Spark，官网下载地址：spark.apache.org/downloads.h…
下载后进行解压：
# tar -zxvf spark-2.2.3-bin-hadoop2.6.tgz
3.2 配置环境变量
# vim /etc/profile 添加环境变量： export SPARK_HOME=/usr/app/spark-2.2.3-bin-hadoop2.6 export PATH=${SPARK_HOME}/bin:$PATH 使得配置的环境变量立即生效： # source /etc/profile
3.3 集群配置
进入 ${SPARK_HOME}/conf 目录，拷贝配置样本进行修改：
1. spark-env.sh
cp spark-env.sh.template spark-env.sh # 配置JDK安装位置 JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_201 # 配置hadoop配置文件的位置 HADOOP_CONF_DIR=/usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2/etc/hadoop # 配置zookeeper地址 SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=hadoop001:2181,hadoop002:2181,hadoop003:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
2. slaves
cp slaves.template slaves
配置所有 Woker 节点的位置：
hadoop001
hadoop002
hadoop003
3.4 安装包分发
将 Spark 的安装包分发到其他服务器，分发后建议在这两台服务器上也配置一下 Spark 的环境变量。 scp -r /usr/app/spark-2.4.0-bin-hadoop2.6/ hadoop002:usr/app/ scp -r /usr/app/spark-2.4.0-bin-hadoop2.6/ hadoop003:usr/app/
4. 启动集群
4.1 启动ZooKeeper集群
分别到三台服务器上启动 ZooKeeper 服务：
zkServer.sh start
4.2 启动Hadoop集群
# 启动dfs服务 start-dfs.sh # 启动yarn服务 start-yarn.sh
4.3 启动Spark集群
进入 hadoop001 的 ${SPARK_HOME}/sbin 目录下，执行下面命令启动集群。执行命令后，会在 hadoop001 上启动 Maser 服务，会在 slaves 配置文件中配置的所有节点上启动 Worker 服务。
start-all.sh
分别在 hadoop002 和 hadoop003 上执行下面的命令，启动备用的 Master 服务：
# ${SPARK_HOME}/sbin 下执行
start-master.sh
4.4 查看服务
查看 Spark 的 Web-UI 页面，端口为 8080。此时可以看到 hadoop001 上的 Master 节点处于 ALIVE 状态，并有 3 个可用的 Worker 节点。
而 hadoop002 和 hadoop003 上的 Master 节点均处于 STANDBY 状态，没有可用的 Worker 节点。
5. 验证集群高可用
此时可以使用 kill 命令杀死 hadoop001 上的 Master 进程，此时备用 Master 会中会有一个再次成为 主 Master，我这里是 hadoop002，可以看到 hadoop2 上的 Master 经过 RECOVERING 后成为了新的主 Master，并且获得了全部可以用的 Workers。
Hadoop002 上的 Master 成为主 Master，并获得了全部可以用的 Workers。
此时如果你再在 hadoop001 上使用 start-master.sh 启动 Master 服务，那么其会作为备用 Master 存在。
6. 提交作业
和单机环境下的提交到 Yarn 上的命令完全一致，这里以 Spark 内置的计算 Pi 的样例程序为例，提交命令如下：
spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master yarn \ --deploy-mode client \ --executor-memory 1G \ --num-executors 10 \ /usr/app/spark-2.4.0-bin-hadoop2.6/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.0.jar \ 100
链接：https://juejin.im/post/5d859539f265da03913550e2
