来源 | Alice菌
编译 | CryptoShadow,责编 | Carol
出品 | CSDN云计算(ID:CSDNcloud)
本文为大家带来的是Spark的HA高可用环境搭建的教程。
原理
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单点故障的问题。
如何解决这个单点故障的问题,Spark提供了两种方案:
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。
基于zookeeper的Standby Masters(Standby Masters with ZooKeeper)–可以用于生产环境。
配置HA
该HA方案使用起来很简单,首先启动一个ZooKeeper集群,然后在不同节点上启动Master,注意这些节点需要具有相同的zookeeper配置。
/export/servers/spark/sbin/stop-all.sh
vim /export/servers/spark/conf/spark-env.sh
#export SPARK_MASTER_HOST=node01
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER
-Dspark.deploy.zookeeper.url=node01:2181,node02:2181,node03:2181
-Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
参数说明:
scp /export/servers/spark/conf/spark-env.sh
node02:/export/servers/spark/conf/
scp /export/servers/spark/conf/spark-env.sh
node03:/export/servers/spark/conf/
启动zk集群
zkServer.sh status
zkServer.sh stop
zkServer.sh start
启动Spark集群
/export/servers/spark/sbin/start-all.sh
/export/servers/spark/sbin/start-master.sh
在普通模式下启动spark集群
只需要在主节点上执行start-all.sh 就可以了
在高可用模式下启动spark集群
先需要在任意一台主节点上执行start-all.sh
然后在另外一台主节点上单独执行start-master.sh
http://node01:8080/
http://node02:8080/
可以观察到有一台状态为StandBy
测试HA
测试主备切换
在node01上使用jps查看master进程id
使用kill -9 id号强制结束该进程
稍等片刻后刷新node02的web界面发现node02为Alive
1、集群模式启动spark-shell
/export/servers/spark/bin/spark-shell --master spark://node01:7077,node02:7077
2、运行程序
sc.textFile("hdfs://node01:8020/wordcount/input/words.txt")
.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _)
.saveAsTextFile("hdfs://node01:8020/wordcount/output7")
在hue中查看结果
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