Spark环境搭建——HA高可用模式

2021/6/1 18:29:25

本文主要是介绍Spark环境搭建——HA高可用模式,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

        本篇博客,Alice为大家带来的是Spark的HA高可用环境搭建的教程。
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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:

        1.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。

        2.基于zookeeper的Standby Masters(Standby Masters with ZooKeeper)–可以用于生产环境。
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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。

  • 先停止Sprak集群

/export/servers/spark/sbin/stop-all.sh

  • 在node01上配置:

vim /export/servers/spark/conf/spark-env.sh

  • 注释掉Master配置

#export SPARK_MASTER_HOST=node01

  • 在spark-env.sh添加SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS,内容如下:

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:

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。
  • scp到其他节点

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

  • node01上启动Spark集群执行

/export/servers/spark/sbin/start-all.sh

  • 在node02上再单独只起个master:

/export/servers/spark/sbin/start-master.sh

  • 注意:

        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

  • 查看node01和node02
    http://node01:8080/
    http://node02:8080/

可以观察到有一台状态为StandBy
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测试HA

        测试主备切换

  1. 在node01上使用jps查看master进程id
  2. 使用kill -9 id号强制结束该进程
  3. 稍等片刻后刷新node02的web界面发现node02为Alive

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  • 测试集群模式提交任务

        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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        本次的分享就到这里,受益的小伙伴或对大数据技术感兴趣的朋友记得点赞关注Alice哟(^U^)ノ~YO

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这篇关于Spark环境搭建——HA高可用模式的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!


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