Spark 系列（七）—— 基于 ZooKeeper 搭建 Spark 高可用集群

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，若是主 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，须要保证 JDK 环境、Zookeeper 集群和 Hadoop 集群已经搭建，相关步骤能够参阅：

• Linux 环境下 JDK 安装
• Zookeeper 单机环境和集群环境搭建
• Hadoop 集群环境搭建

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
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3.2 配置环境变量

# vim /etc/profile
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添加环境变量：

export SPARK_HOME=/usr/app/spark-2.2.3-bin-hadoop2.6
export  PATH=${SPARK_HOME}/bin:$PATH
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使得配置的环境变量当即生效：

# source /etc/profile
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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
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# 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"
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2. slaves

cp slaves.template slaves
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配置全部 Woker 节点的位置：

hadoop001
hadoop002
hadoop003
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3.4 安装包分发

将 Spark 的安装包分发到其余服务器，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/
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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
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4.2 启动Hadoop集群

# 启动dfs服务
start-dfs.sh
# 启动yarn服务
start-yarn.sh
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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 配置文件中配置的全部节点上启动 Worker 服务。

start-all.sh
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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
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4.4 查看服务

查看 Spark 的 Web-UI 页面，端口为 8080。此时能够看到 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，能够看到 hadoop2 上的 Master 通过 RECOVERING 后成为了新的主 Master，而且得到了所有能够用的 Workers。

Hadoop002 上的 Master 成为主 Master，并得到了所有能够用的 Workers。

此时若是你再在 hadoop001 上使用 start-master.sh 启动 Master 服务，那么其会做为备用 Master 存在。

6、提交做业

和单机环境下的提交到 Yarn 上的命令彻底一致，这里以 Spark 内置的计算 Pi 的样例程序为例，提交命令以下：

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
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