Spark Standalone模式 高可用部署

2020-11-13 14:59:17 浏览数 (1)

本文使用Spark的版本为：spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz。

spark的集群采用3台机器进行搭建，机器分别是server01，server02,server03。

其中：server01,server02设置为Master，server01,server02,server03为Worker。

1.Spark

下载地址：

http://spark.apache.org/downloads.html

选择对应的版本进行下载就好，我这里下载的版本是：spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz。

2.上传及解压

2.1 下载到本地后，上传到Linux的虚拟机上

代码语言：javascript复制
scp spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz hadoop@server01:/hadoop

2.2 解压

代码语言：javascript复制
tar -zxvf spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz

2.3 重命名

代码语言：javascript复制
mv spark-2.4.0-bin-hadoop2.7 spark

3.配置环境

进入spark/conf目录

3.1 复制配置文件

代码语言：javascript复制
cp slaves.template slaves

cp spark-env.sh.template spark-env.sh

3.2 修改slaves配置文件

spark集群的worker conf配置 slaves

server01

server02

server03

3.3 修改spark-env.sh配置文件

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# java环境变量

export JAVA_HOME=/usr/local/java

#spark home

export SPARK_HOME=/export/opt/spark/spark2.4.0

# spark集群master进程主机host

export SPARK_MASTER_HOST=server01

# 配置zk 此处可以独立配置zk list,逗号分隔

export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=xxx.xxx.xxx.xxx:2181, xxx.xxx.xxx.xxx:2181……"

如下图

3.4 下发到server02和server03机器上

代码语言：javascript复制
scp -r /hadoop/spark hadoop@server02:/hadoop

scp -r /hadoop/spark hadoop@server03:/hadoop

3.5 修改server02机器上的spark-env.sh的SPARK_MASTER_HOST参数信息

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# 增加备用master主机,改为server02,将自己设置为master（备用）

export SPARK_MASTER_HOST=server02

3.6 配置环境变量

给server01,server02,server03机器上配置spark的环境变量

代码语言：javascript复制
export SPARK_HOME=/export/opt/spark/spark2.4.0

export PATH=$PATH:${SPARK_HOME}/bin:${SPARK_HOME}/sbin

#使配置环境生效

source /etc/profile

4. 启动Spark集群

在server01机器上，进入spark目录

4.1 分别启动master和slaves进程

代码语言：javascript复制
# 启动master进程

sbin/start-master.sh

# 启动3个worker进程，也可以每个机器独立启动需要输入两个master地址

sbin/start-slaves.sh

jps查看进程1有既有master又有Worker,2,3只有Worker

4.2 直接使用start-all.sh启动

代码语言：javascript复制
sbin/start-all.sh

4.3 手动启动server02机器上的master进程

进入spark目录

代码语言：javascript复制
sbin/start-master.sh

我们可以使用stop-all.sh杀死spark的进程

代码语言：javascript复制
sbin/stop-all.sh

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server01:8080

Status：ALIVE 说明master为主Master

server02:8080

总结

部署完成后可以尝试kill掉1的master，然后需要等几分钟后会重启备用master，此时备用切换为主。

　　另外如果application被杀掉或者jvm出现问题，还可以通过增加参数 --supervise（需要安装,pip install supervise）可以重新启动application。

bash bash指令 spark hadoop

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