Spark HA集群搭建

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环境准备

• 服务器集群
  我用的CentOS-6.6版本的4个虚拟机，主机名为hadoop01、hadoop02、hadoop03、hadoop04，另外我会使用hadoop用户搭建集群(生产环境中root用户不是可以任意使用的)
  关于虚拟机的安装可以参考以下两篇文章：
  在Windows中安装一台Linux虚拟机
  通过已有的虚拟机克隆四台虚拟机

• Zookeeper集群
  参考zookeeper-3.4.10的安装配置

• spark安装包
  下载地址：https://mirrors.aliyun.com/apache/spark/
  我用的spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz
  要根据自己机器中的hadoop版本选择对应的spark版本

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1. 集群规划

2. 具体步骤

(1) 把安装包上传到hadoop01服务器并解压

[hadoop@hadoop01 soft]$ tar zxvf spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz -C /home/hadoop/apps/

# 解压后如果感觉安装目录的名称太长可以修改一下
[hadoop@hadoop01 soft]$ cd /home/hadoop/apps/
[hadoop@hadoop01 apps]$ mv spark-2.2.0-bin-hadoop2.7 spark-2.2.0

(2) 修改spark-env.sh配置文件

# 把SPARK_HOME/conf/下的spark-env.sh.template文件复制为spark-env.sh
[hadoop@hadoop01 apps]$ cd spark-2.2.0/conf
[hadoop@hadoop01 conf]$ mv spark-env.sh.template spark-env.sh

# 修改spark-env.sh配置文件，添加如下内容
[hadoop@hadoop01 conf]$ vim spark-env.sh 

# 配置JAVA_HOME，一般来说，不配置也可以，但是可能会出现问题，还是配上吧
export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_73
# 一般来说，spark任务有很大可能性需要去HDFS上读取文件，所以配置上
# 如果说你的spark就读取本地文件，也不需要yarn管理，不用配
export HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop/apps/hadoop-2.7.4/etc/hadoop

# 每一个Worker最多可以使用的cpu core的个数，我虚拟机就一个...
# 真实服务器如果有32个，你可以设置为32个
export SPARK_WORKER_CORES=1
# 每一个Worker最多可以使用的内存，我的虚拟机就2g
# 真实服务器如果有128G，你可以设置为100G
export SPARK_WORKER_MEMORY=1g

# 在非HA配置中，配置了SPARK_MASTER_HOST和SPARK_MASTER_PORT
# HA就不用了，让Zookeeper来管理
# 设置zookeeper集群的地址，这个配置有点长，但一定要写到一行
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark/ha"

(3) 修改slaves配置文件，添加Worker的主机列表

[hadoop@hadoop01 conf]$ mv slaves.template slaves
[hadoop@hadoop01 conf]$ vim slaves

# 里面的内容原来为localhost
hadoop01
hadoop02
hadoop03
hadoop04

(4) 把SPARK_HOME/sbin下的start-all.sh和stop-all.sh这两个文件重命名

比如分别把这两个文件重命名为start-spark-all.sh和stop-spark-all.sh
原因：
如果集群中也配置HADOOP_HOME，那么在HADOOP_HOME/sbin目录下也有start-all.sh和stop-all.sh这两个文件，当你执行这两个文件，系统不知道是操作hadoop集群还是spark集群。修改后就不会冲突了，当然，不修改的话，你需要进入它们的sbin目录下执行这些文件，这肯定就不会发生冲突了。我们配置SPARK_HOME主要也是为了执行其他spark命令方便。

[hadoop@hadoop01 conf]$ cd ../sbin
[hadoop@hadoop01 sbin]$ mv start-all.sh start-spark-all.sh
[hadoop@hadoop01 sbin]$ mv stop-all.sh stop-spark-all.sh

(5) 把spark安装包分发给其他节点

[hadoop@hadoop01 apps]$ scp -r spark-2.2.0 hadoop02:`pwd`
[hadoop@hadoop01 apps]$ scp -r spark-2.2.0 hadoop03:`pwd`
[hadoop@hadoop01 apps]$ scp -r spark-2.2.0 hadoop04:`pwd`

(6) 在集群所有节点中配置SPARK_HOME环境变量

[hadoop@hadoop01 conf]$ vim ~/.bash_profile

export SPARK_HOME=/home/hadoop/apps/spark-2.2.0
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin

[hadoop@hadoop01 conf]$ source ~/.bash_profile

# 其他节点也都配置...

(7) 启动Zookeeper集群

[hadoop@hadoop01 ~]$ zkServer.sh start

# 其他zookeeper节点也要启动...
# 最好也启动hadoop集群

(8) 在hadoop01节点启动master进程

[hadoop@hadoop01 conf]$ start-master.sh

(9) 在hadoop02节点启动master进程

[hadoop@hadoop02 ~]$ start-master.sh

(10) 访问WEB页面查看哪个是ALIVE MASTER

(11) 在ALIVE MASTER节点启动全部的Worker节点

[hadoop@hadoop01 ~]$ start-slaves.sh

(12) 验证集群高可用

正常的进程显示：

挂掉Active Master

[hadoop@hadoop01 ~]$ jps
5873 Jps
5125 QuorumPeerMain
5639 Master
5752 Worker
[hadoop@hadoop01 ~]$ kill -9 5639

hadoop01已经不能访问了：

hadoop02变成了Active Master

启动hadoop01的master进程

[hadoop@hadoop01 ~]$ start-master.sh

hadoop01变成了Standby Master：

spark HA集群搭建成功！