Spark -10：高可用模式配置

默认情况下，Standalone的Spark集群是Master-Slaves架构的集群模式，由一台master来调度资源，这就和大部分的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呢？Spark提供了两种方案：基于文件系统的单点恢复(Single-Node Recovery with Local Filesystem)和基于zookeeper的Standby Masters(Standby Masters with ZooKeeper)。其中ZooKeeper是生产环境下的最佳选择。

用ZooKeeper的备用master

ZooKeeper提供了一个Leader Election机制，利用这个机制你可以在集群中开启多个master并使它们都注册到ZooKeeper实例，ZooKeeper会管理使其中只有一个是Active的，其他的都是Standby的，Active状态的master可以提供服务，standby状态的则不可以。ZooKeeper保存了集群的状态信息，该信息包括所有的Worker，Driver 和Application。当Active的Master出现故障时，ZooKeeper会从其他standby的master中选举出一台，然后该新选举出来的master会恢复挂掉了的master的状态信息，之后该Master就可以正常提供调度服务。整个恢复过程只需要1到2分钟。需要注意的是，在这1到2分钟内，只会影响新程序的提交，那些在master崩溃时已经运行在集群中的程序并不会受影响。

配置

为了开启这个恢复模式，你可以用下面的属性在 spark-env中设置 SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS。

System property	Meaning
spark.deploy.recoveryMode	设置ZOOKEEPER去启动备用master模式（默认为none）
spark.deploy.zookeeper.url	zookeeper集群url(如192.168.1.100:2181,192.168.1.101:2181)
spark.deploy.zookeeper.dir	zookeeper保存恢复状态的目录（默认是/spark）

可能的陷阱：如果你在集群中有多个masters，但是没有用zookeeper正确的配置这些masters，这些masters不会发现彼此，会认为它们都是leaders。这将会造成一个不健康的集群状态（因为所有的master都会独立的调度）。

列如：

export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=HDP245:2181,HDP246:2181,HDP247:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"

在另一个节点上，启动新的master

用本地文件系统做单节点恢复

zookeeper是生产环境下最好的选择，但是如果你想在master死掉后重启它， FILESYSTEM模式可以解决。当应用程序和worker注册，它们拥有足够的状态写入提供的目录，以至于在重启master 进程时它们能够恢复。

配置

为了开启这个恢复模式，你可以用下面的属性在 spark-env中设置 SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS。

System property	Meaning
spark.deploy.recoveryMode	设置为FILESYSTEM开启单节点恢复模式（默认为none）
spark.deploy.recoveryDirectory	用来恢复状态的目录