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一、环境描述
二、部署Spark 节点
2.1 下载资源包
2.2 解压
2.3 配置
2.3.1 配置环境变量
2.3.2 修改workers配置文件
2.3.3 修改spark.env.sh文件
2.3.4 修改spark-defaults.conf
2.4 分发
2.5 启动服务
2.5.1 启动zookeeper
2.5.2 启动hdfs
2.5.3 启动spark
2.6 测试
2.6.1 测试HA主备切换
2.6.2 测试Spark调度和计算功能
一、环境描述
系统环境描述：本教程基于CentOS 8.0版本虚拟机
Hadoop ha 集群环境说明：
机器节点信息：
Spark 集群环境说明：
机器节点信息：
注意： Spark Standalone 模式本身不依赖Hadoop，只是这里我需要使用hdfs，而且集群高可用模式也需要使用到Zookeeper，所以这里我会启动Zookeeper和hdfs，不需要启动Yarn 调度层了，可以不启动Yarn。
二、部署Spark 节点
2.1 下载资源包
Spark 包下载地址：
Index of /dist/spark/spark-3.3.4 (apache.org)
注意：需要和Hadoop体系的版本要保持一致，我这里的Hadoop是3.3.4版本，所以，我的Spark 版本也需要是3.3.4版本。
2.2 解压
tar -zxvf spark-3.3.4-bin-hadoop3.tgz
2.3 配置
可以参考官网，自己跟着官网自己学着部署，官网是最官方的，最正确的方式，官网参考地址：
Spark 独立模式 - Spark 3.3.4 文档 (apache.org)
2.3.1 配置环境变量
# 进入配置文件
vim /etc/profile
# 添加SPARK_HOME环境变量
export SPARK_HOME=/usr/local/spark-3.3.4-bin-hadoop3
2.3.2 修改workers配置文件
#重命名文件
mv workers.template workers
# 进入文件编辑
vim workers
# 添加worker节点
node3
node4
2.3.3 修改spark.env.sh文件
# 进入config目录
cd spark-3.3.4-bin-hadoop3/conf
# 重命名配置文件
mv spark-env.sh.template spark-env.sh
# 修改配置信息
vim spark-env.sh
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop-3.3.4/etc/hadoop
export SPARK_MASTER_HOST=master # 因为我这里部署的是HA模式，所以在master节点，这里配置的是master，在node1节点，这里就是node1
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080
export SPARK_WORKER_CORES=4
export SPARK_WORKER_MEMORY=4g
2.3.4 修改spark-defaults.conf
# 进入config目录
cd spark-3.3.4-bin-hadoop3/conf
# 重命名配置文件
mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
# 修改配置信息
vim spark-defaults.conf
spark.deploy.recoveryMode ZOOKEEPER
spark.deploy.zookeeper.url node2:2181,node3:2181,node4:2181
spark.deploy.zookeeper.dir /spark
# 开启spark的日期记录功能
spark.eventLog.enabled true
#创建spark日志路径，待会儿要创建
spark.eventLog.dir hdfs://mycluster/spark-logs
spark.history.fs.logDirectory hdfs://mycluster/spark-logs
spark.yarn.jars hdfs://mycluster/work/spark_lib/jars/*
2.4 分发
将配置好的spark-3.3.4-bin-hadoop3 分发到其他服务器
# 分发spark 包
scp -r /usr/local/spark-3.3.4-bin-hadoop3/ node1:/usr/local/
scp -r /usr/local/spark-3.3.4-bin-hadoop3/ node3:/usr/local/
scp -r /usr/local/spark-3.3.4-bin-hadoop3/ node4:/usr/local/
# 分发环境变量文件（记得到各自的服务器执行 source /etc/profile 使配置生效）
scp -r /etc/profile node1:/etc/profile
scp -r /etc/profile node3:/etc/profile
scp -r /etc/profile node4:/etc/profile
2.5 启动服务
2.5.1 启动zookeeper
# 启动zookeeper (需要分别启动)
zkServer.sh start
2.5.2 启动hdfs
start-dfs.sh start
2.5.3 启动spark
# 进入spark命令目录
/usr/local/spark-3.3.4-bin-hadoop3/sbin
# 启动服务
./start-all.sh
# 启动node1的master
./start-master.sh
接着验证一下，启动的服务是不是按照我们配置的那样：
检验下master节点，看下是否有Master进程：
发现有了，那证明主节点启动起来了
接着验证下node3、node4，看下是否有Worker进程：
我们从上图中发现，node3,node4节点，分别有Worker进程了，说明集群部署成功了。
最后检查下node1节点，是不是有Master进程：
Ok,我们现在发现已经启动了两个Master进程了，一个在master节点，一个在node1节点。
我们可以通过Spark UI页面看下信息，访问http://master:8080
接着访问http://node1:8080
我们发现，node1节点的状态是standby状态
到此，我们Spark Stanalone模式HA就算部署成功了
2.6 测试
2.6.1 测试HA主备切换
为了验证主备切换的情况，我们可以把活跃（ALIVE）的主节点kill掉，观察之前备用（StandBy）的节点是否会做切换，升级为主节点：
# 查看master进程编号
jps
# kill -9 pid
kill掉了master节点的Master进程，看下是否切换到node1的Master中
从上图中可以看到，Master进程切换到了node1，状态为ALIVE状态，证明HA起到了作用，验证完成。
2.6.2 测试Spark调度和计算功能
# 提交jar包到集群
bin/spark-submit --master spark://master:7077,node1:7077 --class org.apache.spark.examples.SparkPi /usr/local/spark-3.3.4-bin-hadoop3/examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.4.jar 100000
从以上图片中我们可以看到，提交的任务进入到了Spark 集群调度中，且已经在运行了，整个部署到此结束。
今天基于Spark3.3.4版本,实现Standalone 模式高可用集群部署的相关内容就分享到这里，可以关注Spark专栏《Spark》，后续不定期分享相关技术文章。如果帮助到大家，欢迎大家点赞+关注+收藏，有疑问也欢迎大家评论留言！
