HA下的Spark集群工作原理解密

实验环境： 
zookeeper-3.4.6 
Spark：1.6.0 
简介： 
本篇博客将从以下几点组织文章： 
一：Spark 构建高可用HA架构 
二：动手实战构建高可用HA 
三：提交程序测试HA

一：Spark 构建高可用HA架构 
 
Spark本身是Master和Slave,而这这里的 
Master是指Spark资源调度和分配。负责整个集群的资源调度和分配。 
Worker是管理单个节点的资源。 
这里面的资源主要指：内存和CPU。 
1. Master-Slave模型很容易出现单节点故障的问题。所以为了应用这个问题，解决办法是通过Zookeeper来解决，在实际开发的时候一般都是三台，一个active，两个standby，当一个active挂掉后，Zookeeper会根据自己的选举机制，从standby的Master选举出来一个作为leader。这个leader从standby模式变成active模式的话，做的最重要的事：是从Zookeeper中获取整个集群的状态信息，恢复整个集群的Worker,Driver,Application,这样才能接管整个集群的工作，而只有它成功完成之后，leader的Master才可以恢复成active的Master，才可以对外继续提供服务(作业的提交和资源的申请请求。)，当active的master挂掉以后，standby的master变成active的master之前我们是不可以向集群提交新的程序。但是在Zookeeper切换期间，在这个时间集群的运行时正常的，例如，一个程序依然可以正常运行。因为程序在运行之前已经向Master申请资源了，Driver与我们所有worker分配的executors进行通信，这个过程一般不需要master参与，除非executor有故障。Master是粗粒度分配，粗粒度的好处当Master出故障以后，可以让Worker和executor交互完成计算。 
2. Zookeper包含的内容有哪些:所有的Worker，Driver(代表了正在运行的程序)，Application(应用程序)

二：动手实战构建高可用HA 
3. 准备好Zookeeper安装包，下载zookeeper-3.4.6.tar.gz地址如下：

http://apache.fayea.com/zookeeper/zookeeper-3.4.6/

1. 将Zookeeper软件包移动到/usr/local/spark。
2. 解压zookeeper.

[root@Master spark]# tar -zxvf zookeeper-3.4.6.tar.gz

1. 在bashrc中添加zookeeper环境变量

export ZOOKEEPER_HOME=/usr/local/spark/zookeeper-3.4.6
export PATH=/usr/local/eclipse/eclipse:/usr/local/idea/idea-IC-141.1532.4/bin:${MAVEN_HOME}/bin:${FLUME_HOME}/bin:${SPARK_HOME}/bin:${SPARK_HOME}/sbin/sbin::${SCALA_HOME}/bin:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:${HIVE_HOME}/bin:${ZOOKEEPER_HOME}/bin:$PATH

7. 到zookeeper的conf目录下，将zoo_sample.cfg拷贝一份，因为在执行的时候zoo_sample.cfg会被删除，拷贝改名zoo.cfg，对zoo.cfg进行配置。

[root@Master conf]# cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

8.  配置文件

[root@Master conf]# vim zoo.cfg
dataDir=/tmp/zookeeper
dataDir=/usr/local/spark/zookeeper-3.4.6/data
dataLogDir=/usr/local/spark/zookeeper-3.4.6/logs
server.0=Master:2888:3888
server.1=Worker1:2888:3888
server.2=Worker2:2888:3888

在/usr/local/spark/zookeeper-3.4.6/下创建data目录

[root@Master zookeeper-3.4.6]# mkdir data

10.  在/usr/local/spark/zookeeper-3.4.6/data 下创建标记每台机器的ID，最简单的方法：

[root@Master data]# echo 0>myid

11. 利用scp命令将在Master配置的zookeeper,拷贝到Worker1和Worker2节点上。
12. 在spark-env.sh中配置Zookeeper信息，注意此时的Master_IP是master就不需要了，因为zookeeper中配置了.

-Dspark.deploy.recoveryMode：    表明整个集群的恢复和维护都是Zookeeper.
-Dspark.deploy.zookeeper.url:   所有做HA机器，其中端口2181是默认端口。
-Dspark.deploy.zookeeper.dir：   指定Spark在Zookeeper注册的信息

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk/jdk1.8.0_60
export SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala-2.10.4
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0/etc/hadoop
//export SPARK_MASTER_IP=Master 这个IP就不需要了。
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=Master:2181,Worker1:2181,Worker2:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
export SPARK_WORKER_MEMORY=2g
export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=2g
export SPARK_DRIVER_MEMORY=2G
export SPARK_WORKER_CORES=2

13. 至此就全部安装完成了，启动Master，Worker1和Worker2节点上的Zookeeper.

[root@Worker1 bin]# zkServer.sh start
JMX enabled by default
Using config: /usr/local/spark/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED

[root@Worker2 bin]# zkServer.sh start
JMX enabled by default
Using config: /usr/local/spark/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED

[root@Master bin]# zkServer.sh start
JMX enabled by default
Using config: /usr/local/spark/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED

14. jps查看进程，三台机器均启动成功。

[root@Master bin]# jps
4005 Jps
3685 SecondaryNameNode
3978 QuorumPeerMain

[root@Master bin]# jps
4005 Jps
3685 SecondaryNameNode
3978 QuorumPeerMain

[root@Worker2 Desktop]# jps
3194 DataNode
3453 QuorumPeerMain
3503 Jps

15. 启动Spark集群。

[root@Master sbin]# ./start-all.sh
starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to /usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-Master.out

Worker2: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-Worker2.out

Worker1: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-Worker1.out

16. 但是此时Worker1和Worker2上的进程是Worker，而Master进程是master为什么？

因为在Spark集群配置中，slaves文件中我们此时指定了Worker节点，因此在启动的时候就会默认根据我们的配置启动Spark集群。

[root@Master sbin]# jps
4067 Master
3685 SecondaryNameNode
3978 QuorumPeerMain
4110 Jps
[root@Master sbin]# ssh Worker1
Last login: Sat May  7 17:29:50 2016 from master
[root@Worker1 ~]# jps
2881 Jps
2484 DataNode
2724 QuorumPeerMain
2827 Worker
[root@Worker1 ~]# exit
logout
Connection to Worker1 closed.
[root@Master sbin]# ssh Worker2
Last login: Sat May  7 17:24:00 2016 from worker1
[root@Worker2 ~]# jps
3569 Worker
3194 DataNode
3644 Jps
3453 QuorumPeerMain

17. 到Worker1和Worker2上手动启动Master.

[root@Worker1 sbin]# ./start-master.sh
starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to /usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-Worker1.out

[root@Worker1 ~]# jps
2484 DataNode
2724 QuorumPeerMain
2952 Master
2827 Worker
3052 Jps
[root@Worker2 sbin]# ./start-master.sh
starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to /usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-Worker2.out
[root@Worker2 sbin]# jps
3569 Worker
3704 Master
3194 DataNode
3772 Jps
3453 QuorumPeerMain

18. 通过web界面查看,Master是ALIVE.

而Worker1和Worker2的Status是STANDY(备胎)状态。 

三：提交程序测试HA 
1. 以集群的方式启动Spark-shell。因为此时受Zookeeper管理，因此在集群启动的时候，需要将三台HA中的Master都要写上。此时程序运行的时候肯定要向Zookeeper找active级别的Master。

[root@Master bin]# ./spark-shell --master spark://Master:7077,Worker1:7077,Worker2:7077

2.  启动spark-shell的时候通过日志可以看到，应用程序会连接三台Master.

16/05/07 10:28:20 INFO client.AppClient$ClientEndpoint: Connecting to master spark://Master:7077...
16/05/07 10:28:20 INFO client.AppClient$ClientEndpoint: Connecting to master spark://Worker1:7077...
16/05/07 10:28:20 INFO client.AppClient$ClientEndpoint: Connecting to master spark://Worker2:7077...

3.  关闭Master节点上的master进程。

[root@Master sbin]# ./stop-master.sh
stopping org.apache.spark.deploy.master.Master

Zookeeper切换master，这个时候需要将Master上的master进行恢复给Worker1，因此需要延迟一段时间。

scala> 16/05/07 10:34:12 WARN client.AppClient$ClientEndpoint: Connection to Master:7077 failed; waiting for master to reconnect...
16/05/07 10:34:12 WARN cluster.SparkDeploySchedulerBackend: Disconnected from Spark cluster! Waiting for reconnection...
16/05/07 10:34:12 WARN client.AppClient$ClientEndpoint: Connection to Master:7077 failed; waiting for master to reconnect...
16/05/07 10:35:05 INFO client.AppClient$ClientEndpoint: Master has changed, new master is at spark://Worker1:7077

4.  刷新web端，此时就无法链接上master进程。

5. 查看Worker1的web端信息，神奇的事发生了，此时我们可以看到之前Master节点上的master信息.