Spark standalone HA

Spark standalone HA

配置Spark standalone HA

 

主机：node1,node2,node3

master: node1,node2

slave:node2,node3

 

修改配置文件：

node1,node3: spark-env.sh

export SPARK_MASTER_IP=node1
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_WORKER_CORES=1
export SPARK_WORKER_INSTANCES=1
export SPARK_WORKER_MEMORY=1024m
export SPARK_LOCAL_DIRS=/data/spark/dataDir
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=node1:2181,node2:2181,node3:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/sparkHA"

node2: spark-env.sh

export SPARK_MASTER_IP=node2

node2与node1的差别仅在此

 

启动脚本：

ZooKeeper已经启动完毕，这里没有说明ZooKeeper的配置和启动。

spark启动脚本

node1:

/sbin/start-all.sh 

node2:

/sbin/start-master.sh

 

测试HA

停掉node1 master

/sbin/stop-master.sh

 

访问node2的master

没有停掉node1的master，访问node2

停掉node1的master之后，访问node2

 

转载自：https://www.cnblogs.com/one--way/p/5998451.html

配置Spark standalone HA

 

主机：node1,node2,node3

master: node1,node2

slave:node2,node3

 

修改配置文件：

node1,node3: spark-env.sh

export SPARK_MASTER_IP=node1
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_WORKER_CORES=1
export SPARK_WORKER_INSTANCES=1
export SPARK_WORKER_MEMORY=1024m
export SPARK_LOCAL_DIRS=/data/spark/dataDir
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=node1:2181,node2:2181,node3:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/sparkHA"

node2: spark-env.sh

export SPARK_MASTER_IP=node2

node2与node1的差别仅在此

 

启动脚本：

ZooKeeper已经启动完毕，这里没有说明ZooKeeper的配置和启动。

spark启动脚本

node1:

/sbin/start-all.sh 

node2:

/sbin/start-master.sh

 

测试HA

停掉node1 master

/sbin/stop-master.sh

 

访问node2的master

没有停掉node1的master，访问node2

停掉node1的master之后，访问node2

 

转载自：https://www.cnblogs.com/one--way/p/5998451.html