文章目录1、绪论2、高可用的Spark集群介绍3、高可用的Spark集群搭建 1、绪论 在之前的博客《Spark集群的搭建及测试》已经搭建过Spark集群了,但是这种集群仍有一些弊端。因为之前搭建的集群只有一个Master节点，万一这个节点由于某些原因意外死亡，那么整个集群就瘫痪了。这是我们不愿意看到的，所以我们现在要搭建一个高可用的Spark集群，给Master找一个备用节点。2、高可用的S
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2023-08-22 18:54:53
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# 实现高可用Spark的步骤和代码示例
## 概述
在实现高可用的Spark集群之前，我们需要了解什么是高可用性。高可用性是指在系统发生故障时，能够自动恢复并继续正常工作，不会因为单点故障而导致整个系统不可用。在Spark中，我们可以借助一些工具和配置来实现高可用性，确保Spark集群的稳定运行。
## 实现高可用Spark的流程
以下是实现高可用Spark集群的基本流程：
| 步骤 |
原创
2023-08-10 16:05:16
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资源分配是Spark任务中需要深入理解的，如果相关的参数设置不合理，将会造成资源分配不均的情况，可能导致某些任务大量的资源消耗或者某些任务因等待资源而饥饿。本文主要梳理Spark应用基本的过程，然后会介绍如何设置Spark应用执行过程中executor的数量、每个executor上memory大小的以及cores数量的设置。以上三者的优化需要考虑如下几个因素：数据量的大小一个Spark任务
Spark高可用部署1、高可用部署说明1 、基于文件系统的单点恢复(Single-Node Recovery with Local File System)。2、基于zookeeper的Standby Masters(Standby Masters with ZooKeeper)。2、基于zookeeper的Spark HA高可用集群部署2.1 停止Spark进程，启动zookeeper进程。2
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2023-12-27 10:49:08
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一、HA概述1）所谓HA（high available），即高可用（7*24小时不中断服务）。
2）实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA
机制：HDFS的HA和YARN的HA。
3）Hadoop2.0之前，在HDFS集群中NameNode存在单点故障（SPOF）。
4）NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群
NameNode机器发生意外，如宕机
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2023-07-12 12:00:59
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# 实现Spark Cluster的高可用性
在构建大规模数据处理平台时，Spark Cluster的高可用性是至关重要的。高可用性意味着即使在节点故障的情况下，集群仍能继续正常工作，确保业务不受影响。本文将介绍如何实现Spark Cluster的高可用性。
## 高可用性架构设计
为了实现Spark Cluster的高可用性，我们可以采用一主多从的架构。在这种架构下，一个主节点负责协调任务
原创
2024-03-24 05:16:04
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1、Spark调优背景目前Zeppelin已经上线一段时间，Spark作为底层SQL执行引擎，需要进行整体性能调优，来提高SQL查询效率。本文主要给出调优的结论，因为涉及参数很多，故没有很细粒度调优，但整体调优方向是可以得出的。环境：服务器600+，spark 2.0.2，Hadoop 2.6.02、调优结果调优随机选取线上9条SQL，表横轴是调优测试项目，测试在集群空闲情况下进行，后一个的测试都
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2024-09-11 10:06:20
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# Spark高可用搭建
## 引言
Apache Spark是一个快速通用的集群计算系统，它提供了高效的数据处理能力。Spark的高可用性是非常重要的，因为在大规模的数据处理中，任何系统的故障都可能导致数据丢失和处理中断。本文将介绍如何搭建Spark高可用集群，并提供相应的代码示例。
## 搭建Spark高可用集群的准备工作
在开始搭建Spark高可用集群之前，需要做一些准备工作。首先，需要
原创
2023-10-17 15:27:42
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# CDH Spark 高可用
## 什么是CDH Spark？
CDH（Cloudera Distribution Including Apache Hadoop）是由Cloudera提供的一套基于Apache Hadoop的大数据处理解决方案。而Spark则是一种基于内存计算的大数据处理框架，具有高效的数据处理能力。
## 为什么需要高可用性？
在生产环境中，数据处理系统需要保证高可用
原创
2024-05-19 03:35:17
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实际生产中会搭建spark ha集群，本地测试的话整个单机的就行了。这里我们先介绍下单机如何配置，然后再在他基础上搭建高可用HA集群。单机版配置 ： master=weekend01 , works = weekend03,weekend04,weekend051，下载安装/spark-x.x.x-bin-hadoopx.x jar包到weekend01上。（不解释，自己弄一个）2,
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2023-10-09 11:01:50
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1 . k8s高可用结合负载均衡介绍配置高可用（HA）Kubernetes集群，有以下两种可选的etcd拓扑：集群master节点与etcd节点共存，etcd也运行在控制平面节点上 使用外部etcd节点，etcd节点与master在不同节点上运行在前面k8s学习中，围绕一个k8s的master节点操作，当此节点dowm掉后k8s将无法进行后续的部署管理工作。此时通过haproxy配置k8s mas
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2024-01-30 07:33:31
145阅读
一、概述1.实验环境基于以前搭建的haoop HA；2.spark HA所需要的zookeeper环境前文已经配置过，此处不再重复。3.所需软件包为：scala-2.12.3.tgz、spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tar4.主机规划bd1bd2bd3Workerbd4bd5Master、Worker二、配置Scala1.解压并拷贝[root@bd1 ~]# 
原创
2017-10-13 15:50:08
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在进行spark高可用集群搭建之前，首先需要了解一些基础知识。Apache Spark是一种快速、通用、可扩展的分布式系统，可用于大规模数据处理。高可用性是指系统可以在出现故障时仍能继续保持可用性的特性。下面我将介绍spark高可用集群搭建的流程以及每一步需要做什么。
### 步骤概述
| 步骤 | 操作内容 |
| ------ | ------ |
| 1 | 部署ZooKeeper集群
原创
2024-05-29 11:43:39
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# Spark高可用方案：全是Standby
在大数据领域，Apache Spark是非常流行的数据处理引擎。然而，随着数据量不断增加，Spark应用的可用性和容错性变得愈发重要。为了实现高可用性，很多团队选择了将Spark集群设为全是Standby模式，下面我们将深入探讨这一方案及其实现方式。
## 什么是全是Standby模式？
全是Standby模式指的是将Spark集群中的所有节点配
原创
2024-09-07 04:46:39
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# Spark Master 高可用部署
Apache Spark 是一个快速、大规模的开源集群计算框架，用于处理大数据。为了确保 Spark 集群的稳定性和可靠性，特别是在生产环境中，部署高可用（HA）模式是非常必要的。本文将讨论如何在 Spark 中设立高可用 master，并提供必要的代码示例，以及状态图和关系图的可视化展示。
## Spark HA 模式概述
在 Spark 中，高可
1. 简介Kubernetes v1.13版本发布后，kubeadm才正式进入GA，可以生产使用,用kubeadm部署kubernetes集群也是以后的发展趋势。目前Kubernetes的对应镜像仓库，在国内阿里云也有了镜像站点，使用kubeadm部署Kubernetes集群变得简单并且容易了很多，本文使用kubeadm带领大家快速部署Kubernetes v1.13.2版本。注意：请不要把目光仅
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2024-10-19 08:08:31
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1、高可用概述HA Cluster实现方案：
heartbeat和corosync一般用于高可用任何常见服务的。keepalived原生设计的目的是为了高可用ipvs。网络分区(Network partition)
隔离类型有两种：
node：STONITH(Shooting The Other Node In The Head)，直接把对方的电源给切断，一般这种主机都是连接到电源交换机上的。资源
# 实现 Spark History Server 高可用指南
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个广泛使用的分布式计算框架。而 Spark History Server 使用户能够查询和监控 Spark 任务的历史信息，以便于性能分析和调优。为了保证服务的可靠性，构建一个高可用的 Spark History Server 是非常重要的。下面，我们将逐步了解如何实现 Spark H
原创
2024-10-03 04:35:59
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一、Keepalived是什么 Keepalived的作用是检测服务器的状态，如果有一台web服务器宕机，或工作出现故障，Keepalived将检测到，并将有故障的服务器从系统中剔除，同时使用其他服务器代替该服务器的工作，当服务器工作正常后Keepalived自动将服务器加入到服务器群中，这些工作全部自动完成，不需要人工干涉，需要人工做的只是修复故障的服务器。二、Keepalived的特性 配置文
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2024-10-20 10:56:21
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背景主体逻辑具体实现AMYarnAllocatorExecutor 背景Spark on Yarn分yarn-cluster和yarn-client两种模式。 本文通过Cluster模式的TaskScheduler实现入手，梳理一遍spark on yarn的大致实现逻辑。前提我对两种模式以及yarn任务的整体运行逻辑不是很清楚。主体逻辑cluster模式中，使用的TaskSchedu
