# Spark配置高可用模式
在大数据处理领域，Apache Spark因其强大的数据处理能力和灵活性受到了广泛的关注。随着用户规模的扩大，如何实现Spark集群的高可用性（HA）变得尤为重要。本文将介绍Spark的高可用模式，及其配置方法，帮助大家更好地理解和实现Spark集群的可用性。
## 高可用性的必要性
在数据处理过程中，集群的不可用可能导致任务失败，数据丢失，甚至影响到业务的正常
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
原理Spark Standalone集群是Master-Slaves架构的集群模式，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，Spark提供了两种方案：1.基于文件系统的单点恢复(Single-Node Recovery with Local File System)–只能用于开发或测试环境。2.基于zookeeper...
原创
2022-02-16 16:24:56
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原理Spark Standalone集群是Master-Slaves架构的集群模式，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，Spark提供了两种方案：1.基于文件系统的单点恢复(Single-Node Recovery with Local File System)–只能用于开发或测试环境。2.基于zookeeper...
原创
2021-12-28 18:14:05
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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
本篇博客，Alice为大家带来的是Spark的HA高可用环境搭建的教程。原理 Spark Standalone集群是Master-Slaves架构的集群模式，和大部分的Master-Slaves结构集群一...
原创
2021-06-01 17:48:52
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本篇博客，Alice为大家带来的是Spark的HA高可用环境搭建的教程。
原理 Spark Standalone集群是Master-Slaves架构的集群模式，和大部分的Master-Slaves结构集群一
原创
2022-04-01 13:45:00
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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
Hive On Spark 集成大多数情况下Hive On Spark 是无法使用Spark官方版本给定的编译成功的包的，因为里面对应的hadoop版本与生产环境的版本是无法匹配的，这就需要对spark源码进行重新编译。使用版本spark-2.3hive-3.12hadoop-3.2spark下载下来的源码包的目录结构如下：下面进行编译的步骤更改打包文件spark 的打包主要依赖dev/make-
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2024-06-05 16:43:14
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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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高可用系统，追求多个9的可用性，对于分布式系统来说，我们通常都认为遵守CAP理论，根据业务场景，取平衡。高可用，首先想到的是避免单点，防止单点故障。1.负载均衡硬均衡：F5设备 ，standBy从，主备切换。
软均衡：类似，实现方式LVS之类。具体均衡的策略：A.集中策略：权重、随机、负载能力（静态与动态）、connection等
B.分布策略：基于Gossip模型的方式。一般是内部的均衡策略
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2024-03-29 15:56:54
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刚接触MongoDB，就要用到它的集群，只能硬着头皮短时间去看文档和尝试自行搭建。迁移历史数据更是让人恼火，近100G的数据文件，导入、清理垃圾数据执行的速度蜗牛一样的慢。趁着这个时间，把这几天关于Mongod集群相关的内容整理一下。大概介绍一下MongoDB集群的几种方式：Master-Slave、Relica Set、Sharding，并做简单的演示。使用集群的目的就是提高可用性。高可用性H.
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2023-08-25 22:10:18
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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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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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# 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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# 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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