基于ZooKeeper搭建Spark高可用集群
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这里搭建一个 3 节点的 Spark 集群，其中三台主机上均部署 Worker 服务。同时为了保证高可用，除了在 hadoop001 上部署主 Master 服务外，还在 hadoop002 和 hadoop003 上分别部署备用的 Master 服务，Master 服务由 Zookeeper 集群进行协调管理，如果主 Master 不可用，则备用 Master 会成为新的主 Master。
搭建 Spark 集群前，需要保证 JDK 环境、Zookeeper 集群和 Hadoop 集群已经搭建，相关步骤可以参阅：
下载所需版本的 Spark，官网下载地址：http://spark.apache.org/downloads.html
下载后进行解压：
添加环境变量：
使得配置的环境变量立即生效：
进入 ${SPARK_HOME}/conf 目录，拷贝配置样本进行修改：
配置所有 Woker 节点的位置：
将 Spark 的安装包分发到其他服务器，分发后建议在这两台服务器上也配置一下 Spark 的环境变量。
分别到三台服务器上启动 ZooKeeper 服务：
进入 hadoop001 的 ${SPARK_HOME}/sbin 目录下，执行下面命令启动集群。执行命令后，会在 hadoop001 上启动 Maser 服务，会在 slaves 配置文件中配置的所有节点上启动 Worker 服务。
分别在 hadoop002 和 hadoop003 上执行下面的命令，启动备用的 Master 服务：
查看 Spark 的 Web-UI 页面，端口为 8080。此时可以看到 hadoop001 上的 Master 节点处于 ALIVE 状态，并有 3 个可用的 Worker 节点。
而 hadoop002 和 hadoop003 上的 Master 节点均处于 STANDBY 状态，没有可用的 Worker 节点。
此时可以使用 kill 命令杀死 hadoop001 上的 Master 进程，此时备用 Master 会中会有一个再次成为 主 Master，我这里是 hadoop002，可以看到 hadoop2 上的 Master 经过 RECOVERING 后成为了新的主 Master，并且获得了全部可以用的 Workers。
Hadoop002 上的 Master 成为主 Master，并获得了全部可以用的 Workers。
此时如果你再在 hadoop001 上使用 start-master.sh 启动 Master 服务，那么其会作为备用 Master 存在。
和单机环境下的提交到 Yarn 上的命令完全一致，这里以 Spark 内置的计算 Pi 的样例程序为例，提交命令如下：
