Spark Standalone模式下ZooKeeper实现Master高可用源码解析
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更新于2024-08-30
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"Spark Standalone模式的Master高可用性通过集成ZooKeeper实现,以解决单点故障问题。ZooKeeper的Leader Election机制确保在多个Master中只有一个Active,其余为Standby,当Active Master故障时,能快速切换到另一台Standby。这种切换对正在执行的任务无影响,因为集群状态已持久化。Master有三种重启策略:ZOOKEEPER HA、FILESYSTEM无数据丢失重启和丢弃数据重启。"
在Spark的Standalone部署模式下,Master作为整个集群的核心,如果出现故障,可能导致整个服务中断,这就是所谓的SPOF(单点故障)问题。为了提高系统的可用性,Spark提供了基于ZooKeeper的高可用性(High Availability, HA)解决方案。ZooKeeper是一个分布式协调服务,其核心功能之一就是 Leader Election,它能够确保在一个集群中,尽管有多台Master节点,但在任何时刻只有一个被选举为Active Master,负责处理任务调度和集群管理。其余的Master则处于Standby状态,等待在Active Master故障时接管。
当Active Master出现故障时,ZooKeeper中的Leader Election算法会触发新的选举过程,选举出一个新的Master作为Active。由于Spark的Master已经将集群的状态,包括Worker、Driver和Application的信息持久化到ZooKeeper或者文件系统,因此在Master切换过程中,已经运行的任务不会受到影响,只是新任务的提交会暂时延迟。这种设计大大增强了Spark集群的稳定性和容错性。
Master的重启策略由配置决定,主要有以下三种:
1. **ZOOKEEPER实现HA**:Master会将运行状态信息存储在ZooKeeper中,当Master故障重启时,可以从ZooKeeper恢复这些信息,保证数据不丢失。
2. **FILESYSTEM**:Master将状态信息持久化到本地或网络文件系统,重启后可从文件系统恢复,同样保证了数据的连续性。
3. **丢弃所有原来的数据重启**:在这种模式下,Master重启时会丢弃所有原有数据,相当于从头开始。
在`Master::preStart()`方法中,可以根据配置的`RECOVERY_MODE`来选择不同的重启策略。`persistenceEngine`是用于持久化和恢复Master状态的关键组件,根据不同模式选择相应的实现,如ZooKeeper或文件系统。
通过这种方式,Spark在Standalone模式下结合ZooKeeper实现了高可用性,提高了集群的稳定性和服务的连续性,降低了单点故障的风险,从而确保了大规模数据处理任务的顺利完成。
2019-03-20 上传
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