Spark Standalone HA：ZooKeeper实现Master高可用与重启策略

在Spark的Standalone部署模式中，Master节点的单点故障（SPOF）是一个常见的问题。为了提高可用性（High Availability, HA），Spark引入了ZooKeeper作为解决方案。ZooKeeper提供了Leader Election机制，确保集群中的Master节点只有一个处于活跃状态（Active），其余为备用（Standby）。一旦活跃Master发生故障，备用Master将通过选举被提升为新的活跃节点，同时保持对Worker、Driver和Application信息的持久化管理。 ZooKeeper的集成使得集群信息存储在分布式文件系统中，这允许在主备Master切换时，仅对新提交的Job产生影响，而不会中断正在执行的任务。Master节点的重启策略分为三种： 1. **ZOOKEEPER实现HA**：在这种模式下，Master在启动时将恢复信息持久化到ZooKeeper中，确保数据的一致性和可用性。当Master重启时，会从ZooKeeper获取恢复状态，并恢复持久化的Worker、Driver和Application信息。 2. **FILESYSTEM**：另一种策略是将数据保存在本地或网络文件系统，提供无数据丢失的重启能力。当Master重启时，它会从指定目录加载恢复数据，继续服务已存在的Job。 3. **丢弃所有数据重启**：这是最保守的策略，Master在重启时会丢弃所有原有的数据，这意味着所有未完成的Job可能会受到影响。 `Master::preStart()`方法是实现这些重启策略的关键部分，根据配置参数（如`RECOVERY_MODE`），系统会选择合适的持久化引擎来处理重启过程。通过这种方式，Spark Master实现了高可用性，提高了整个集群的可靠性和稳定性。理解并掌握这些原理和代码实现，有助于开发者在实际项目中更好地处理Spark集群的故障恢复和HA需求。