[第四章] spark主备切换机制剖析

2019年6月8日 174次阅读 来源: cariya

-主备切换机制剖析

前面几章，我们讲了spark通常有三种提交模式

1、独立部署模式standalone，spark自身有一套完整的资源管理方式
2、架构于hadoop之上的spark集群
3、架构于mesos之上的spark集群

本节主要是讲解在standalone上对Master主备切换原理进行深入的剖析。
Master实际上可以配置两个，那么在spark原生的standalone上也是支持Master主备切换的，也就是说，当Active Master节点挂掉之后，我们可以将Standby Master切换为Active Master

Spark Master的主备切换可以基于两种切换机制，一种是文件系统，一种是基于Zookeeper,基于文件系统的机制，是Active Master挂掉后，需要我们手动去切换到Standby Master上，基于Zookeeper机制，呆以实现自动切换。

所以这里说的主备切换机制，其实指的是在Active Master挂掉之后，切换到Standby Master时，Master会做哪些操作

1.使用持久化引挚(FileSystemPersistence或者是ZookeeperPersisitence)去读取持久化的
storedApps,
storedDriver,
storedWorker,

2.判断上面的三个持久化的
storedApps,
storedDriver,
storedWorker,
有任何一个不为空，就将持久化有Application,Driver,Worker
的信息重新注册，注册到Master内部的缓存结构中。

3.将Application和Worker的状态都修改为UNKNOWN,
然后向Application对应的Driver，Worker发送Standby Master的地址

4.Driver,Worker,理论上讲，如果他们目前是正常工作的话，
那么在收到Master发送来的地址后，就会返回响应给新的Master。

5.此时，Master在陆续接收到Driver,Worker发送来的响应消息之后，
会使用completeRecovery()对没有收到发送响应消息的
Driver,Worker进行处理，过滤掉他们的信息。如下：

// Kill off any workers and apps that didn't respond to us.
    workers.filter(_.state == WorkerState.UNKNOWN).foreach(removeWorker)
    apps.filter(_.state == ApplicationState.UNKNOWN).foreach(finishApplication)

    // Reschedule drivers which were not claimed by any workers
    drivers.filter(_.worker.isEmpty).foreach { d =>
      logWarning(s"Driver ${d.id} was not found after master recovery")
      if (d.desc.supervise) {
        logWarning(s"Re-launching ${d.id}")
        relaunchDriver(d)
      } else {
        removeDriver(d.id, DriverState.ERROR, None)
        logWarning(s"Did not re-launch ${d.id} because it was not supervised")
      }

6.调用Master的schedule()，对正在等待调度的Driver,Application
进行调度，比如在某个Worker上启动Driver,或者为Application在Worker上启动Executor。

 state = RecoveryState.ALIVE
    schedule()
    原文作者：cariya
    原文地址: https://www.jianshu.com/p/4e1b2d986883
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