企业中一般都使用zookeeper的高可用搭建Spark。其原理就是通过zookeeper来选举一个Master，其它的Master都处于Standby状态。
首先将conf/spark-env.sh中master的地址注释掉
然后引用zookeeper相关的配置，添加一个属性SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=node-1:2181,node-2:2181,node-3:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
在zookeeper中的spark目录中保存元数据信息。
这里将之前手动指定的master注释掉，master由zookeeper指定选出。
然后引入zookeeper：
这里的3个参数，分别指定：恢复模式为zookeeper；zookeeper的server地址和端口号(这里的2181)；元信息的保存目录，在zookeeper下的spark目录下。
参数说明
spark.deploy.recoveryMode：恢复模式（Master重新启动的模式）
有三种：(1)ZooKeeper (2) FileSystem (3)NONE
FileSystem在测试阶段用，生产中用Zookeeper，因为基于文件系统的需要我们手动启动挂掉的Master，NONE表示不恢复；
spark.deploy.zookeeper.url：ZooKeeper的Server地址，以及端口号；
spark.deploy.zookeeper.dir：指定对应保存在zookeeper上的节点目录。即集群元数据信息的文件、目录，包括Worker，Driver和Application的信息。
通过上边这3个参数，构建高可用的Spark。
配置结束以后，发放到node-2和node-3：
致此，高可用的Spark集群搭建好了。
企业当中一般启动两个Master。
配置zookeeper
为了方便快速启动zookeeper，首先添加zookeeper的环境变量：
在/etc/profile中添加
保存之后，将
profile文件发送的node-2和node-3上：
刷新一下各机器的
/etc/profile
测试一下环境变量配置成功：
前边配置了zookeeper的环境变量，下边编写批量启动和停止zookeeper的脚本文件
在export目录下创建script目录，用于存放脚本文件
创建一个脚本
start_zk.sh批量启动所有机器上的zookeeper：
#!/bin/sh
for host in node-1 node-2 node-3
do
ssh $host "source /etc/profile;zkServer.sh start"
echo "$host zk is running"
done
同时为了方便，再创建一个
stop_zk.sh批量关闭zookeeper：
#!/bin/sh
for host in node-1 node-2 node-3
do
ssh $host "source /etc/profile;zkServer.sh stop"
echo "$host zk is stopping"
done
查看所有节点上的zookeeper状态信息status_zk.sh：
#!/bin/sh
for host in node-1 node-2 node-3
do
ssh $host "source /etc/profile;zkServer.sh status"
echo "$host zk's status"
done
编写完成之后测试一下脚本：
批量启动
批量查看状态
批量关闭
使用jps可以查看zookeeper进程是否启动，使用zkServer.sh status查看启动状态。
进入zookeeper客户端
可以看到现在只有zookeeper节点，目前还没有spark节点。
接下来启动Spark集群：
启动Spark HA 之前先要启动zookeeper集群。
先在哪台机器上运行启动命令，就会先在哪台机器上构建Master。
现在就有了spark节点。里边存放了选举的信息，当前哪个master是活着的master。
在node-2上运行
start-master.sh命令，使用jps命令查看，发现也启动了Master进程。
这里可以看到node-2是一个standby的状态。内核和cpu的资源都是0。
先启动的node-1，所以node-1是alive，然后再启动的node-2，node-2就是standby的状态。
这个时候做一个测试，到node-1上杀死Master进程:
使用kill -9 进程号 命令杀死进程
恢复不是一瞬间的，先感知到Master挂掉，再对其它所有处于standby状态的master进行选举，再来选举出一个活着的master，然后就开始恢复到之前的master的状态。需要一到两分钟。
CPU核数和内存是所有节点之和。
再次启动node-1上的master，node-1变为了standby的状态，而node-2为alive状态。
