本篇内容介绍了“Spark的HA是如何处理的”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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Q1：Master和Driver的是同一个东西吗？
两者不是同一个东西，在Standalone模式下Master是用于集群资源管理和调度的，而Driver适用于指挥Worker上的Executor通过多线的方式处理任务的；
Master位于集群的管理节点，一般和 NameNode在同一个节点上；
Driver一般都位于客户机上，客户机一般都不属于集群，但是和集群在同一个网络环境下，因为客户机中的Driver要和集群中的Executor频繁的交互；
Q2：Standalone和Yarn之间如何选择
Standalone和Yarn都是用于资源管理的系统，Standalone是专门为Spark打造的资源管理和分配方式，是轻量级的，而Yarn是大数据通用的资源管理框架，不仅可以用于管理Spark顶点资源分配，也可以用于管理实现了Yarn的其它计算平台的资源管理和分配；
如果在生产系统中有多套计算框架 ，例如Spark、MapReduce、Mahout并存，建议使用Yarn或者Mesos进行资源统一的管理和调度；如果只使用Spark的话，建议使用Standalone就足够了，Yarn比较消耗资源；
Q3：Spark 的HA怎么处理的？
对于Master的HA，在Standalone模式下，Worker节点自动是HA的，对于Master的HA，一般采用Zookeeper；
Utilizing ZooKeeper to provide leader election and some state storage, you can launch multiple Masters in your cluster connected to the same ZooKeeper instance. One will be elected “leader” and the others will remain in standby mode. If the current leader dies, another Master will be elected, recover the old Master’s state, and then resume scheduling. The entire recovery process (from the time the the first leader goes down) should take between 1 and 2 minutes. Note that this delay only affects scheduling new applications – applications that were already running during Master failover are unaffected；
对于Yarn和Mesos模式，ResourceManager一般也会采用ZooKeeper进行HA;
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