spark standalone 模式下 kill job的几种方式

本文介绍两种终止Spark任务的方法:一是通过官方提供的RESTful API接口,但需获取job对应的driverID;二是利用master web UI界面提供的kill job post请求,直接终止指定任务。

1.官方提供的restful API   ( 6066端口为spark standalone 默认的restful API 端口)

这个种方式不是很好使用,尤其是对于使用脚本来提交的spark job,我们很难获取job对应的driverId,而官方提供的restful API必须获取到driverID才可以杀死对应的job。

spark-submit --master spark://master:6066  --kill  ${driver-id}  这行命令其实是调用 

./bin/spark-class org.apache.spark.deploy.Client kill <master url> <driver ID> 

其中master url 必须是以spark:// 或者 mesos:// 开头的, 表示采用standalone 或者mesos调度。注意不支持 YARN的调度方式。(不支持http://开头)

curl -X POST http://master:6066/v1/submissions/kill/driver-id  这个是restful API ,必须指明driverId。

   

2.master web UI 

从master UI界面上面看,我们发现隐式的提供了kill job的post请求,经过提取,我们找到了真正的post URI, 如下

curl -X POST "http://master:8080/app/kill/?id=${app-id}&terminate=true"   其中app-id 就是web UI 界面上job的 APP ID;

一个请求直接kill 指定的任务。

<think>嗯,用户想了解Spark Standalone模式下解决单点故障的机制。我之前已经回答过这个问题,现在用户再次询问,可能希望得到更详细的解释或者复习一下之前的内容。我需要结合用户提供的引用内容,确保回答准确,并且符合他们之前的讨论。 首先,用户提供的引用中提到了两种解决方案:基于文件系统的恢复和基于ZooKeeper的高可用。用户可能已经看过之前的回答,但需要更深入的信息,或者可能有新的疑问。需要确保回答结构清晰,分点说明两种机制,并引用提供的资料支持。 用户的问题明确指向解决单点故障的机制,所以重点在Master节点的容错。需要解释每种机制的工作原理、配置方法和适用场景。引用[2]提到ZooKeeper的Leader Election和持久化到文件系统,这部分需要详细展开。同时,引用[4]提到了主节点启动的注意事项,可能需要在配置步骤中提到。 需要检查之前的回答是否有遗漏的信息,或者用户可能希望了解新的方面,比如具体实现细节、优缺点比较,或者实际应用中的注意事项。例如,用户可能想知道如何在生产环境中配置ZooKeeper,或者文件系统恢复的具体步骤。 另外,用户可能对故障切换的时间、数据持久化的方式,或者对正在运行的作业的影响感兴趣。需要确保回答覆盖这些点,并引用相关引用支持,比如引用[2]提到切换过程只影响新Job提交,对进行中的Job无影响。 还要注意回答的结构,保持与之前一致,分点说明,对比两种方案,并给出配置示例。可能需要强调生产环境推荐使用ZooKeeper方案,而文件系统方案仅适用于测试,如引用[2]所述。 最后,确认所有引用标注正确,引用[1]、[2]、[3]、[4]的内容是否恰当使用,避免误解。需要确保回答自然流畅,符合用户的中文需求,避免技术术语过于晦涩,同时保持专业性。</think>根据引用[1][2][3][4]的内容,Spark Standalone模式通过以下两种机制解决Master节点的单点故障问题: --- ### 一、基于文件系统的单点恢复(开发/测试环境) 1. **核心机制** Master节点通过将集群元数据(包括Worker节点信息、Driver状态、Application配置等)**持久化到本地文件系统**(如Linux文件系统或NFS共享存储)实现恢复能力[^2]。当Master进程意外终止后,重启时会自动加载`spark.deploy.recoveryDirectory`路径下的元数据文件恢复集群状态。 2. **典型配置** ```bash # 所有Master节点配置相同恢复路径(NFS共享路径) SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=FILESYSTEM -Dspark.deploy.recoveryDirectory=/nfs/spark_recovery" ``` 3. **限制条件** - 需要确保所有Master节点能访问同一存储路径(如使用NFS共享存储) - 仅支持**单Master重启恢复**,无法应对物理机宕机故障 - 存在约10-30秒的服务中断时间[^2] --- ### 二、基于ZooKeeper的高可用方案(生产环境) 1. **分布式协调机制** ZooKeeper通过以下三个关键功能实现高可用: - **Leader选举**:在多个Master节点中选举Active Master - **状态同步**:使用ZK的ZNode存储集群元数据 - **故障检测**:通过Session心跳监控Master存活状态[^2] 2. **数据持久化架构** $$ \text{集群元数据流} = \text{Active Master} \xrightarrow{实时同步} \text{ZooKeeper} \xleftarrow{定期读取} \text{Standby Masters} $$ 即使所有Master节点同时宕机,元数据仍可通过ZK恢复[^2] 3. **生产配置要点** ```bash # 所有Master节点统一配置(需先搭建ZK集群) SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark_ha" ``` - 必须配置SSH无密钥登录(引用[4]) - 建议配合HDFS存储事件日志:`spark.eventLog.enabled=true` - 推荐ZK集群节点数为奇数(3/5节点)[^2] --- ### 三、机制对比 | 特性 | 文件系统方案 | ZooKeeper方案 | |--------------------|-----------------------------------|---------------------------------------| | **恢复时间** | 约30秒(依赖存储IO) | 约60秒(ZK session超时默认值) | | **数据一致性** | 可能丢失最后1次写入 | 强一致性(ZAB协议保证) | | **适用场景** | 测试/开发环境(引用[2]) | 生产环境(支持跨机房部署) | | **故障影响范围** | 所有运行中任务会中断 | 仅新任务提交暂停,运行中任务不受影响(引用[2]) | --- ### 四、验证方法(引用[2]实践) 1. **手动触发故障转移** ```bash # 在Active Master执行 kill -9 $(pgrep -f "org.apache.spark.deploy.master.Master") # 观察日志确认新Master选举(约60秒内完成切换) tail -f /var/log/spark/spark--org.apache.spark.deploy.master.Master-*.out ``` 2. **监控指标验证** ```bash # 通过Spark REST API查看Master状态 curl http://new-master:8080/json/ | jq '.aliveworkers' ``` ---
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