一：Master HA解析
1， 生产环境下一般采用Zookeeper做HA，且建议为3台Master，Zookeeper会自动化管理 Master的切换；
2， 采用Zookeeper做HA的时候，Zookeeper会负责保存整个Spark集群运行时候的元数据：workers、Drivers、Applications、Executors；
3， Zookeeper遇到当前Active级别的Master出现故障的时候会从StandbyMaster中选取一台作为Active Master，但是要注意，被选举后到成为真正的ActiveMaster之间需要从Zookeeper中获取集群当前运行状态的元数据信息并进行恢复；
4， 在Master切换的过程中，所有的已经在运行的程序皆正常运行！因为Spark Application在运行前就已经通过ClusterManager获得了计算资源，所以在运行时Job本身的调度和处理和Master是没有任何关系的！
5， 在Master的切换过程中唯一的影响是不能提交新的job：一方面不能提交新的应用程序给集群，因为只有ActiveMaster才能接受新的程序的提交请求；另外一方面，已经运行的程序中也不能够因为Action操作触发新的Job的提交请求；
二：MasterHA的四大方式
1， MasterHA的四大方式分别是：Zookeeper、filesystem、custom、none
2， 需要说明的是：
a) Zookeeper是自动管理Master
b) Filesystem的方式在Master出现故障后需要手动重启机器，机器启动后会立即成为Active级别的Master来对外提供服务（接受应用程序提交的请求、接受新的Job运行的请求）
c) Custom的方式允许用户定义MasterHA的实现，这对于高级用户特别有用；
d) None，这是默认情况，当我们下载安装了Spark集群中就是采用这种方法；该方式不会持久化集群的数据，Master启动后立即管理集群，
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