Spark集群节点宕机后的运行机制 （解决方法与步骤）
下面内容仅为某些场景参考，为稳妥起见请先联系上面的专业技术工程师，具体环境具体分析。
2023-09-18 20:10 51
当Spark集群节点宕机后，Spark会根据其运行模式（standalone、YARN等）和相关配置进行相应的处理和恢复。
1. Spark standalone模式： - 如果集群有多个worker节点，当一个节点宕机后，Spark会将该节点上的任务重新分配给其他可用的节点，以确保任务的继续执行。 - 如果宕机的节点是Driver节点，Spark会尝试重新启动Driver，并将任务重定向到新的Driver节点上执行。 - 如果宕机的节点是Master节点，整个集群将无法正常工作，需要手动恢复Master节点或重新启动整个集群。
2. YARN模式： - 当一个节点宕机后，YARN会自动监测到节点的宕机，并将该节点上的任务重新分配给其他可用的节点。 - 如果宕机的节点是Application Master（Spark的驱动程序），YARN会自动重新启动Application Master，并将任务重定向到新的Application Master上。 - 如果宕机的节点是NodeManager，YARN会自动将该节点上正在运行的任务重新分配给其他可用的节点。
无论是在哪种模式下，当节点宕机后，Spark还可以通过设置备用节点或备用Driver节点来保证集群的可用性和容错能力。这些备用节点可以在节点宕机时立即接管任务并保证集群的正常运行。Spark还可以通过监控和自动检测来及时发现节点宕机，并触发相应的处理和恢复机制。
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