Spark Standalone通过一系列配置和策略来保障服务稳定性，确保在节点故障时能够快速恢复。以下是具体的措施和相关信息：
高可用性配置
- 基于ZooKeeper的Standby Masters：使用ZooKeeper来监控和切换Master节点，确保在主Master故障时能无缝切换到备用Master。这是生产环境中的推荐配置。
- 基于文件系统的单点恢复：适合开发或测试环境，通过将Spark Application和Worker的注册信息保存在文件中，一旦Master发生故障，就可以重新启动Master进程，将系统恢复到之前的状态。
监控和日志
- Spark Web UI：提供了一个Web界面来监控集群和所有的作业运行状态。通过Web UI可以看到哪些作业在跑、哪些作业跑完了、花了多少时间、使用了多少资源、哪些作业失败了等信息。
- 日志记录：Spark的核心编程进阶中提到了作业监控和日志记录的重要性。通过配置文件
spark-env.sh，可以设置日志级别和输出，确保在发生故障时能够追踪和诊断问题。
故障恢复
- 数据复制：Spark通过将数据分布在多个节点上进行计算，每个节点都保存了数据的副本。当一个节点发生故障时，Spark可以从其他节点上的副本中恢复数据。
- 任务重启：Spark可以监控任务的执行情况，当一个任务执行失败时，Spark会自动重启该任务，以保证整个作业的正确执行。
通过上述配置和策略，Spark Standalone能够有效地保障服务稳定性，确保在节点故障时能够快速恢复，并保持作业的连续执行。
