Spark源码之Standalone模式下master持久化引擎讲解.pdf
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纾潆锦袖迷子
2025-10-19
持久化
val
引擎
case
conf
Engine
serializer
master
故障
Mode
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Spark 源码之 Standalone 模式下 master持久化引擎讲解
Standalone 模式下 Master 为了保证故障恢复，会持久化一些重要的数据，来避免 master
故障导致集群不可用这种情况(也即单点故障)。目前，有四种持久化策略:
1,基于 zookeeper 的持久化引擎。
2,基于文件的持久化引擎。
3,用户自定义持久化引擎。
4,不使用持久化引擎。
在 master的 OnStart 方法中，对应的源码如下:
val serializer = new JavaSerializer(conf)
val (persistenceEngine_, leaderElectionAgent_) = RECOVERY_MODE match {
case "ZOOKEEPER" =>
logInfo("Persisting recovery state to ZooKeeper")
val zkFactory =
new ZooKeeperRecoveryModeFactory(conf, serializer)
(zkFactory.createPersistenceEngine(),
zkFactory.createLeaderElectionAgent(this))
case "FILESYSTEM" =>
val fsFactory =
new FileSystemRecoveryModeFactory(conf, serializer)
(fsFactory.createPersistenceEngine(),
fsFactory.createLeaderElectionAgent(this))
case "CUSTOM" =>
val clazz = Utils.classForName(conf.get("spark.deploy.recoveryMode.factory"))
val factory = clazz.getConstructor(classOf[SparkConf], classOf[Serializer])
.newInstance(con
持久化/val/引擎/case/conf/Engine/serializer/master/故障/Mode/
持久化/val/引擎/case/conf/Engine/serializer/master/故障/Mode/
-->