大数据测试：构建Hadoop和Spark分布式HA运行环境！

在这个例子中，我们将使用Ansible来自动化地配置和部署一个Hadoop和Spark的分布式高可用性(HA)环境。

# site.yml - 主Ansible配置文件
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- hosts: all
  become: yes
  roles:
    - hadoop
    - spark
 
# hadoop/tasks/main.yml - Hadoop配置任务
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# 安装Hadoop
- name: Install Hadoop
  apt: name=hadoop state=present
 
# 配置Hadoop HA
- name: Copy Hadoop configuration files
  copy: src=hadoop.conf.j2 dest=/etc/hadoop/conf/hadoop-site.xml
 
# 启动Hadoop服务
- name: Start Hadoop services
  service: name=hadoop-hdfs-namenode state=started
  when: inventory_hostname in groups['namenode']
 
# spark/tasks/main.yml - Spark配置任务
---
# 安装Spark
- name: Install Spark
  apt: name=spark state=present
 
# 配置Spark
- name: Copy Spark configuration files
  copy: src=spark.conf.j2 dest=/etc/spark/conf/spark-defaults.conf
 
# 启动Spark服务
- name: Start Spark services
  service: name=spark state=started
 
...
 
# 假设的变量文件 `group_vars/all.yml`
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hadoop_version: "3.2.1"
spark_version: "3.0.1"
 
# 假设的主机分组文件 `inventory`
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[namenode]
nn1.example.com
 
[datanode]
dn1.example.com
dn2.example.com
 
[spark]
sn1.example.com
sn2.example.com
 
[zookeeper]
zk1.example.com
zk2.example.com
zk3.example.com
 
...
 
# 假设的Jinja2模板 `hadoop.conf.j2`
<configuration>
  <!-- HA配置 -->
  <property>
    <name>dfs.nameservices</name>
    <value>mycluster</value>
  </property>
  <!-- 更多Hadoop配置 -->
</configuration>
 
# 假设的Jinja2模板 `spark.conf.j2`
spark.master     spark://nn1.example.com:7077
spark.eventLog.enabled     true
spark.eventLog.dir     hdfs://mycluster/spark-logs
# 更多Spark配置

在这个例子中，我们使用了Ansible的"hosts"文件来定义不同的主机组，并且使用了Jinja2模板来动态生成Hadoop和Spark的配置文件。这样的配置方法使得部署大规模分布式系统变得更加简单和可维护。