最全大数据测试：构建Hadoop和Spark分布式HA运行环境！，薪资翻倍

在构建Hadoop和Spark分布式高可用（HA）环境时，通常涉及以下步骤：

1. 安装和配置Zookeeper集群：确保Zookeeper集群运行正常。
2. 配置Hadoop Core-site文件：

<property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>viewfs://mycluster</value>
</property>
<property>
    <name>ha.zookeeper.quorum</name>
    <value>zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181</value>
</property>

3. 配置Hadoop HDFS-site文件：

<property>
    <name>dfs.nameservices</name>
    <value>mycluster</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
    <value>nn1,nn2</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
    <value>nn1-host:8020</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
    <value>nn2-host:8020</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
    <value>nn1-host:50070</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
    <value>nn2-host:50070</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
    <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
    <value>sshfence</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
    <value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
</property>

4. 启动Zookeeper、Hadoop HA集群和Spark集群。
5. 验证Hadoop HA功能：可以通过hdfs haadmin -getServiceState nn1来查看NameNode状态，以及通过jps命令检查相关进程。
6. 配置Spark配置文件：

spark.master                     spark://spark-master:7077
spark.hadoop.fs.defaultFS        hdfs://mycluster

7. 启动Spark集群并运行Spark作业，验证其高可用和容错性。

以上步骤提供了构建Hadoop和Spark分布式HA环境的概要，实际部署时需要根据具体环境细化配置，并解决可能出现的问题。