spark 容错HA
1. Executor 异常
spark在各种运行模式中的集群管理器会为任务分配运行资源，在运行资源中启动Executor，由Executor是负责执行任务的，最终会把任务运行状态发送给Driver。
首先看Executor启动过程：
1）Master给APP分配资源
2）在Worker中启动ExecutorRunner
3）ExecutorRunner会启动一个线程向Driver发送注册Executor消息
4）注册成功，则启动Executor。
当Executor出现异常时：
1）Worker接收到ExecutorStateChanged消息，在Worker中根据Executor状态进行信息更新，同时把Executor状态信息发送给Master。
2）Master接收到Executor状态变化消息后，如果发现Executor出现异常退出，则尝试获取可用的Worker节点并启动Executor，这个Worker很可能不能之前运行失败的Worker节点。系统会进行10次该尝试，如果超过10次，则标记为应用运行失败并移除该应用。次数限定 为了避免提交的应用程序存在BUG，而反复提交，挤占资源。
2. Worker异常
Spark standalone模式是采用Master/Slave的结构，其中slave是由Worker来担任，在运行时会发送心跳给Master，让Master知道Worker的实时状态，另一方面Master也会检测Worker是否会超时，因为在集群运行过程中。
1）Master是如何感知到Worker超时的，在Master接收Worker心跳的同时，在其启动方式中启动检测Worker超时的线程 。也就是说检测线程和心跳线程并不是同一个。
2）当Worker出现超时时，Master调用timeOutWorkers方法进行处理，在处理时根据Worker运行的是Executor和Driver分别进行处理。
a) 如果是Executor，Master先先把Worker上Executor异常的信息发送给Driver，告知Executor已经丢失，同时把这些Executor从其应用程序列表中删除。并按照Executor异常处理。
b) 如果是Driver，则判断是否设置重启，如果设置，则重启，否则删除该应用程序。
3. Master异常
以standalone模式部署时，Master结束，基本就代表集群瘫痪，但是在多节点的集群，一般会选择HA模式，启动2个或者多个Master进程，一个是主Master，其他为Standby Master，当Master出现异常时，StandbyMaster将会选主，确定一个接管的Master，这部分功能是由ZOOKEEPER来完成的，HA模式写spark依赖zk，通过zk来进行选主。