在HA设置后，两台Spark Master计算机都显示为待机状态

是因为高可用（High Availability）配置成功。高可用是指在系统出现故障或节点失效时，能够自动切换到备用节点，保证系统的持续可用性和稳定性。

Spark Master是Spark集群中的主节点，负责协调和管理整个集群的资源分配和任务调度。通过HA设置，可以实现Spark Master的高可用性，确保即使主节点发生故障，集群仍然能够正常运行。

在HA设置后，两台Spark Master计算机都显示为待机状态的原因是其中一台计算机被选举为主节点，而另一台计算机则作为备用节点。主节点负责处理所有的请求和任务，而备用节点则处于待机状态，随时准备接管主节点的工作。

这种配置的优势是可以提高系统的可用性和容错性。当主节点发生故障时，备用节点会自动接管主节点的工作，确保集群的正常运行。同时，HA设置还可以实现负载均衡，将请求和任务分配到不同的节点上，提高系统的性能和吞吐量。

HA设置的应用场景包括大规模数据处理、实时流处理、机器学习等需要高可用性和稳定性的场景。例如，在大规模数据处理中，如果主节点发生故障，整个数据处理过程可能会中断，导致任务失败。而通过HA设置，备用节点可以接管主节点的工作，确保数据处理的连续性和准确性。

腾讯云提供了一系列与Spark相关的产品和服务，可以帮助用户实现高可用的Spark集群。其中，腾讯云的弹性MapReduce（EMR）是一种基于Hadoop和Spark的大数据处理平台，支持HA设置和自动故障转移。用户可以通过EMR快速搭建高可用的Spark集群，并进行大规模数据处理和分析。

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