spark提交任务到yarn，spark是如何与hadoop进行交互的

在将Spark作业提交到YARN时，Spark会通过YARN Resource Manager请求一些计算资源，例如CPU和内存，以便为Spark应用程序提供足够的资源来运行它的任务。

一旦Spark应用程序获取了足够的资源，它将使用YARN Node Manager来启动Executor进程。每个Executor进程都是一个Java虚拟机（JVM），它将在一个YARN Container中运行，并且可以为应用程序提供CPU和内存资源。

此外，Spark可以利用Hadoop的分布式文件系统HDFS来读取和写入数据，以及利用Hadoop提供的其他生态系统工具，例如Hive和HBase来执行数据分析任务。Spark还可以使用YARN来管理作业的调度和资源分配，从而与Hadoop系统进行无缝的交互。

相关问题

Hadoop与Spark的对比

Hadoop和Spark都是大数据处理的分布式计算框架，但在一些方面有不同的特点。以下是Hadoop和Spark的对比：

1. 数据处理方式：
Hadoop是基于MapReduce的批处理系统，适合处理大规模的离线数据；而Spark则是基于内存的计算框架，可以支持实时数据流式处理和交互式查询。

2. 计算速度：
由于Hadoop需要将数据写入磁盘，因此计算速度比Spark慢。而Spark利用内存计算，速度更快，特别是在迭代计算中，如机器学习和图形处理等。

3. 执行引擎：
Hadoop使用YARN作为集群资源调度器，可以同时运行多个应用程序；而Spark则使用自己的调度器，可以提供更高的性能和资源利用率。

4. 编程语言：
Hadoop使用Java编写，而Spark支持多种编程语言，包括Scala、Java和Python等。

5. 生态系统：
Hadoop生态系统非常庞大，包括Hive、Pig、HBase、Sqoop等组件，可以提供更完善的数据处理和管理工具；而Spark的生态系统相对较小，但也有许多相关工具和库。

总的来说，Hadoop适合处理离线批处理数据，而Spark更适合处理实时流数据和交互式查询。但在实际应用中，两者可以结合使用，以提供更全面的大数据处理解决方案。

请描述交互流程中 on spark集群和on yarn集群有什么区别？

在交互流程中，"on Spark集群"和"on YARN集群"指的是Spark应用程序在不同的集群管理器上运行的方式。这两种方式有以下区别：

1. Spark集群：在Spark集群中，Spark应用程序通过Spark自己的资源管理器来管理资源和任务调度。Spark集群可以独立地运行在不依赖其他集群管理器的环境中，例如Standalone模式。在Spark集群中，Spark应用程序可以直接与Spark资源管理器进行交互，从而更加灵活地控制资源的使用和任务的调度。

2. YARN集群：YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的一个集群管理器，用于资源调度和任务管理。在YARN集群中，Spark应用程序可以作为一个YARN应用程序来运行。YARN负责分配资源和调度任务，而Spark则在YARN应用程序框架中运行。这种方式可以与其他基于YARN的应用程序共享集群资源，并且受到YARN的资源管理和调度策略的限制。

总结起来，"on Spark集群"意味着Spark应用程序直接使用Spark自己的资源管理器来管理资源和任务调度，而"on YARN集群"意味着Spark应用程序作为一个YARN应用程序在YARN集群中运行，通过YARN来管理资源和任务调度。选择哪种方式取决于具体的需求和环境配置。