spark on yarn还是spark on k8s

Spark on YARN和Spark on Kubernetes是两种不同的运行Apache Spark应用程序的方式，它们各自有不同的优势和适用场景。

Spark on YARN是将Spark集成到Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）集群上。YARN是Hadoop 2.0中引入的资源管理组件，它可以作为通用的资源管理层，负责集群中的资源分配和任务调度。在YARN上运行Spark，可以利用YARN已经成熟的集群管理能力，如资源分配、任务调度、监控等。这种方式对于那些已经部署了Hadoop环境的用户来说是一个很好的选择，因为它允许用户在一个统一的生态系统中使用Spark进行数据处理和分析，同时利用Hadoop的存储能力。

Spark on Kubernetes（简称Spark on K8s）则是将Spark应用程序部署在Kubernetes容器编排平台上。Kubernetes是一个开源系统，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。在K8s上运行Spark可以实现更加灵活和自动化的部署，容器化带来的隔离性和轻量级特性使得资源利用率更高，也更易于管理和扩展。此外，Spark on K8s支持原生的Kubernetes服务发现、持久化存储和自动化滚动更新等特性。

选择Spark on YARN还是Spark on Kubernetes取决于多个因素，包括现有的技术栈、资源管理的需求、部署和运维的便利性等。例如：

1. 如果组织已经投资了Hadoop生态系统，并希望利用现有的YARN资源来运行Spark作业，那么Spark on YARN可能是更好的选择。
2. 如果组织希望利用容器化带来的灵活性和自动化优势，或者有多种不同的应用程序需要在一个统一的容器平台上管理，Spark on Kubernetes可能更适合。