在Spark Standalone和YARN模式下，如何根据集群资源合理配置Executor数量和内存大小？请结合《Spark性能调优实战：资源配置与优化策略》一书内容进行解答。

根据集群资源合理配置Executor数量和内存大小是实现Spark性能优化的关键步骤。在Spark Standalone模式下，可以手动配置集群资源，而在YARN模式下，则需要通过动态资源分配来适应资源的变化。在《Spark性能调优实战：资源配置与优化策略》一书中，作者详细介绍了如何根据不同的运行环境和业务需求，调整和优化这些参数。

参考资源链接：[Spark性能调优实战：资源配置与优化策略](https://wenku.csdn.net/doc/4jaha5e90w?spm=1055.2569.3001.10343)

具体到问题中的两个模式，首先要考虑的是集群中的硬件资源。对于Spark Standalone模式，可以通过计算集群的总资源以及期望的资源利用率来决定每个Executor的资源分配。例如，如果集群有15台机器，每台机器配置为8GB内存和2个CPU核心，则可以设置每个Executor的内存为8GB，并分配2个核心。这样的配置可以充分利用集群资源，同时确保每个任务有足够的资源来处理数据。

而在YARN模式下，由于需要与其他应用共享资源，通常需要更多的动态调整。在YARN模式下，资源的分配受到ResourceManager和NodeManager的管理。在提交Spark作业时，可以通过命令行参数（如`spark.executor.memory`和`spark.executor.cores`）来指定 Executor的资源需求。YARN会根据集群当前的资源使用情况动态地为Spark作业分配资源。

此外，了解集群的实际工作负载和性能指标是至关重要的。监控作业的执行时间、内存和CPU使用情况可以帮助调整资源配置，以达到更高的效率。在实践中，可能需要多次试验和调优，才能找到最合适的配置。《Spark性能调优实战：资源配置与优化策略》一书不仅提供了理论知识，还包含了许多实用的示例和技巧，帮助开发者在实际项目中进行有效的资源配置和性能优化。

参考资源链接：[Spark性能调优实战：资源配置与优化策略](https://wenku.csdn.net/doc/4jaha5e90w?spm=1055.2569.3001.10343)