spark原理、yarn 、资源参数

### 回答1：
Spark原理是基于内存计算的分布式计算框架，可以在集群中高效地处理大规模数据。它的核心是RDD（弹性分布式数据集），可以将数据分布到集群中的多个节点上进行并行计算。

Yarn是Hadoop生态系统中的资源管理器，可以管理集群中的资源分配和任务调度。它可以为不同的应用程序提供资源，包括MapReduce、Spark、Hive等。

资源参数是指在Spark应用程序中配置的资源相关参数，包括CPU核数、内存大小、Executor数量等。这些参数可以影响Spark应用程序的性能和稳定性，需要根据实际情况进行调整。

### 回答2：
Spark原理：

Spark是一种面向分布式计算的开源平台，是一种快速、通用的大数据处理引擎，适用于大规模数据处理的场景。Spark基于内存进行计算，通过分布式内存进行数据处理，因此速度非常快，它还支持多种编程语言，如Java、Scala、Python等。Spark的核心原理是将数据拆分成多个部分，分布式进行处理并最终合并结果，这和Hadoop MapReduce非常相似，但相比MapReduce，Spark能够更快地处理数据，同时还提供了很多类库，例如SQL查询、流处理、机器学习、图计算等。Spark提供了非常好的容错性能，能够自动将任务重新分配到其他节点执行，这一点和Hadoop一样。

YARN：

YARN是Hadoop 2.x版本的资源调度系统，全称为Yet Another Resource Negotiator。其主要的目的是为了解决Hadoop MapReduce 1.0版本中JobTracker存在的单点故障问题。YARN将系统分为ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster三个角色，其中ResourceManager是整个系统的调度中心，NodeManager是每个节点上的资源管理器，ApplicationMaster则是负责管理每个应用程序的执行过程。与之前的MapReduce版本不同，YARN设计得更加通用，可以通过扩展支持Spark、Storm等其他分布式框架。YARN采用了基于容器的方式对资源进行分配，每个容器可以有不同的cpu、内存等资源，这使得资源的调度更加细粒度，提高了资源利用率，从而更好地支持多种应用程序的扩展。

资源参数：

对于Spark和YARN，资源参数都是非常重要的。在Spark中，资源参数分别是driver-memory和executor-memory，这两个参数分别表示driver和executor进程的可用内存，一般来说应该充分考虑集群数量、任务大小等因素做出相应调整。在YARN中，资源参数主要有memory、cpu、disk等，这些资源是通过容器单位进行资源调度的，一般来说应根据任务的需求确定相应的资源分配比例。同时，在实际应用中也需要充分考虑并发调度、任务优先级、降级策略等方面的因素。总之，良好的资源调度是保证Spark和YARN应用程序高效执行的关键。

### 回答3：
Spark是一种基于内存计算的大数据处理框架，它被设计用来解决传统大数据处理框架在处理海量数据时遇到的性能和效率瓶颈。Spark是一个分布式计算系统，它能够在多台服务器上并行计算数据。Spark的核心特点是其高效的内存计算能力，以及丰富的API和语言支持。其主要应用场景包括流数据处理、机器学习、图计算等。

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的一个资源调度器，它的主要作用是管理集群的资源，将集群资源分配给应用程序，并监控应用程序的执行过程。YARN架构的核心是资源管理器和应用程序管理器。资源管理器负责监控集群中的资源使用情况，并负责为应用程序分配资源。应用程序管理器负责管理应用程序运行过程中的所有资源。YARN的优点是能够支持多种编程模型和数据处理框架，因此在处理大规模数据时非常适用。

资源参数通常指Spark和YARN运行时需要设置的一些参数，这些参数包括内存大小、CPU资源量、磁盘容量等。在运行Spark应用程序时，需要为每个Spark任务分配足够的资源。资源量的设置通常会影响Spark任务的执行效率和速度。在YARN中，资源参数也非常重要，因为通过合理设置资源参数可以最大化地利用集群的资源，从而提高计算效率。同时，资源参数设置不当也会导致应用程序的OOM（Out Of Memory）错误等问题。

在总结一下，Spark是一种基于内存计算的大数据处理框架，其核心特点是其高效的内存计算能力，以及丰富的API和语言支持；YARN是Hadoop的一个资源调度器，其主要作用是管理集群的资源，将集群资源分配给应用程序，并监控应用程序的执行过程。而资源参数则是Spark和YARN运行时需要设置的一些参数，这些参数可以影响Spark任务的执行效率和速度，以及YARN的资源利用率。