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。

相关问题

spark on yarn 和spark on hive

Spark on YARN和Spark on Hive都是Apache Spark在大规模集群环境下运行的不同模式。

1. **Spark on YARN (Yet Another Resource Negotiator)**：Spark在YARN之上运行，利用了Hadoop YARN作为资源管理器。Spark应用程序通过YARN的Application Master将任务分割成可以在集群上独立运行的小作业，并提交给Node Manager处理。这种方式提供了一个统一的调度框架，可以与其他Hadoop生态系统组件协同工作，如HDFS存储数据，而YARN保证了资源的公平分配和隔离。

2. **Spark on Hive**：这是一种将Spark SQL集成到Hive的模式，允许用户像查询Hive表一样查询Spark数据源。实际上，Spark SQL使用了Hive Metastore来获取元数据信息，但是底层的数据处理则是由Spark进行。这种方式使得拥有Hive经验的用户能够轻松地迁移到Spark环境，同时也利用了Spark的强大计算能力。

**相关问题--:**
1. Spark on YARN相比直接运行在每个节点上的Spark有何优势？
2. 在哪种场景下更适合选择Spark on Hive而不是直接使用Spark SQL？
3. Spark如何与Hive元数据服务交互以支持SQL查询？

spark2.0与spark3.0中的yarn模式差异

在Spark 2.0和Spark 3.0中，Yarn模式的一些差异如下所示[^1]：
1. Spark 2.0中的Yarn模式有两种选择：yarn-client和yarn-cluster。而在Spark 3.0中，yarn-client模式已被弃用，只保留了yarn-cluster模式。
2. 在Spark 2.0中，yarn-client模式是将Spark客户端直接连接到Yarn，不需要额外构建Spark集群。而在Spark 3.0中，只有yarn-cluster模式可用，需要通过提交Spark应用程序到Yarn集群来运行。
3. 在Spark 2.0中，yarn-client模式适用于交互式工作负载，因为它允许Spark应用程序直接与驱动程序进行交互。而在Spark 3.0中，由于只有yarn-cluster模式可用，交互式工作负载需要通过Spark的交互式会话（如Spark Shell或Spark SQL）来实现。
4. 在Spark 3.0中引入了动态分区修剪（Dynamic Partition Pruning）的新特性[^2]。这个特性可以在执行查询时根据查询条件动态地剪枝分区，从而提高查询性能。