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Spark on YARN全称为Apache Spark在YARN（Yet Another Resource Negotiator）之上运行，YARN是Hadoop生态系统中的资源管理和调度平台。YARN旨在解决Hadoop MapReduce在单机故障和集群容量扩展方面的局限性，它将资源管理职责从Hadoop JobTracker转移到ResourceManager（RM），同时引入了NodeManager负责节点资源的管理和应用程序容器（Application Master, AM）的调度。

当Spark部署在YARN上时，它会通过一个新的组件叫做Yarn Application Master (AM) 来协调工作。以下是Spark-YARN模式的关键特点：

1. **资源隔离**：每个Spark应用程序在YARN上运行，都会有自己的资源请求，如内存和CPU，不会相互影响。
2. **动态资源调整**：Spark可以根据YARN提供的资源动态调整其工作进程的数量，提高利用率。
3. **持久化计算**：Spark能够利用YARN的持久性存储，减少频繁的磁盘I/O。
4. **可扩展性**：YARN允许Spark轻松地扩展到更大的集群，只需增加NodeManager即可。

然而，相对于本地运行或standalone模式，YARN模式可能会增加一些额外的开销，因为多了网络通信和资源协调层。因此，在实际部署时，需要权衡性能和复杂度。

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Spark YARN是Apache Spark的一种部署模式，利用YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为资源管理器来管理Spark应用程序的资源分配和任务调度。YARN是Hadoop生态系统的一部分，用于统一管理集群资源，使各种计算框架（如Spark、MapReduce等）能够在同一个集群上并发运行。

Flink YARN是Apache Flink的一种部署模式，也是利用YARN作为资源管理器来管理Flink应用程序的资源分配和任务调度。类似于Spark YARN，Flink YARN允许Flink作业在共享的集群上并发运行，而无需为每个作业分配独立的资源。

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的一个集群资源管理器。它负责集群资源的调度和管理，以及为不同的计算框架提供统一的资源分配。YARN允许多个计算框架（如Spark、Flink、MapReduce等）在同一个集群上共享资源，并根据需要进行动态分配。它提供了对集群资源的精确控制和资源隔离，以实现高效的资源利用和作业调度。

sparkYarn模式

Spark Yarn模式是指在Spark框架中使用Yarn作为资源管理器的一种模式。在Spark Yarn模式下，Spark客户端直接连接Yarn，并且不需要额外构建Spark集群。有两种Spark Yarn模式可供选择，分别是yarn-client和yarn-cluster模式。

在yarn-client模式下，Spark驱动程序运行在客户端上，并且与Yarn资源管理器通信。这种模式适用于调试和交互式工作负载，但可能会受限于客户端机器的资源。

在yarn-cluster模式下，Spark驱动程序运行在Yarn集群中的一个节点上，并由Yarn资源管理器进行管理。这种模式适用于生产环境，可以更好地利用集群资源。

在配置Spark Yarn模式时，需要在Spark配置文件中指定Yarn历史服务器的地址，例如spark.yarn.historyServer.address=hadoop102:18080。这样可以在Spark应用程序运行后通过浏览器访问Yarn历史服务器页面来查看Spark应用程序的运行情况。

与standalone模式相比，Yarn模式不需要启动独立的Spark集群，而是将资源管理完全托管给Yarn的ResourceManager。因此，在Yarn模式下，无法直接访问Spark独立集群的页面，如http://master:8080。相反，所有的资源管理都由Yarn来处理。