yarn分配给任务的内存和cpu，和spark内部设置的内存和cpu有区别么

是的，YARN分配给任务的内存和CPU资源是由YARN的资源管理器负责管理的，而Spark内部设置的内存和CPU资源则是由Spark执行引擎负责管理的。这两种资源管理方式有一些区别：

1. 内存分配方式不同：YARN管理的内存是指Container可用的内存，而Spark管理的内存是指Executor可用的内存。在YARN中，任务运行在Container中，Container所拥有的内存会被任务共享。而在Spark中，Executor是独立的进程，它拥有自己的内存空间。

2. CPU分配方式不同：YARN管理的CPU是指Container可用的CPU核数，而Spark管理的CPU是指Executor可用的CPU核数。在YARN中，任务运行在Container中，Container所拥有的CPU核数会被任务共享。而在Spark中，Executor是独立的进程，它拥有自己的CPU核数。

3. 资源管理策略不同：YARN的资源管理器采用的是资源公平分配策略，而Spark的资源管理器采用的是动态资源分配策略。在YARN中，每个Container被分配到的资源是相同的，而在Spark中，每个Executor被分配到的资源是根据任务的需求进行动态调整的。

因此，YARN分配给任务的内存和CPU和Spark内部设置的内存和CPU有一定的区别。在实际应用中，需要根据任务的需求和集群的资源情况来进行调整，以达到最优的性能和资源利用率。