在华为FusionInsight HD平台上，YARN如何管理计算资源，并支持Spark等组件的运行？请详细描述YARN的资源调度策略和Spark作业的执行过程。

为了深入了解YARN在华为FusionInsight HD平台上的资源管理机制，以及Spark如何利用YARN执行作业，可以参考《华为HCIA-大数据认证实战习题及答案解析》。这本书提供了一系列关于YARN资源调度和Spark操作的实战问题和详尽解析，有助于您掌握华为大数据平台的核心工作原理。

参考资源链接：[华为HCIA-大数据认证实战习题及答案解析](https://wenku.csdn.net/doc/5rktd4pyas?spm=1055.2569.3001.10343)

在FusionInsight HD平台中，YARN作为资源管理器，负责对集群中的计算资源进行有效管理。YARN的资源调度策略基于队列和资源配额，用户可以根据需求创建多个队列，并为每个队列设定资源保障和使用上限。当一个作业提交到YARN时，它会根据队列中的资源使用情况以及作业的资源请求进行资源调度，从而保证了资源使用的公平性和高效性。

YARN的资源调度涉及到了资源管理器（ResourceManager）、节点管理器（NodeManager）和应用程序历史服务器（ApplicationHistoryServer）三个核心组件。ResourceManager负责整个集群资源的管理和调度，NodeManager管理单个节点的资源，而ApplicationHistoryServer负责记录应用程序的历史信息。

当Spark作业提交到YARN时，它首先会与ResourceManager协商资源需求，然后ResourceManager会为Spark驱动器分配一个容器，并启动Driver进程。在这个过程中，Spark会使用自己的RDD抽象来进行分布式计算。RDD是Spark的核心，它是一个不可变、分布式的数据集，允许用户显式地保存在内存中进行快速访问。

在执行过程中，Spark作业会通过一系列转换和行动操作处理数据。转换操作是惰性的，只有在行动操作触发时，转换操作才会执行，这使得Spark能够优化执行计划。处理的数据可以存储在内存中，或者在必要时写入磁盘。

Spark的运行模式包括Standalone模式、Mesos模式、YARN模式和Kubernetes模式。在YARN模式下，Spark作业的执行依赖于YARN提供的资源调度和任务管理功能，从而在FusionInsight HD平台上实现高效的数据处理。

针对YARN的深入理解和Spark在其中的角色，建议通过阅读《华为HCIA-大数据认证实战习题及答案解析》来获取更全面的知识，这将帮助您在实际操作中更加得心应手。

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