spark集群跟yarn有什么关系

Spark是一种分布式计算框架，而YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop的资源管理器，用于管理集群中的资源分配和任务调度。在Spark集群中，YARN可以作为资源管理器来管理计算资源，并且可以通过YARN来提交Spark作业。Spark可以与YARN无缝集成，以便在YARN管理的Hadoop集群上运行Spark应用程序。因此，Spark集群和YARN是密切相关的。

相关问题

安装spark集群hadoop yarn

要安装Spark集群，需要遵循以下步骤：

1. 将Spark安装包上传到已经安装了YARN的机器上，并解压缩。
2. 进入安装目录的conf目录，将spark-env.sh.template文件重命名为spark-env.sh。
3. 在spark-env.sh文件中设置必要的环境变量，例如指定Spark的主节点为YARN。
4. 确保配置文件中的环境变量已经设置正确。这些配置包括YARN集群和Hadoop的配置。
5. 启动Spark集群，使用bin目录下的pyspark命令，并指定YARN为主节点。
示例命令如下：

   pyspark --master yarn

在安装Spark集群之前，确保满足以下条件：
1. 已经安装了YARN集群。
2. 已经安装了Spark客户端工具，例如spark-submit，以便将Spark程序提交到YARN中。
3. 准备好要提交的代码程序，例如示例程序pi.py，或自己开发的Spark任务。

请按照以上步骤进行安装和配置，就可以成功安装Spark集群并与Hadoop以及YARN集成。

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。