华为FusionInsight HD中，YARN是如何进行资源管理的，以及Spark在其中扮演什么角色？

在华为FusionInsight HD平台上，YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为核心的资源管理组件，负责集群中资源的分配和管理。YARN通过一个全局的ResourceManager（RM）和各节点上的NodeManager（NM）共同协作，对各种计算资源（如CPU、内存）进行管理。ResourceManager主要负责资源的调度和分配，NodeManager负责监控每个节点的资源使用情况，并向ResourceManager报告。用户提交的ApplicationMaster负责管理应用的生命周期和资源需求。

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YARN架构中，Spark扮演着计算框架的角色。Spark可以运行在YARN上，使用YARN的资源调度功能来执行任务。当Spark运行在YARN之上时，Spark Driver运行在客户端或者提交到YARN的ApplicationMaster中。当Spark作业提交到YARN后，YARN会启动一个ApplicationMaster来负责该Spark作业的生命周期管理，包括资源申请、任务调度、监控等。Spark作业的每个执行任务（Executor）则是在YARN分配的容器（Container）中运行的。

Spark作为计算框架，提供了自己的资源管理机制，即Spark Standalone模式。但在实际部署时，由于YARN的普及和其在资源管理上的优势，Spark通常会选择运行在YARN之上。这样，Spark可以充分利用YARN的资源管理能力，同时也使得在同一个YARN集群上可以同时运行其他计算框架（如MapReduce、Tez等），实现资源的共享和优化。

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