哇，巨大家晓得吗？YARN的配置啊， 就像我们家里的房间一样，需要优良优良布置，才Neng让我们的Spark应用程序住得舒服、玩得开心呢！那下面我就来给巨大家介绍一下这些个神秘的配置吧！

一、 YARN配置巨大揭秘

YARN的配置基本上包括以下内容哦： . ResourceManager的内存设置：yarn.scheduler.minimum-allocation-mb，yarn.scheduler.maximum-allocation-mb . NodeManager的内存设置：yarn.nodemanager.resource.memory-mb . NodeManager的Core设置：yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores . YARN默认内存设置：yarn.scheduler.minimum-allocation-mb，yarn.scheduler.maximum-allocation-mb . 用户队列设置：yarn.scheduler.capacity.root.queues . 个个队列材料占比设置：yarn.scheduler.capacity.root.{queue-name}.capacity

二、Spark提交命令巨大揭秘

spark-submit \--class com.example.spark.app \--master yarn-client \--deploy-mode client \--num-executors  \--executor-cores  \--executor-memory 2g \./path/to/your/app.jar

三、Spark on YARN的本质

哦，Spark on YARN的本质啊，就像把Spark和YARN这两个优良朋友放在一起，他们互相帮，Spark在YARN的照顾下Nenggeng高大效地利用Hadoop集群的分布式材料调度和管理功Neng，就像我们的优良朋友一起玩得geng开心一样！

Spark on YARN是一个hen棒的分布式计算框架， 它Neng根据应用程序的需要，动态分配材料，调度任务，还Neng处理错误，保证了程序的稳稳当当性和速度。而且， Spark on YARN还Neng和Hadoop的其他细小伙伴一起玩耍，形成一个超级团队，实现数据处理和琢磨的一体化。

在client mode模式下 Driver程序就像个迅速递员，把任务送到集群中去，然后等全部任务完成后再把后来啊带回来。而在cluster mode模式下Driver程序就在集群里和Executor程序一起干活。

四、 Spark on YARN两种模式详解

Spark on YARN有两种模式，就像我们的两种游戏方式一样，各有特点。

client mode模式，就像我们玩游戏时一个人在电脑上玩，其他人在旁边观kan。Driver程序在客户端运行， 向YARN提交应用，然后YARN在集群中找到可用的Executor进行任务的施行。

而cluster mode模式， 就像是巨大家一起在同一个屏幕上玩游戏，Driver程序和Executor程序在同一个容器里一起干活。

所以说通过学Spark on Yarn的配置，我们就Neng让我们的Spark应用程序在Hadoop集群上跑得geng迅速、geng稳、geng平安。就像我们的优良朋友一起努力，玩得geng开心一样！