在Spark中，有Yarn-Client和Yarn-Cluster两种模式可以运行在Yarn上。这两种模式的主要区别在于driver的运行位置。以下是它们的详细解释：
- Yarn-Client模式：
Yarn-Client模式通常更适用于交互和调试模式。在这种模式下，Spark的Application Master进程运行在客户端上，负责与Yarn进行资源协商。一旦资源被分配，Executor进程将在Yarn集群的节点上启动并执行任务。在此模式下，驱动器(Driver)运行在客户端上。这种模式的优点在于客户端可以立即关闭，不需要持续到应用程序的生命周期，从而便于交互和调试。 - Yarn-Cluster模式：
Yarn-Cluster模式通常适用于生产环境。在这种模式下，Spark的Application Master进程运行在Yarn的Application Manager上。这意味着驱动器(Driver)运行在Yarn的Application Manager上。Application Manager进程同时负责驱动应用程序和从Yarn中申请资源。由于驱动器运行在Yarn的容器内，因此启动Application Master的客户端可以立即关闭，而不必持续到应用程序的生命周期。这种模式的优点在于它能够更好地利用Yarn集群的资源，并更好地集成到Hadoop生态系统中。
总结：
Yarn-Client和Yarn-Cluster模式的主要区别在于驱动器的运行位置。Yarn-Client模式的驱动器运行在客户端上，而Yarn-Cluster模式的驱动器运行在Yarn的Application Manager上。根据实际需求和应用场景，可以选择适合的模式来运行Spark应用程序。在交互和调试模式下，可以选择Yarn-Client模式；在生产环境中，可以选择Yarn-Cluster模式来更好地利用集群资源和集成到Hadoop生态系统中。
需要注意的是，在使用Spark On Yarn模式时，还需要注意以下几点： - 配置Yarn参数：确保正确配置Yarn的参数，如资源分配、节点标签等。这有助于更好地管理集群资源，并确保Spark应用程序获得足够的资源来高效运行。
- 监控应用程序状态：使用Yarn的管理工具来监控Spark应用程序的状态，包括资源使用情况、任务执行进度等。这有助于及时发现和解决问题，并确保应用程序的稳定运行。
- 优化性能：根据实际需求和应用场景，对Spark应用程序进行性能优化。例如，优化数据分区、调整缓存策略等，可以提高应用程序的运行效率。
- 集成安全性：如果集群启用了安全性设置，确保正确配置Spark以与Yarn集成。这包括证书配置、用户权限管理等，以确保集群的安全性。
总之，选择适合的模式来运行Spark应用程序并根据实际需求进行配置和优化是非常重要的。通过深入了解Spark On Yarn模式的细节和特点，可以更好地利用集群资源，提高应用程序的性能和稳定性。