Spark Standalone与YARN的区别？
Spark Standalone和YARN是Apache Spark的两种不同的集群管理模式，它们在资源管理和作业调度方面有着显著的差异。以下是对两者进行详细的对比：
- 资源管理
- Standalone：Spark自带的独立模式，不依赖于其他外部资源管理系统。Master节点负责资源的管理和调度，Worker节点执行计算任务。资源分配以内核和内存为主，自由度较大[^4^]。
- YARN：作为Hadoop的一部分，YARN (Yet Another Resource Negotiator) 负责跨应用程序的资源管理工作。它通过Container来分配资源，每个Container代表一定量的资源（如内存和CPU核心）。YARN支持多种调度器（如FIFO、容量调度器和公平调度器），提供动态资源扩缩的灵活性[^3^][^4^]。
- 作业提交
- Standalone：用户直接向Master节点提交作业，Master负责作业的调度和资源的分配。在Client模式下，Driver运行在提交作业的机器上；而在Cluster模式下，Driver运行在Worker节点上[^2^]。
- YARN：用户将作业提交给YARN的ResourceManager，ResourceManager负责作业的初始化和资源的首次分配。在YARN的Cluster模式下，ApplicationMaster充当Driver的角色，运行在YARN集群中的一个NodeManager上[^3^]。
- 容错性
- Standalone：通过Zookeeper实现Master的高可用性配置，避免了单点故障的问题。如果Worker失败，对应的计算任务会在其他Worker上重新调度执行[^1^]。
- YARN：利用YARN本身的资源隔离和容错机制，即使ApplicationMaster或NodeManager失败，也能保证作业的正常完成。YARN处理失败的机制更为成熟且经过广泛测试[^3^]。
- 监控管理
- Standalone：提供了Web界面用于监控集群的状态和运行的应用，但相对简单。
- YARN：通过YARN的ResourceManager UI可以监控整个集群的资源使用情况和应用状态，功能更为全面和强大[^3^]。
综上所述，Spark Standalone模式适合那些需要快速搭建且独立性较强的场景，而YARN模式则更适合需要大规模资源管理和多框架共享资源的复杂环境。在选择两者之间时，应考虑实际的业务需求、集群规模及管理维护的便利性。
