spark 在 yarn cluster 模式下的 driver 节点，是不是也没有这个 Java

在Spark中，当以yarn cluster模式运行时，Driver程序是运行在YARN集群的一个容器内，而非客户端机器上。这意味着Driver的资源使用（包括内存、CPU等）将由YARN进行管理和限制，而不是受客户端Java沙箱的约束。因此，确实可以认为，在YARN Cluster模式下，Spark作业的Driver节点避免了直接受到客户端Java沙箱的限制，因为它是在集群节点上作为一个独立的YARN应用实例运行的。

不过，尽管不受Java沙箱直接限制，Driver在YARN容器中仍然需要遵循YARN分配给它的资源限制，包括内存大小等，这些配置可以通过YARN的配置参数来调整。如果Driver申请的资源超过YARN分配的限制，任务仍然可能因为资源不足而失败。

总结来说，Spark在YARN Cluster模式下运行时，Driver节点不直接受限于客户端Java沙箱，但需遵守YARN容器的资源管理规则。