简述Spark的yarn-cluster涉及的参数有哪些 ？
在 Spark 中使用 YARN 集群模式（yarn-cluster）时，有多个参数可以配置，这些参数影响着 Spark 作业的行为和性能。主要的参数包括：
- 资源相关参数：
spark.executor.memory：每个 Executor 的内存大小。spark.executor.cores：每个 Executor 使用的核心数。spark.executor.instances：启动的 Executor 实例数。spark.yarn.am.memory：Application Master 的内存大小。spark.yarn.am.cores：Application Master 使用的核心数。
- 部署相关参数：
spark.yarn.jars：指定 Spark 应用所需的 jars 路径。spark.yarn.archive：用来指定包含所有依赖的 zip 或 tar 文件。spark.yarn.dist.files：需要传输到 YARN 集群的文件列表。
- 动态资源分配参数（如果启用）：
spark.dynamicAllocation.enabled：是否启用动态资源分配。spark.dynamicAllocation.minExecutors：动态分配的最小 Executor 数。spark.dynamicAllocation.maxExecutors：动态分配的最大 Executor 数。spark.dynamicAllocation.initialExecutors：初始 Executor 数。spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout：Executor 空闲超时时间。
- 网络和序列化参数：
spark.serializer：用于 RDD 序列化的类。spark.network.timeout：网络超时设置。spark.rpc.askTimeout或spark.rpc.lookupTimeout：RPC 通信超时。
- 应用名称和队列：
spark.app.name：Spark 应用的名称。spark.yarn.queue：YARN 队列名称，用于提交作业。
这些参数可以在 spark-submit 命令中通过 --conf 选项设置，或者在 Spark 应用的配置文件中指定。正确配置这些参数对于优化 Spark 作业的性能和资源利用非常重要。例如，调整 Executor 的内存和核心数可以帮助更高效地处理大数据集，而启用动态资源分配可以根据作业的实际需求自动调整资源使用，从而提高集群的整体效率。