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分解来看，Spark分成控制端(Driver)和执行端（Executor）。控制端负责任务调度，执行端负责任务执行。 Spark和YARN的配合关系 Spark的计算调度方式，可以通过YARN的模式实现。Spark共享YARN集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on YARN分两种模式：YARN来自：专题![]()
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中在TaintToleration算法上会优先选择调度到CCE节点 localPrefer：集群资源不足时，将Pod部署到CCI enforce：强制调度至CCI off：不调度至CCI 使用Scheduler Profile对象管理弹性数量和缩容优先级 容器镜像线下线上统一管理来自：百科![]()
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