Spark 是如何处理集群环境中 YARN 和 Mesos 等不同资源管理器之间的交互的？

Spark 支持多种资源管理器，包括 YARN、Mesos、Standalone 等，不同的资源管理器具有不同的调度策略和资源分配方式。Spark 通过 Spark Standalone 模式和 Spark on Mesos 和 Spark on YARN 两种模式支持不同的资源管理器。
在 Spark on Mesos 和 Spark on YARN 两种模式下，Spark 提供了针对不同资源管理器的调度器来管理任务的调度和资源分配。这些调度器通过 Mesos 或 YARN 等资源管理器提供的 API 来与资源管理器进行交互，从而进行资源申请和任务调度。Spark 还提供了一些配置参数来优化资源分配和任务调度的性能。
在 Spark Standalone 模式下，Spark 提供了一个内置的集群管理器来管理资源和任务的调度。这个管理器可以通过一些配置参数来调整资源的分配和任务的调度，比如通过 spark.executor.instances 参数来控制 executor 的数量。Spark Standalone 模式下的任务调度也采用了 DAGScheduler 来进行任务的调度和优化执行计划。
无论是哪种模式，Spark 都会将任务提交给资源管理器，由资源管理器来分配资源和调度任务，同时 Spark 还提供了一些机制来监控任务的执行和资源使用情况，并根据需要进行调整。