如何在YARN和HDP上运行Spark 2.2？

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop生态系统中的一个资源管理器，用于分配和管理集群中的计算资源。HDP（Hortonworks Data Platform）是基于Apache Hadoop的一个开源数据平台。

要在YARN和HDP上运行Spark 2.2，可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保已经安装和配置了HDP集群，并且YARN服务已经启动。
2. 下载Spark 2.2的二进制分发包，并将其上传到HDP集群的一个可访问的位置。
3. 解压Spark 2.2的二进制分发包，并将其放置在所有的HDP节点上的相同路径下。
4. 配置Spark的环境变量，可以在每个节点的spark-env.sh文件中进行配置。设置SPARK_HOME为Spark 2.2的安装路径。
5. 配置Spark的YARN模式，可以在每个节点的spark-defaults.conf文件中进行配置。设置spark.master为yarn，设置spark.submit.deployMode为cluster。
6. 启动Spark应用程序，可以使用以下命令提交一个Spark作业到YARN集群上：$SPARK_HOME/bin/spark-submit --class <main_class> --master yarn --deploy-mode cluster <application_jar>

其中，<main_class>是Spark应用程序的主类，<application_jar>是打包好的应用程序jar文件。

通过以上步骤，就可以在YARN和HDP上成功运行Spark 2.2。Spark可以利用YARN的资源管理功能，在HDP集群上进行分布式计算，实现大规模数据处理和分析。

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请注意，以上答案仅供参考，具体操作步骤可能因环境和版本而有所差异。在实际操作中，请参考相关文档和官方指南，以确保正确配置和运行Spark在YARN和HDP上。