什么是Spark的调度器，它的调度模式有哪些？

在Apache Spark中，调度器（Scheduler）是负责管理和分配任务到集群中的工作节点（Executors）的组件。调度器在Spark应用程序中起着关键作用，以确保任务的有效执行和资源的合理分配。Spark支持两种主要的调度模式：

1、FIFO调度器（FIFO Scheduler）：

特点：FIFO调度器采用先进先出的原则，即任务按照它们被提交的顺序执行。这意味着最早提交的任务会首先执行，后续提交的任务将等待之前的任务完成后再执行。

适用场景：FIFO调度器适用于轻量级的、简单的应用程序，其中任务之间没有明显的优先级或依赖关系。

2、FAIR调度器（Fair Scheduler）：

特点：FAIR调度器旨在公平地分配资源，以确保不同应用程序或用户之间获得均等的执行机会。它根据任务的权重来分配资源，允许用户定义任务的优先级和资源共享策略。

适用场景：FAIR调度器适用于多用户环境，其中多个应用程序或用户需要共享集群资源。它有助于避免资源争夺问题，确保公平性。

调度器的选择取决于应用程序的性质和集群的配置。如果您需要简单的任务执行顺序并且没有多个用户或应用程序共享资源，那么FIFO调度器可能足够。但如果您在多租户环境中运行多个应用程序，或者需要更复杂的资源管理和调度策略，那么FAIR调度器可能更合适。

值得注意的是，Spark还支持第三方调度器，如Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）和Apache Mesos。这些调度器可以提供更高级的资源管理和调度功能，允许更灵活的资源分配和任务调度。您可以根据具体的需求选择合适的调度器来配置您的Spark应用程序。