在hadoop群集中运行spark时，无法通过yarn获得更快的结果

在Hadoop集群中运行Spark时，无法通过YARN获得更快的结果可能是由于以下几个原因导致的：

1. 资源配置不合理：YARN是Hadoop的资源管理器，负责为不同的应用程序分配集群资源。如果在配置YARN时没有正确分配足够的资源给Spark应用程序，就会导致运行速度变慢。可以通过调整YARN的资源分配策略，增加Spark应用程序的资源配额来提高运行速度。
2. 数据倾斜：在数据处理过程中，如果数据分布不均匀，即数据倾斜，会导致某些任务的执行时间远远超过其他任务，从而影响整体的运行速度。可以通过数据预处理、数据分片等方式来解决数据倾斜问题。
3. 网络带宽限制：在Hadoop集群中，数据的传输是通过网络进行的。如果网络带宽不足，就会导致数据传输速度变慢，从而影响Spark应用程序的执行速度。可以通过增加网络带宽或者优化网络拓扑结构来提高传输速度。
4. 硬件性能不足：如果集群中的计算节点硬件性能不足，比如CPU、内存、磁盘等，就会限制Spark应用程序的执行速度。可以通过增加计算节点的数量或者升级硬件配置来提高性能。
5. 算法选择不合适：在Spark应用程序中，选择合适的算法对于提高运行速度非常重要。如果选择的算法复杂度较高或者不适合当前数据集，就会导致运行速度变慢。可以通过优化算法或者选择更合适的算法来提高运行速度。

对于以上问题，腾讯云提供了一系列解决方案和产品来优化Spark在Hadoop集群中的运行速度，例如：

1. 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：EMR是腾讯云提供的一种大数据处理服务，支持在Hadoop集群中运行Spark。EMR提供了自动化的集群管理和资源调度，可以根据需求自动调整集群规模和资源分配，从而提高Spark应用程序的运行速度。
2. 腾讯云CDH（Cloudera Distribution of Hadoop）：CDH是腾讯云提供的一种基于Hadoop的大数据解决方案，支持Spark等多种计算框架。CDH提供了丰富的工具和组件，可以帮助用户优化集群配置、调整资源分配，从而提高Spark应用程序的性能。
3. 腾讯云CVM（Cloud Virtual Machine）：CVM是腾讯云提供的云服务器，可以用于搭建Hadoop集群和运行Spark应用程序。CVM提供了多种规格和配置选项，用户可以根据需求选择合适的硬件配置，从而提高Spark应用程序的执行速度。

以上是一些可能导致在Hadoop集群中运行Spark时无法通过YARN获得更快结果的原因和解决方案，希望对您有帮助。