请简述在Spark的yarn-cluster模式下，需要配置的参数有哪些？

解答思路：

要回答关于Spark的yarn-cluster涉及的参数，首先要理解Spark在YARN（Yet Another Resource Negotiator）集群模式下运行的基本原理。在这种模式下，Spark作为YARN的一个应用运行在集群上，需要配置一些参数以确保其正常运行。这些参数涉及资源分配、任务执行、集群通信等方面。

最优回答：

Spark在yarn-cluster模式下涉及的参数主要有：

1. spark.master: 这个参数指定Spark应用提交到哪个YARN集群，通常设置为yarn。
2. spark.submit.deployMode: 这个参数决定Spark应用提交的模式，对于YARN集群模式，应设置为cluster。
3. spark.executor.instances: 指定YARN集群中executor的数量。
4. spark.executor.memory: 指定每个executor使用的内存量。
5. spark.executor.core: 每个executor使用的CPU核心数。
6. spark.driver.memory: Spark driver使用的内存量。
7. yarn.app.name: YARN应用的名字，可以根据需求自定义。
8. yarn.queue: 指定YARN队列，用于优先级和资源分配。
9. yarn.jar: Spark on YARN的JAR包路径。

除此之外，还有其他一些参数，如关于序列化、压缩、安全配置等参数，这些也需要根据实际需求进行设置。