Spark中的资源管理器负责分配和管理集群中的计算资源，以确保作业能够高效地运行。资源管理器的功能包括：
资源分配：资源管理器负责根据作业的需求分配计算资源，如内存、CPU和磁盘空间等。
任务调度：资源管理器根据作业的需求和集群的状况动态调度任务的执行顺序和位置，以最大化集群的利用率和作业的性能。
容错处理：资源管理器负责监控作业的执行状态，并在任务失败或者节点故障时重新启动任务，以确保作业的顺利进行。
集群监控：资源管理器可以监控集群的资源利用情况和作业的执行情况，帮助管理员及时发现问题并进行调整。
多种资源管理器支持：Spark支持多种资源管理器，如Yarn、Mesos和Standalone等，用户可以根据自己的需求选择合适的资源管理器来管理集群资源。
优势包括：
高效利用资源：资源管理器可以根据作业的需求和集群的状况动态调整资源的分配，以最大化集群的利用率和作业的性能。
灵活性：Spark支持多种资源管理器，用户可以根据自己的需求选择合适的资源管理器来管理集群资源，提高了系统的灵活性和扩展性。
容错处理：资源管理器负责监控作业的执行状态，并在任务失败或者节点故障时重新启动任务，保证了作业的顺利进行。
集群监控：资源管理器可以监控集群的资源利用情况和作业的执行情况，帮助管理员及时发现问题并进行调整，提高了系统的稳定性和可靠性。