### 1. Spark on K8s简介

Spark on K8s是将Apache Spark在Kubernetes上运行的一种方式。它将Spark集群作为Kubernetes集群上的一个应用部署，通过使用Spark的Kubernetes调度器，将Spark作业分布式地运行在Kubernetes集群中的多个节点上。Spark on K8s提供了许多好处，包括弹性扩展、资源隔离、更好的资源利用率等。

### 2. Spark on K8s Operator简介

Spark on K8s Operator是一个Kubernetes Operator，用于在Kubernetes上管理Spark应用程序。Operator是一种自动化管理、操作和扩展Kubernetes资源的方式，它基于自定义资源定义（CRD）和控制器模式。Spark on K8s Operator允许用户通过自定义资源（Custom Resource）的方式定义和管理Spark应用程序，它简化了Spark应用程序的部署和管理过程。

### 3. 功能差异比较

#### 3.1 资源管理方式

Spark on K8s使用的是Spark的原生资源管理机制，即通过Spark的Kubernetes调度器来管理Spark应用程序的资源。它可以自动调度和管理运行在Kubernetes集群中的Spark应用程序，并根据需要分配和回收资源。

Spark on K8s Operator则是通过Operator的自定义资源来管理Spark应用程序。用户需要通过定义CRD来描述Spark应用程序的配置和要求，由Operator负责根据这些配置和要求，自动化地创建、管理和扩展Spark应用程序。

#### 3.2 管理方式

Spark on K8s的管理方式更加灵活，用户可以直接使用Spark的命令行工具和API来操作Spark应用程序，例如提交、监控和管理Spark作业。Spark on K8s Operator则需要通过定制的CRD和Operator控制器来管理Spark应用程序，用户需要按照Operator的规范来定义和管理Spark应用程序。

同时，由于Operator的特性，Spark on K8s Operator可以实现更精细的管理和扩展，例如自动缩放、故障恢复、监控告警等。

#### 3.3 生态整合

Spark on K8s作为Spark官方提供的解决方案，与Spark生态系统的整合更加紧密。用户可以直接使用Spark的工具和库进行开发和调试，并且可以与其他Spark组件（如Hive、HBase等）无缝集成。

Spark on K8s Operator则是一个相对较新的项目，与Spark生态系统的整合尚不完全。虽然Operator可以方便地与Kubernetes生态系统的其他工具和服务集成，但与Spark的生态系统整合需要额外的开发和配置。

### 4. 使用场景选择

根据具体的使用场景和需求，可以选择适合的Spark on K8s解决方案。如果对Spark的原生资源管理和命令行工具较为熟悉，并且对Spark生态系统有丰富的依赖，可以选择使用Spark on K8s。它提供了更大的灵活性和集成性。

如果期望使用Operator的自动化管理能力，对于Spark应用程序的部署和管理更加关注，或者需要与Kubernetes生态系统的其他工具和服务进行集成，可以选择使用Spark on K8s Operator。它提供了更强大的管理和扩展能力，但需要对Operator的使用和配置有一定的了解。