在集群環境中運行Spark作業時，可能會遇到資源爭用的問題
合理配置資源分配：在提交Spark作業時，可以通過--conf參數設置資源分配。例如，使用spark.executor.instances指定 executor 的數量，使用spark.executor.memory指定 executor 的內存大小，使用spark.executor.cores指定 executor 的核心數。這有助于確保作業在集群中得到足夠的資源來執行。
使用動態資源分配：Spark支持動態資源分配，可以根據作業的實際需求自動調整資源分配?？梢酝ㄟ^設置spark.dynamicAllocation.enabled為true來啟用動態資源分配。此外，還可以設置spark.dynamicAllocation.minExecutors和spark.dynamicAllocation.maxExecutors來限制 executor 的最小和最大數量。
限制并發任務數：可以通過設置spark.sql.shuffle.partitions來控制并發任務的數量。這個參數決定了在shuffle階段同時執行的任務數。較大的值可能會導致資源爭用，較小的值可能會導致任務執行時間過長?？梢愿鶕旱馁Y源和作業需求來調整這個參數。
使用容器調度器：在集群環境中，可以使用YARN、Mesos或Kubernetes等容器調度器來管理資源。這些調度器可以根據作業的需求和集群的資源情況來分配資源，有助于減少資源爭用。
優化作業執行計劃：可以通過優化作業的執行計劃來減少資源爭用。例如，使用spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold來設置自動廣播小表的大小，以減少shuffle操作。此外，還可以使用spark.sql.cbo.enabled來啟用成本基優化，以自動選擇最佳的執行計劃。
監控和調整集群資源：定期監控集群的資源使用情況，如CPU、內存和磁盤空間。根據監控數據，可以調整資源分配策略，以確保作業在集群中得到足夠的資源來執行。
總之，處理Spark作業中的資源爭用需要從多個方面進行優化，包括合理配置資源分配、使用動態資源分配、限制并發任務數、使用容器調度器、優化作業執行計劃以及監控和調整集群資源。
