详细讲讲spark提交任务时静态分配资源的方式和动态分配资源的方式

在 Spark 中，任务提交时可以使用静态分配资源和动态分配资源两种方式。

1. 静态分配资源：
静态分配资源是指在任务提交时，为每个应用程序分配固定的资源。这样每个应用程序都会独占预先分配的资源，无论其实际需求如何。静态分配资源适用于资源需求较为稳定的应用程序。

在 Spark 中，可以通过以下方式进行静态分配资源：
- 在使用 `spark-submit` 命令提交应用程序时，通过 `--executor-cores`、`--executor-memory`、`--num-executors` 等参数指定每个执行器的核心数、内存和执行器的数量。
- 通过配置文件 `spark-defaults.conf` 中的 `spark.executor.cores`、`spark.executor.memory` 和 `spark.executor.instances` 属性进行设置。

2. 动态分配资源：
动态分配资源是指在任务执行期间根据应用程序的实际需求动态分配资源。这样可以更灵活地利用集群资源，使得不同应用程序之间可以共享资源。动态分配资源适用于资源需求波动较大的应用程序。

在 Spark 中，可以通过以下方式进行动态分配资源：
- 启用 Spark 的动态资源分配功能，通过设置 `spark.dynamicAllocation.enabled` 为 `true` 来开启。
- 配置动态分配资源相关的参数，如 `spark.dynamicAllocation.minExecutors`、`spark.dynamicAllocation.maxExecutors`、`spark.dynamicAllocation.initialExecutors` 等。

动态资源分配的原理是根据应用程序的需求和集群的资源情况，动态调整执行器的数量。当应用程序的负载较重时，可以增加执行器的数量以提供更多资源；当负载较轻时，可以减少执行器的数量以释放资源。

需要注意的是，动态资源分配功能依赖于 Spark Standalone、YARN 或者 Mesos 等集群管理器。在使用动态资源分配时，还可以设置一些其他相关的参数，如 `spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout`、`spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout` 等，以进一步调优资源分配策略。

综上所述，静态分配资源适用于资源需求较为稳定的应用程序，而动态分配资源则适用于资源需求波动较大的应用程序。选择合适的资源分配方式可以更好地利用集群资源并提高应用程序的性能。