在Kubernetes集群上部署Apache Spark应用时，如何配置资源限制和请求以实现高效资源利用及自动伸缩？

部署Apache Spark应用到Kubernetes集群并实现资源的高效利用和弹性伸缩，需要对Kubernetes的资源管理机制有深刻理解。首先，我们需要熟悉Kubernetes中的资源限制和请求配置，这些配置可以通过资源配额（Resource Quotas）、资源限制（Resource Limits）和资源请求（Resource Requests）来实现。

参考资源链接：[Spark on K8s实战：集群部署与资源管理教程](https://wenku.csdn.net/doc/2msc5w72hw?spm=1055.2569.3001.10343)

资源请求（Resource Requests）是容器在调度时必须保证的最小资源需求，而资源限制（Resource Limits）定义了容器能使用的最大资源。在Spark应用中，合理配置这些参数对于避免资源竞争、保证应用性能至关重要。例如，你可以在Pod的YAML配置文件中设置CPU和内存的请求和限制，如：

    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: spark-pod
    spec:
      containers:
      - name: spark-container
        image: your-spark-image
        resources:
          requests:
            memory: 

参考资源链接：[Spark on K8s实战：集群部署与资源管理教程](https://wenku.csdn.net/doc/2msc5w72hw?spm=1055.2569.3001.10343)