pyspark提交任务之后，在8088界面看到vcores user为3，vcores total为16。希望更充分地利用您的集群资源，应该怎么做

首先，您可以尝试增加PySpark的executor数量，以利用更多的vcores。可以通过以下方式进行配置：

spark-submit --master yarn --deploy-mode client --num-executors <number-of-executors> --executor-cores <number-of-cores-per-executor> --executor-memory <memory-per-executor> <your-pyspark-application>.py

其中，`<number-of-executors>`表示要使用的executor数量，`<number-of-cores-per-executor>`表示每个executor要使用的vcores数量，`<memory-per-executor>`表示每个executor可用的内存。这些参数的设置需要根据您的集群规模和任务需求进行调整。

其次，您可以考虑使用PySpark的资源调度器，以更好地管理和利用集群资源。PySpark的资源调度器可以基于内存或CPU等指标对任务进行调度，以避免资源浪费和任务争用。您可以在PySpark的配置文件中进行资源调度器的配置：

spark.scheduler.mode=FAIR
spark.scheduler.allocation.file=<path-to-your-resource-configuration-file>

其中，`<path-to-your-resource-configuration-file>`表示您的资源配置文件的路径。在资源配置文件中，您可以指定任务的优先级、资源需求等信息，以便资源调度器进行合理的分配。

最后，您还可以考虑使用PySpark的动态资源分配功能，以根据任务需求自动调整资源分配。您可以在PySpark的配置文件中进行动态资源分配的配置：

spark.dynamicAllocation.enabled=true
spark.dynamicAllocation.minExecutors=<minimum-executor-number>
spark.dynamicAllocation.maxExecutors=<maximum-executor-number>
spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout=<timeout-in-seconds>

其中，`<minimum-executor-number>`表示最小的executor数量，`<maximum-executor-number>`表示最大的executor数量，`<timeout-in-seconds>`表示executor空闲超时的时间。设置这些参数后，PySpark可以根据任务负载自动增加或减少executor数量，以更好地利用集群资源。