在Kubernetes集群中部署Apache Spark应用时，应如何设计和配置资源限制与请求，以实现高效的资源利用和自动伸缩？

对于在Kubernetes（K8s）集群中部署和管理Apache Spark应用的需求，推荐查阅《Spark on K8s实战：集群部署与资源管理教程》。这份教程为你提供了全面的指导，帮助你理解如何在K8s环境中高效地使用和管理Spark资源。具体到你的问题，高效资源利用和自动伸缩的实现，主要依赖于对K8s资源管理机制的深入理解以及合理的Spark应用配置。以下是一些关键步骤：

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)

1. **资源限制（Resource Limits）与请求（Requests）的设置**：在K8s中，你需要为Spark应用的每个Pod设置资源限制和请求。资源请求是K8s用来调度Pod到合适节点上的依据，它告诉K8s该Pod至少需要多少资源才能运行。资源限制则定义了Pod运行时可以使用的最大资源。对于Spark应用，合理配置CPU和内存的资源请求与限制，可以避免资源竞争，提高集群的资源利用率。

2. **资源配额（Resource Quotas）**：通过为命名空间设置资源配额，你可以控制命名空间内所有资源的总资源消耗，这对于多租户环境尤为重要。

3. **Pod自动伸缩（Horizontal Pod Autoscaling, HPA）**：HPA可以根据CPU使用率或其他监控指标自动调整Pod数量。对于Spark应用，可以根据任务负载的变化动态调整执行器（Executor）的数量，以实现弹性伸缩。

4. **持久化存储（Persistent Volumes）**：对于需要持久化存储的Spark应用，合理配置持久化存储可以确保数据的高可用性和安全性。

5. **网络策略（Network Policies）**：网络策略允许你控制Pod间的网络访问，这对于维护集群的安全性至关重要。

通过上述配置和管理，你可以确保Apache Spark应用在Kubernetes集群中高效运行。在学习和实践这些概念时，《Spark on K8s实战：集群部署与资源管理教程》将是一个非常有价值的资源，它不仅为你提供了理论知识，还包括了大量的实践案例和详细的操作指南。当你掌握了这些技能后，你将能够有效地部署和管理Spark应用，使其在分布式环境中的性能达到最佳状态。

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)