配置和管理Apache Spark集群的资源是确保高效运行Spark应用的关键步骤。合理的资源配置可以提高性能，避免资源浪费，并确保任务顺利执行。以下是配置和管理Spark集群资源（包括内存、CPU和存储）的一些指导原则：
内存管理
- Executor内存设置：通过spark.executor.memory配置每个executor的内存大小。合理的内存分配可以提高处理速度和减少垃圾回收的开销。
- Driver内存设置：使用spark.driver.memory来设置driver进程的内存大小。对于内存密集型的操作，增加driver内存可能会有帮助。
- 内存溢出设置：使用spark.memory.fraction和spark.memory.storageFraction配置内存的使用方式，以避免频繁的垃圾回
