能否通过Spark Kubernetes Operator控制Spark应用的总资源使用量？

针对你提到的Spark从Standalone迁移到K8s后，多个开启动态资源分配的应用可能无限制扩容占用集群资源的问题，无需直接自行开发调度器，以下是几种可行的落地方案：

1. 基于K8s原生ResourceQuota做全局限制 #

给Spark应用所在的Namespace配置ResourceQuota，限定该Namespace下所有Pod的CPU、内存总请求/限制值。Spark的Driver和Executor都是K8s Pod，所有应用的资源总和会被这个配额约束，当总资源触达阈值时，新的Executor Pod会进入Pending状态，Spark的动态资源分配会自动停止扩容，直到有Executor释放资源。

示例ResourceQuota配置：

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: spark-global-quota
  namespace: spark-apps
spec:
  hard:
    requests.cpu: "100"
    requests.memory: "200Gi"
    limits.cpu: "150"
    limits.memory: "300Gi"

2. 轻量改造现有Spark Operator添加全局管控逻辑 #

基于官方或Kubeflow Spark Operator扩展，新增一个全局资源统计模块：

• 实时对接K8s API，统计当前Namespace下所有Spark Driver和Executor Pod的资源使用总和
• 在Operator处理SparkApplication的扩容请求时，校验总资源是否超过预设的全局阈值，若超过则拒绝新的Executor创建请求
• 也可以给单个SparkApplication配置最大扩容上限，结合全局阈值做双重管控

这种方案无需重写调度器，只是在现有Operator的控制器逻辑中增加校验环节，开发成本较低。

3. 利用Apache YuniKorn的队列配额机制 #

YuniKorn支持按队列设置资源配额，将所有Spark应用统一调度到指定队列，并给该队列设置最大资源上限：

1. 在YuniKorn的配置中创建一个专门的Spark队列，设置resources.max指定该队列的CPU、内存总配额
2. 在Spark应用配置中指定调度器为YuniKorn：spark.kubernetes.scheduler.name=yunikorn
3. 确保Spark应用的Pod被分配到目标队列（可通过YuniKorn的队列规则或Spark配置指定）

YuniKorn在调度时会严格管控队列内的总资源使用，当队列资源耗尽时，新的Executor Pod会进入等待状态，直到有资源释放。

4. 通过Volcano调度器的队列资源管控 #

Volcano同样支持队列级别的资源配额，配置方式类似YuniKorn：

1. 创建Volcano Queue，设置spec.resources.max限定队列的CPU、内存总资源
2. 在Spark应用中指定调度器为Volcano：spark.kubernetes.scheduler.name=volcano
3. 将Spark应用提交到该队列

Volcano会确保队列内所有Job（包括Spark的Executor Pod）的总资源不超过配额，避免集群资源被无限制占用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者KilyenOrs