在集群的全部资源上运行多个Spark文件，是否可能？

是的，可以在集群的全部资源上运行多个Spark文件。以下是一种解决方法的代码示例：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("Multiple Spark Files") \
    .getOrCreate()

# 设置集群资源
spark.conf.set("spark.executor.instances", "10")  # 设置为集群中可用的Executor数量

# 定义要运行的Spark文件列表
spark_files = [
    "file1.py",
    "file2.py",
    "file3.py"
]

# 循环运行每个Spark文件
for file in spark_files:
    spark.sparkContext.addPyFile(file)  # 将Spark文件添加到SparkContext中
    exec(open(file).read())  # 执行Spark文件中的代码

# 关闭SparkSession
spark.stop()

在这个示例中，我们首先创建了一个SparkSession，并设置了集群的资源配置。然后，我们定义了要运行的Spark文件列表，可以根据需要添加更多的文件。接下来，我们循环遍历每个Spark文件，将其添加到SparkContext中，并执行文件中的代码。最后，我们关闭SparkSession。

请注意，上述示例是使用Python编写的，如果使用Scala或Java编写Spark文件，可以相应地进行修改。