Apache Spark on Kubernetes 的调度是通过 Kubernetes 的资源调度器进行的。Kubernetes 使用一种称为 Pod 的最小单位来调度和管理容器。Spark 应用程序在 Kubernetes 上运行时，会被拆分成多个 Task，每个 Task 都是一个容器。Kubernetes 会根据资源需求和调度策略来分配这些 Task 到不同的节点上运行。
以下是 Spark on Kubernetes 调度的主要步骤：
资源请求和限制：在 Spark 应用程序的配置中，可以设置资源请求（Resource Request）和资源限制（Resource Limit）。资源请求用于告知 Kubernetes 调度器容器所需的 CPU 和内存资源，而资源限制则用于限制容器可以使用的最大资源量。
调度策略：Kubernetes 支持多种调度策略，如 PriorityClass 和 PodAntiAffinity 等。这些策略可以根据应用程序的需求和集群的资源状况来影响调度的结果。
PriorityClass：用于定义不同优先级的 Pod，调度器会根据优先级来决定调度哪个 Pod。PodAntiAffinity：用于确保在同一节点上不会同时运行多个具有特定标签的 Pod，以避免资源争用。调度器：Kubernetes 提供了两种调度器：kube-scheduler 和 spark-scheduler。kube-scheduler 负责将 Pod 调度到集群中的节点上，而 spark-scheduler 则负责在 Spark 应用程序内部进行任务调度。
kube-scheduler：根据资源请求、资源限制和调度策略等信息，将 Pod 调度到合适的节点上。它使用一个名为 scheduling.k8s.io/priorityClassName 的注解来指定 Pod 的优先级。spark-scheduler：在 Spark 应用程序内部，负责将任务调度到不同的 Executor 上运行。它会根据资源需求和任务的优先级来决定任务的执行顺序。自动扩缩容：Spark on Kubernetes 还支持根据资源需求和负载情况自动扩缩容。通过设置水平 Pod 自动扩缩容（Horizontal Pod Autoscaler，HPA），可以根据 CPU 使用率、内存使用率等指标自动增加或减少 Spark 应用程序的实例数量。
总之，Spark on Kubernetes 的调度是通过 Kubernetes 的资源调度器和 Spark 应用程序内部的调度器共同完成的。通过合理设置资源请求、资源限制和调度策略等信息，可以实现高效的资源利用和负载均衡。
