当资源不足时，spark任务需要等待多长时间才能从纱线获得资源？
当资源不足时，Spark任务需要等待一段时间才能从资源调度器（如YARN或Mesos）获得资源。具体等待时间取决于以下几个因素：
- 集群中当前的资源利用率：如果集群中的资源利用率较高，那么等待时间可能会较长，因为资源调度器需要等待其他任务释放资源。
- 任务队列中的任务数量：如果任务队列中有大量的任务等待执行，那么等待时间可能会较长，因为资源调度器需要按照队列中的顺序逐个分配资源。
- 任务的资源需求：如果Spark任务需要较多的资源（如CPU核数、内存等），那么等待时间可能会较长，因为资源调度器需要找到足够的资源满足任务的需求。
在等待资源的过程中，Spark任务通常会处于等待状态，直到资源调度器分配到足够的资源后才开始执行。为了减少等待时间，可以考虑以下几点：
- 调整任务的资源需求：根据任务的实际需求，合理设置任务所需的资源，避免过度申请资源导致等待时间增加。
- 提前预留资源：如果任务对资源的需求较为稳定，可以提前预留一部分资源，避免等待时间过长。
- 调整任务队列策略：根据任务的优先级和重要性，合理设置任务队列的调度策略，确保重要任务能够尽快获得资源。
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