Spark on Yarn提交配置没有生效

在Yarn上提交Spark任务，在提交时命令为

spark-submit --master yarn --deploy-mode client --num-executors 1 --executor-memory 512mb --executor-cores 1 --driver-memory 1g --driver-cores 1   --jars xxx.jar --class xxx xxx.jar

理论上提交的资源应该为内存1.5g，虚拟CPU2。
但是提交到Yarn，通过Web UI发现提交的配置并没有生效

image.png
可以发现用了9个虚拟CPU，9GB内存
这是为什么呢？
通过查找资料发现，是因为spark开启了动态资源配置spark.dynamicAllocation.enabled

以下相关参数：
spark.dynamicAllocation.minExecutors，动态分配最小executor个数，在启动时就申请好的，默认0；

spark.dynamicAllocation.maxExecutors，动态分配最大executor个数，默认infinity；

spark.dynamicAllocation.initialExecutors动态分配初始executor个数默认值=spark.dynamicAllocation.minExecutors；

spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout当某个executor空闲超过这个设定值，就会被kill，默认60s；

spark.dynamicAllocation.cachedExecutorIdleTimeout，当某个缓存数据的executor空闲时间超过这个设定值，就会被kill，默认infinity；

spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout，任务队列非空，资源不够，申请executor的时间间隔，默认1s

spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout，同schedulerBacklogTimeout，是申请了新executor之后继续申请的间隔，默认=schedulerBacklogTimeout；