Spark框架可以通过动态资源分配来提高集群资源的利用率和作业的执行效率。动态资源分配是Spark框架中的一个重要特性，它能够根据作业的需求动态分配和释放资源。
在Spark中，动态资源分配可以通过以下几种方式实现：
静态资源分配：Spark支持用户在提交作业时手动指定作业所需的资源，如Executor数量、内存大小等。通过设置相关配置参数，用户可以在作业提交时静态地分配资源给作业。
动态资源分配：Spark还支持动态资源分配，它可以根据作业的需求动态调整集群中的资源分配。在动态资源分配模式下，Spark会根据作业的需求动态调整Executor的数量和内存大小，以提高资源利用率和作业执行效率。
资源调度器：Spark还可以通过资源调度器来动态分配资源。Spark支持多种资源调度器，如YARN、Mesos、Kubernetes等。这些资源调度器可以根据集群中的资源情况和作业的需求动态分配资源。
总的来说，Spark框架可以通过静态资源分配和动态资源分配以及资源调度器来实现动态资源分配，从而提高集群资源的利用率和作业的执行效率。