这种错误通常是由于集群资源不足引起的。您可以尝试通过增加集群资源，或者减少Spark任务的资源需求来解决这个问题。此外，还可以尝试使用动态分配资源模式来分配集群资源。以下是一个示例代码，演示如何使用动态资源分配模式来提交Spark任务：

from airflow.contrib.operators.spark_submit_operator import SparkSubmitOperator

submit_job = SparkSubmitOperator(
    task_id='submit_job',
    conn_id='spark_default',
    application='/path/to/application.py',
    total_executor_cores='2',
    executor_cores='2',
    executor_memory='4g',
    num_executors='2',
    dynamic_allocation=True
)

在上面的代码中，我们将dynamic_allocation设置为True，使得Spark任务可以动态地申请和释放资源。此外，我们还设置了一些资源参数，以确保任务可以在集群中合理分配资源。