这个错误是因为节点类型 Standard_F4 的内存限制较小（3157MB）而导致的。可以通过在创建集群时调整节点类型或修改任务代码以减少内存使用量来解决这个问题。

例如，如果在任务代码中使用了大量内存，可以尝试使用 Spark 进行内存优化，或者通过更改算法或使用数据采样等技术来减少内存使用量。

另外，可以尝试通过以下代码示例将节点类型更改为 Standard_F8 来解决这个问题：

# 定义集群配置
cluster_config = {
  "spark_version": "7.3.x-scala2.12",
  "node_type_id": "Standard_F8",
  "driver_node_type_id": "Standard_F4s",
  "spark_conf": {
    "spark.speculation": "true",
    "spark.driver.extraJavaOptions": "-XX:+UseG1GC",
    "spark.databricks.delta.preview.enabled": "true"
  }
}

# 创建集群
cluster = DatabricksCluster.create(
  cluster_name="my-cluster",
  spark_version=cluster_config["spark_version"],
  node_type_id=cluster_config["node_type_id"],
  driver_node_type_id=cluster_config["driver_node_type_id"],
  spark_conf=cluster_config["spark_conf"]
)

# 启动集群
cluster.start()

这将使用节点类型 Standard_F8 来创建一个具有更大内存限制的集群。