REST job server for Apache Spark

主要特点

1. 通过Rest API 提交spark 作业运行，支持sql，java/scala，python类型作业，解耦业务系统与spark 集群。
2. Spark Job 运行资源相互隔离以及高可用性，每一个job 独立运行在一个Spark driver中。
3. 预启动 Spark Driver，提高Job 启动速度，Driver 共享运行多个Job(同时只有一个job运行)
4. 支持多Yarn集群部署，Client 提交Job 到指定集群运行。
5. Driver 定制化，可以实现比较多能力，例如：表权限，碎片文件压缩，DQC等功能。
6. 支持作业实例任务依赖(DAG),
7. 支持kerberos 认证

已经有kyuubi，livy，为什么开发jobserver？

几年前就开始中台产品工作, DataStudio需要有一个getway 提交作业，spark 往yarn 提交driver会比较慢，为了更好的交互体验，需要预先启动spark driver，类似jdbc connection 管理spark driver，同时需要解决资源隔离问题。那个时候还没有kyuubi。kyuubi目前支持sql，java/scala 任务开发中，缺少python任务能力。工作中遇到大部分任务是python 作业，spark 最开始定位面向AI人员工具，pyspark是最大优势。livy主要为了交互式场景，需要客户端管理sesssionId。spark thrift 没有资源离，一个作业可能就会把所有资源用完，导致其它用户无法使用。