Livy的概述（引自社区）

  Livy（当前是alpha版本）是一个提供rest接口和spark集群交互的服务。它可以提交spark job或者spark一段代码，同步或者异步的返回结果；也提供sparkcontext的管理，通过restfull接口或RPC客户端库。Livy也简化了与spark与应用服务的交互，这允许通过web/mobile与spark的使用交互。其他特效还包含：

  1 长时间运行的SparkContext，允许多个spark job和多个client使用。

  2 在多个spark job和客户端之间共享RDD和Dataframe 

  3 多个sparkcontext可以简单的管理，并运行在集群中而不是Livy Server，以此获取更好的容错性和并行度。   

  4 作业可以通过重新编译的jar、片段代码、或Java/Scala的客户端API提交。

  5 通过认证保 

Livy结合了spark job server和Zeppelin的优点，并解决了spark job server和Zeppelin的缺点。

1. 支持jar和snippet code

2. 支持SparkContext和Job的管理

3. 支持不同SparkContext运行在不同进程，同一个进程只能运行一个SparkContext

4. 支持Yarn cluster模式

5. 提供restful接口，暴露SparkConte

（图片摘自livy社区）

livy与spark jobserver和Zeppelin的对比

livy的API介绍文档

https://github.com/cloudera/livy#prerequisites

 livy的三种提交任务方式

 （1） 使用Using the Programmatic API，通过程序接口提交作业。

    a) 需要继承com.cloudera.livy.Job接口编程，通过LivyClient提交

（2） 使用RestAPI的session接口提交代码段方式运行

（3） 使用RestAPI的batch接口提交jar包方式运行

Livy执行作业流程   

（图片摘自livy社区）

  a.live-server启动，启动BatchSessionManager, InteractiveSessionManager。

  b.初始化WebServer，通过ServletContextListener启动InteractiveSessionServlet和BatchSessionServlet。

  c.通过http调用SessionServlet的createSession接口，创建session并注册到sessionManager，InteractiveSession和BatchSession会创建SparkYarnApp，SparkYarnApp负责启动Spark作业，并维护yarnclient，获取作业信息、状态或kill作业。

  d. BatchSession是以jar包的方式提交作业，运行结束后session作业就结束。

  e. InteractiveSession会启动com.cloudera.livy.repl.ReplDriver，ReplDriver继承RSCDriver，初始化期间会通过RPC连接到livy-server，并启动RpcServer；其次会初始化Interpreter（支持PythonInterpreter，SparkInterpreter，SparkRInterpreter）。接收来自livy-server，并启动RpcServer；其次会初始化Interpreter（支持PythonInterpreter，SparkInterpreter，SparkRInterpreter）。接收来自livy-server的信息（代码），然后通过Interpreter执行，livy-server通过RPC请求作业结果。

 还存在什么问题

1. 不支持提交SQL  https://issues.cloudera.org/browse/LIVY-19

2. session，app信息都维护在livy-server，livy-server挂掉信息丢失，需要HA。

3. livy-server的性能如何，能并行多少session。

4. 多个livy-server如何管理？

Livy原理详解