大数据分布式作业调度系统的一般架构是由 master 将任务分发到一批 worker 上执行
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大数据作业有很多种不同的任务类型：
- Shell
- Jar
- Hive/Spark sql
- Python
- 抽取、导出
按运行方式又可分为两大类：
- 在 worker 本地运行的，比如一个 shell 脚本，或者一个算法类的 python 脚本
- 由 worker 提交到资源调度系统 yarn 上运行的任务，比如 spark submit, hive sql 等
每个在 worker 上运行的任务都会消耗一些本地资源，worker 的配置将决定同时可以调度到多少任务上去运行。
对于以上所指的第二类任务，由于任务真正运行的地方是在 Yarn 集群上，所以需要 worker 的资源较少，而对于第一类任务，特别是 python 类的任务，需要消耗较多 CPU 和内存，由于缺乏隔离机制，会导致 worker 的不稳定，从而影响其它任务的运行。
那么如何解决这个问题呢，首先想到的办法是能否让调度系统支持资源隔离机制，即每个任务将被隔离在一个单独的容器中，限制其资源的使用，进而我们会想到 docker 和 Kubernetes，其实已经有这类调度系统出现，叫 Argo, 这种调度系统完全是基于 Kubernetes 开发的云原生作业调度系统，使用 CRD 来封装各种作业类型，任务最终都会以容器化的形式运行在 Kubernetes 上。
本文提供在一个非云原生调度系统上无缝支持容器化的方式。
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这种方式就是图中的 k8s_exec, 它是一个使用 kubernetes/python sdk 开发的脚本命令，可以将一个任务脚本包装成一个 on k8s 的任务，提交到 k8s 集群上运行，将管理任务的生命周期。通过这种方式，可以对现在系统较少的倾入方式，实现任务的容器化和资源隔离，更进一步的，特别地，作者将这种方式用在了 Spark on Kubernetes 上，使用调度系统上的 Spark SQL 任务运行在 Kubernetes 上。
k8s_exec 的工作原理如图，详情请查看 github
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