我们知道目前在spark on k8s的官网中，这里有两项很明显的future work。

• 动态资源分配和外部的shuffle serivce
• 任务队列以及资源管理

也就是说，目前这两项spark还是不支持的，借助于广大社区的力量，各个大厂都提出了自己的开源方案

1. 外部的shuffle service通过RSS（remote shuffle service）来解决
   关于RSS可以参考spark remote shuffle service(RSS)杂谈, 简短的解释一下：在yarn中 动态资源分配是需要通过外部的shuffle service来实现的（目前也可以不基于外部的shuffle service。具体参考SPAKR-27963）,而在hadoop的时代，是可以通过在yarn上开启shuffle service的，也就是说在每个节点上开启shuffle service，spark的shuffle RDD的中间结果就会保存在yarn的nodeManager上，这样每个executor空闲了以后就不需要等待job运行完了才释放executor，这样就会释放yarn的资源，因为shuffle RDD的中间结果是保存在了nodeManager上，下一个spark task需要的时候就可以从nodeManager上拉取,但是这对于kubernetes是不适合的，因为spark的executor是运行在pod上的，pod的如果摧毁了，中间结果也就不存在了。所以就引入了RSS，把中间结果存储专门的集中的shuffle service上来解决这个问题，（当然如果不开启动态资源分配，shuffle的中间结果，也会存在pod上，但是存储的路径是/var/lib，这是个系统盘，最好是进行磁盘的挂载）

2. 对于任务队列以及资源管理
   我们知道spark on yarn的时候我们的任务是跑在yarn上的，那队列的分配肯定是由yarn这个资源管理框架来做啊，所以kuberentes社区也提出了YuniKorn调度器，这个调度器的功能其实就是为了满足批任务和服务部署的需求，具体的可以参考spark on k8s:apache YuniKorn（Incubating）的助力,
   其实这个任务调度器的提供了不仅仅任务队列和资源管理的作用，当然该调度器还是处于孵化阶段，好多功能有待提高和完善。