一个基于Spark的开源REST服务，它能够通过REST的方式将代码片段或是序列化的二进制代码提交到Spark集群中去执行。它提供了以下这些基本功能：

• 提交Scala、Python或是R代码片段到远端的Spark集群上执行；

• 提交Java、Scala、Python所编写的Spark作业到远端的Spark集群上执行；

• 提交批处理应用在集群中运行。
  从Livy所提供的基本功能可以看到Livy涵盖了原生Spark所提供的两种处理交互方式。与原生Spark不同的是，所有操作都是通过REST的方式提交到Livy服务端上，再由Livy服务端发送到不同的Spark集群上去执行。

安装启动

1. 安装maven

2. 下载livy

$ git clone git@github.com:cloudera/livy.git
$ export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:ReservedCodeCacheSize=512m -XX:MaxPermSize=512M"$ mvn -Dmaven.test.skip clean package

1. 修改配置文件
   注释spark.master

vim conf/spark-blacklist.conf# spark.master

1. 启动

./bin/livy-server

pyspark测试

查看当前存在的会话

$ curl localhost:8998/sessions
> {"from":0,"total":0,"sessions":[]}

创建pyspark会话

$ curl -X POST --data '{"kind": "pyspark"}' -H "Content-Type:application/json" localhost:8998/sessions
> {"id":0,"owner":null,"proxyUser":null,"state":"starting","kind":"pyspark","log":[]}

$ curl localhost:8998/sessions
> {"from":0,"total":1,"sessions":[{"id":0,"owner":null,"proxyUser":null,"state":"idle","kind":"pyspark","log":[]}]}

查看当前会话状态

$ curl localhost:8998/sessions/0 | python -m json.tool
> {    "id": 0,    "kind": "pyspark",    "log": [],    "owner": null,    "proxyUser": null,    "state": "idle"}

state为idle表示该会话存活，已经准备就绪，可以向该会话提交任务了。
| python -m json.tool 这是管道命令，把返回的结果格式化显示

提交任务

$ curl localhost:8998/sessions/0/statements -X POST -H 'Content-Type: application/json' -d '{"code":"1 + 1"}'> {"id":0,"state":"running","output":null}

查看任务结果

$ curl localhost:8998/sessions/0/statements/0> {"id":0,"state":"available","output":{"status":"ok","execution_count":0,"data":{"text/plain":"2"}}}

如果返回异常，可能是json4s版本兼容问题导致的
修改：$SPARK_HOME目录下的pom.xml文件

<groupId>org.json4s</groupId><artifactId>json4s-jackson_${scala.binary.version}</artifactId><version>3.2.10</version>

将该jar包的版本更改为3.2.10

查看任务结果

$ curl localhost:8998/sessions/0/statements/{id}
$ curl localhost:8998/sessions/0/statements

删除会话

$ curl localhost:8998/sessions/0 -X DELETE
> {"msg":"deleted"}

作者：Alex90
链接：https://www.jianshu.com/p/50009addce3f