diff --git a/usecases/running-spark-with-kubernetes-native-scheduler.md b/usecases/running-spark-with-kubernetes-native-scheduler.md
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--- a/usecases/running-spark-with-kubernetes-native-scheduler.md
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@@ -17,6 +17,18 @@ TL;DR 这个主题比较大，该开源项目也还在不断进行中，我单
 - Pepperdata
 - Red Hat
 
+## 为何使用 spark on kubernetes
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+使用kubernetes原生调度的spark on kubernetes是对现有的spark on yarn/mesos的资源使用方式的革命性的改进，主要表现在以下几点：
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+1. Kubernetes原生调度：不再需要二层调度，直接使用kubernetes的资源调度功能，跟其他应用共用整个kubernetes管理的资源池；
+2. 资源隔离，粒度更细：原先yarn中的queue在spark on kubernetes中已不存在，取而代之的是kubernetes中原生的namespace，可以为每个用户分别指定一个namespace，限制用户的资源quota；
+3. 细粒度的资源分配：可以给每个spark任务指定资源限制，实际指定多少资源就使用多少资源，因为没有了像yarn那样的二层调度（圈地式的），所以可以更高效和细粒度的使用资源；
+4. 监控的变革：因为做到了细粒度的资源分配，所以可以对用户提交的每一个任务做到资源使用的监控，从而判断用户的资源使用情况，所有的metric都记录在数据库中，甚至可以为每个用户的每次任务提交计量；
+5. 日志的变革：用户不再通过yarn的web页面来查看任务状态，而是通过pod的log来查看，可将所有的kuberentes中的应用的日志等同看待收集起来，然后可以根据标签查看对应应用的日志；
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+所有这些变革都可以让我们更高效的获取资源、更有效率的获取资源！
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 ## Spark 概念说明
 
 [Apache Spark](http://spark.apache.org) 是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。