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SUMMARY.md

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   * [微服务中的服务发现](usecases/service-discovery-in-microservices.md)
   * [使用 Java 构建微服务并发布到 Kubernetes 平台](usecases/microservices-for-java-developers.md)
     * [Spring Boot 快速开始指南](usecases/spring-boot-quick-start-guide.md)
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 * [大数据](usecases/big-data.md)
-  * [Spark standalone on Kubernetes](usecases/spark-standalone-on-kubernetes.md)
+  * [Spark 与 Kubernetes](usecases/spark-on-kubernetes.md)
-  * [运行支持 Kubernetes 原生调度的 Spark 程序](usecases/running-spark-with-kubernetes-native-scheduler.md)
+    * [Spark standalone on Kubernetes](usecases/spark-standalone-on-kubernetes.md)
+    * [运行支持 Kubernetes 原生调度的 Spark 程序](usecases/running-spark-with-kubernetes-native-scheduler.md)
 * [Serverless 架构](usecases/serverless.md)
   * [理解 Serverless](usecases/understanding-serverless.md)
   * [FaaS（函数即服务）](usecases/faas.md)

usecases/big-data.md

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 # 大数据
 
-Kubernetes community中已经有了一个Big data SIG，大家可以通过这个SIG了解kubernetes结合大数据的应用。
+Kubernetes community 中曾经有了一个Big Data SIG，现为 [Big Data User Group](https://github.com/kubernetes/community/tree/master/ug-big-data)，大家可以通过这个用户组了解 Kubernetes 结合大数据的应用。
 
 在Swarm、Mesos、kubernetes这三种流行的容器编排调度架构中，Mesos对于大数据应用支持是最好的，spark原生就是运行在mesos上的，当然也可以容器化运行在kubernetes上。当前在kubernetes上运行大数据应用主要是spark应用。
 
-## Spark on Kubernetes
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-Spark原生支持standalone、mesos和YARN的调度方式，当前kubernetes社区正在支持kubernetes的原生调度来运行spark - 。
-
-当然您也可以在kubernetes直接部署spark on yarn或者spark standalone模式，仍然沿用已有的
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-## Spark Standalone
-
-使用spark standalone模式在kubernetes上运行，kubernetes不负责spark任务的调度。参考：[Spark standalone on Kubernetes](spark-standalone-on-kubernetes.md)
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-这种模式中使用的spark本身负责任务调度，kubernetes只是作为一个spark的部署平台。
-
-## Spark on Yarn
-
-使用StatefulSet和Headless serverless来实现。
-
-这种模式中kubernetes依然不负责spark应用的调度，而只是将Yarn换了一个部署环境而已。
-
-下面是架构图：
-
-![Spark on yarn with kubernetes](../images/spark-on-yarn-with-kubernetes.png)
-
-### Spark on Kubernetes
-
-Spark on kubernetes，使用kubernetes作为调度引擎，spark的任务直接调度到node节点上。参考：[运行支持kubernetes原生调度的Spark程序](running-spark-with-kubernetes-native-scheduler.md)。
-
-### 调度方式总结
-
-下图显示的是三种调度方式中单个kubernetes node节点上运行的spark相关容器的调度情况。
-
-![在kubernetes上使用多种调度方式](../images/spark-on-kubernetes-with-different-schedulers.jpg)
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-毫无疑问，使用kubernetes原生调度的spark任务才是最节省资源的。

usecases/running-spark-with-kubernetes-native-scheduler.md

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 # 运行支持kubernetes原生调度的Spark程序
 
+**注：该项目已不推荐使用。**
+
 TL;DR 这个主题比较大，该开源项目也还在不断进行中，我单独做了一个 web 用来记录 spark on kubernetes 的研究和最新进展见: https://jimmysong.io/spark-on-k8s
 
 **注意**：本文中的镜像仓库地址 `harbor-001.jimmysong.io` 为的镜像仓库地址为伪装地址，非本文中真正使用的镜像仓库，且该地址也不存在，请替换为您自己的镜像仓库。

usecases/spark-on-kubernetes.md

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+# Spark 与 Kubernetes
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+Spark 原生支持 standalone、mesos 和 YARN 的调度方式，当前 kubernetes 社区正在支持 kubernetes 的原生调度来运行 spark。当然您也可以在 Kubernetes 直接部署 spark on YARN 或者 spark standalone 模式。
+
+## Spark Standalone
+
+使用 spark standalone 模式在 Kubernetes 上运行，kubernetes 不负责 spark 任务的调度。这种模式中使用的 spark 本身负责任务调度，kubernetes 只是作为一个 spark 的部署平台。
+
+## Spark on Yarn
+
+使用 StatefulSet 和 Headless serverless 来实现。这种模式中 kubernetes 依然不负责 spark 应用的调度，而只是将 Yarn 换了一个部署环境而已。
+
+下面是架构图：
+
+![Spark on yarn with kubernetes](../images/spark-on-yarn-with-kubernetes.png)
+
+### Spark on Kubernetes
+
+Spark on kubernetes，使用 kubernetes 作为调度引擎，spark 的任务直接调度到 node 节点上。参考：[运行支持 kubernetes 原生调度的 Spark 程序](./running-spark-with-kubernetes-native-scheduler.md)。
+
+### 调度方式总结
+
+下图显示的是三种调度方式中单个 kubernetes node 节点上运行的 spark 相关容器的调度情况。
+
+![在 kubernetes 上使用多种调度方式](../images/spark-on-kubernetes-with-different-schedulers.jpg)
+
+毫无疑问，使用 kubernetes 原生调度的 spark 任务才是最节省资源的。

usecases/spark-standalone-on-kubernetes.md

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 # Spark standalone on Kubernetes
 
-该项目是基于 Spark standalone 模式，对资源的分配调度还有作业状态查询的功能实在有限，对于让 spark 使用真正原生的 kubernetes 资源调度推荐大家尝试 <https://github.com/apache-spark-on-k8s/>。
+**注：该项目已不推荐使用。**
 
-代码和使用文档见Github地址：https://github.com/rootsongjc/spark-on-kubernetes
+该项目是基于 Spark standalone 模式，对资源的分配调度还有作业状态查询的功能实在有限，对于让 spark 使用真正原生的 kubernetes 资源调度可以尝试 [apache-spark-on-k8s](https://github.com/apache-spark-on-k8s/)，代码和使用文档见 [spark-on-kubernetes](https://github.com/rootsongjc/spark-on-kubernetes)。
 
-本文中用到的 yaml 文件可以在 `manifests/spark-standalone` 目录下找到，也可以在上面的 <https://github.com/rootsongjc/spark-on-kubernetes/> 项目的 manifests 目录下找到。
+本文中用到的 yaml 文件可以在 `manifests/spark-standalone` 目录下找到，也可以在上面的 [spark-on-kubernetes](https://github.com/rootsongjc/spark-on-kubernetes/) 项目的 manifests 目录下找到。
 
-## 在Kubernetes上启动spark
+## 在 Kubernetes 上启动 spark
 
-创建名为spark-cluster的namespace，所有操作都在该namespace中进行。
+创建名为 spark-cluster 的 namespace，所有操作都在该 namespace 中进行。
 
-所有yaml文件都在`manifests`目录下。
+所有 yaml 文件都在 `manifests` 目录下。
 
 ```bash
 $ kubectl create -f manifests/
 ```
 
-将会启动一个拥有三个worker的spark集群和zeppelin。
+将会启动一个拥有三个 worker 的 spark 集群和 zeppelin。
 
-同时在该namespace中增加ingress配置，将spark的UI和zeppelin页面都暴露出来，可以在集群外部访问。
+同时在该 namespace 中增加 ingress 配置，将 spark 的 UI 和 zeppelin 页面都暴露出来，可以在集群外部访问。
 
-该ingress后端使用traefik。
+该 ingress 后端使用 traefik。
 
-## 访问spark
+## 访问 spark
 
-通过上面对ingress的配置暴露服务，需要修改本机的/etc/hosts文件，增加以下配置，使其能够解析到上述service。
+通过上面对 ingress 的配置暴露服务，需要修改本机的 /etc/hosts 文件，增加以下配置，使其能够解析到上述 service。
 
 ```ini
 172.20.0.119 zeppelin.traefik.io
 172.20.0.119 spark.traefik.io
 ```
 
-172.20.0.119是我设置的VIP地址，VIP的设置和traefik的配置请查看[kubernetes-handbook](https://github.com/rootsongjc/kubernetes-handbook)。
+172.20.0.119 是我设置的 VIP 地址，VIP 的设置和 traefik 的配置请查看 [kubernetes-handbook](https://github.com/rootsongjc/kubernetes-handbook)。
 
-**spark ui**
+**Spark UI**
 
 访问 `http://spark.traefik.io`
 
 ![spark master ui](../images/spark-ui.jpg)
 
-**zeppelin ui**
+**Zeppelin UI**
 
 访问 `http://zepellin.treafik.io`