背景
相信经常使用 Spark 的同学肯定知道 Spark 支持将作业的 event log 保存到持久化设备。默认这个功能是关闭的，不过我们可以通过 spark.eventLog.enabled 参数来启用这个功能，并且通过 spark.eventLog.dir 参数来指定 event log 保存的地方，可以是本地目录或者 HDFS 上的目录，不过一般我们都会将它设置成 HDFS 上的一个目录。
但是这个功能有个问题，就是这个 Spark Job 运行的过程中产生的所有 event log 都是写到单个文件中，这就导致了 event log 文件的大小和这个 Spark Job 的并行度、复杂度以及运行的时间有很大关系。如果我们是运行 Spark Streaming 作业，这个问题特别明显，我们经常看到某个 Spark Strea