Merge remote-tracking branch 'upstream/dev-1.1.0' into dev-1.1.0

  </p>

注意：如果开启了**kerberos**，则需要填写 **Principal**

<p align="center">

    <img src="https://analysys.github.io/easyscheduler_docs_cn/images/hive_kerberos.png" width="60%" />

  </p>

#### 创建、编辑Spark数据源

<p align="center">

- 数据库名：输入连接Spark的数据库名称

- Jdbc连接参数：用于Spark连接的参数设置，以JSON形式填写

注意：如果开启了**kerberos**，则需要填写 **Principal**

<p align="center">

    <img src="https://analysys.github.io/easyscheduler_docs_cn/images/sparksql_kerberos.png" width="60%" />

  </p>

### 上传资源

  - 上传资源文件和udf函数，所有上传的文件和资源都会被存储到hdfs上，所以需要以下配置项：

        StringBuilder sb = new StringBuilder();

        boolean first = true;

        for (String item : list) {

            if (first)

            if (first) {

                first = false;

            else

            } else {

                sb.append(split);

            }

            sb.append(item);

        }

        return sb.toString();

          <groupId>org.springframework.boot</groupId>

          <artifactId>spring-boot-starter-tomcat</artifactId>

        </exclusion>

        <exclusion>

          <artifactId>log4j-to-slf4j</artifactId>

          <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>

        </exclusion>

      </exclusions>

    </dependency>