在一个主spark作业中启动多个spark作业

是通过Spark的子任务（subtask）机制来实现的。子任务是将一个大的作业划分为多个小的作业单元，每个子任务可以在独立的Executor上运行。

启动多个spark作业的好处是可以并行处理多个任务，提高作业的整体执行效率。同时，通过合理划分作业，可以更好地利用集群资源，提高资源利用率。

在Spark中，可以使用以下方法来启动多个spark作业：

1. 使用Spark的submit方法：可以通过编写一个主程序，在主程序中使用Spark的submit方法来启动多个spark作业。submit方法可以接受一个作业的jar包路径或者类名，并可以传递参数给作业。
2. 使用Spark的Shell：可以在Spark的Shell中通过命令行的方式启动多个spark作业。可以使用spark-submit命令来提交作业，也可以直接在Shell中编写作业代码并执行。
3. 使用Spark的REST API：可以通过Spark的REST API来启动多个spark作业。REST API提供了一组HTTP接口，可以通过发送HTTP请求来提交作业。
4. 使用Spark的调度框架：可以使用Spark的调度框架（如Mesos、YARN）来启动多个spark作业。调度框架可以管理集群资源，并根据作业的需求来分配资源。

总结起来，启动多个spark作业可以通过Spark的子任务机制来实现，并可以使用Spark的submit方法、Shell、REST API或调度框架来提交作业。这样可以实现并行处理多个任务，提高作业的执行效率。