本地提交：
Local提交方式主要用於快速入門，開發階段測試。用該模式提交，開箱即用，不用啓動Spark的Master、Worker守護進程( 只有集羣的Standalone方式時，才需要這兩個角色)，也不用啓動Hadoop的各服務（除非你要用到HDFS）
提交命令：
提交java
spark-submit --class com.WordCount --master local /usr/local/spark/bin/spark-test-1.0-SNAPSHOT.jar
提交python
spark-submit --master local /usr/local/spark-2.3.1-bin-hadoop2.7/examples/src/main/python/wordcount.py /usr/local/spark-2.3.1-bin-hadoop2.7/bin/word.txt
spark-submit --master -local
這個SparkSubmit進程又當爹、又當媽，既是客戶提交任務的Client進程、又是Spark的driver程序、還充當着Spark執行Task的Executor角色。
- 該模式被稱爲Local[N]模式，是用單機的多個線程來模擬Spark分佈式計算，直接運行在本地，便於調試，通常用來驗證開發出來的應用程序邏輯上有沒有問題。
- 其中N代表可以使用N個線程，每個線程擁有一個core。如果不指定N，則默認是1個線程（該線程有1個core）。
- 如果是local[*]，則代表 Run Spark locally with as many worker threads as
logical cores on your machine.
Web-UI界面
想通過WebUI控制檯頁面來查看具體的job運行細節，正在運行時的任務可以通過訪問http:ip/4040(一旦任務結束，該端口將會自動關閉)，有時需要查看歷史的job，這時需要用到spark-history-server.sh服務，操作如下：
1、修改spark-env.sh
進入spark安裝目錄下，找到spark-env.sh文件，在末尾添加
export **SPARK_HISTORY_OPTS**="-Dspark.history.ui.port=18080 -Dspark.history.retainedApplications=3 -Dspark.history.fs.logDirectory=/usr/local/spark/spark-events"
-
Dspark.history.ui.port：
默認值：18080 //HistoryServer的web端口 -
Dspark.history.retainedApplications
設置緩存Cache中保存的應用程序歷史記錄的個數，默認50，如果超過這個值，舊的將被刪除。 -
Dspark.history.fs.logDirectory
存放歷史記錄文件的目錄
2、修改spark-defauls.conf
默認不存在該文件，從spark-defauls.conf.teamplate拷貝一個，修改如下：
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir /usr/local/spark/spark-events
-
spark.eventLog.enabled
是否記錄Spark事件，用於應用程序在完成後的籌夠WebUI。 -
spark.eventLog.dir
設置spark.eventLog.enabled爲true後，該屬性爲記錄spark時間的根目錄。在此根目錄中，Spark爲每個應用程序創建分目錄，並將應用程序的時間記錄到此目錄中。用戶可以將此屬性設置爲HDFS目錄，以便History Server讀取。
每個任務的歷史信息被保存在了該目錄下：
3、啓動spark-history-server.sh
在sbin目錄下，啓動spark-history-server.sh，然後訪問http:ip:18080/，效果如下：
參考：
Spark配置History服務
Spark運行模式_local（本地模式）
Spark入門 - History Server配置使用