如何使用spark-submit将打包好的jar提交到Spark上运行？
打开终端，在终端中输入spark-submit --help, 可以查看spark-submit的详细帮助。
下面说一下 spark-submit 的详细帮助。
(1) --class 指向程序中的主类。
例如：--class "helloworld"
(2) --master 是指集群的master URL。
举个例子，在本地运行就可以这样写：
local模式：
- -master local //这是在本地运行
--master local[K] 这是在本地运行，并且启动K（数字比如1，2，3这样的）个woker线程，如果K设置为*（这样：--master local[*]），则表示使用机器上的所有逻辑核心数作为参数K的值。
- -master local[K,F] //这是在本地运行并且启动K个worker线程(这里的K也设置为*)，并且设置任务的最大出错数为E次，设置任务的最大出错数为F次。
使用这种方式由于是直接在本地运行的，并没有提交到集群上，所以8080端口的WebUI中看不到提交的任务。
standalone模式：
如果想在standalone模式下运行则可以这样写：
master spark:/ /host:port //host是master的ip或者hostname, 这里的端口号默认是7077这个端口号可以在8080端口的Web UI界面中看到。
master spark:/ /host :port, host2:port2 //如果有备用的master则可以这样写，在不同的master之间用逗号隔开。
mesos ：
如果使用了mesos 作为集群的资源管理器，则可以这样写:
--master mesos:/ /host:port //和standalone的写法类似
YARN：
如果使用了YARN作为集群的资源管理器，则可以这样写:
--master yarn //如果使用这种方式则需要读者设置好Hadoop的HADOOP_ CONF_DIR和YARN_CONF_DIR环境变量
(3) --deploy-mode 设置以什么模式运行，有cluster和client两种，默认是client 模式。
(4) --conf后面跟配置属性的键和值，详情可参看下面的模板。
下面给出大体的模板:
./bin/ spark-submit \
--class <main-class> \
--master <master-url> \
--deploy-mode <deploy-mode> \
--conf <key>=<value> \
...#其他参数，详情请参考spark-submit --help \
<jar的路径> \
注意: ""反斜杠用于换行。
下面给出一个例子供读者参考:
./bin/ spark-submit \
--class "helloworld" \
--master spark://master:7077 \
--deploy-mode cluster \
--executor-memory 20G \
--total-executor-cores 100 \
/path/to/examples.jar \
1000
spark：spark-submit 提交任务及参数说明（yarn）：
https://blog.csdn.net/weixin_38750084/article/details/104146054