在Spark bin目录下的spark-submit可以用来在集群上启动应用程序。它可以通过统一的接口使用Spark支持的所有集群管理器，所有你不必为每一个管理器做相应的配置。
bin/spark-submit脚本负责建立包含Spark以及其依赖的类路径（classpath），它支持不一样的集群管理器以及Spark支持的加载模式。
./bin/spark-submit \
--class <main-class>
--master <master-url> \
--deploy-mode <deploy-mode> \
--conf <key>=<value> \
... # other options
<application-jar> \
[application-arguments]一些常用的选项是：
--class：你的应用程序的入口点(如org.apache.spark.examples.SparkPi)--master：集群的master URL(如spark://23.195.26.187:7077)--deploy-mode：在worker节点部署你的driver(cluster)或者本地作为外部客户端（client）。默认是client。--conf：任意的Spark配置属性，格式是key=value。application-jar：包含应用程序以及其依赖的jar包的路径。这个URL必须在集群中全局可见，例如，存在于所有节点的hdfs://路径或file://路径application-arguments：传递给主类的主方法的参数一个通用的部署策略是从网关集群提交你的应用程序，这个网关机器和你的worker集群物理上协作。在这种设置下，client模式是适合的。在client模式下，driver直接在spark-submit进程中启动，而这个进程直接作为集群的客户端。应用程序的输入和输出都和控制台相连接。因此，这种模式特别适合涉及REPL的应用程序。
另一种选择，如果你的应用程序从一个和worker机器相距很远的机器上提交，一般情况下用cluster模式减少drivers和executors的网络迟延。注意，cluster模式目前不支持独立集群、mesos集群以及python应用程序。
有几个我们使用的集群管理器特有的可用选项。例如，在Spark独立集群的cluster模式下，你也可以指定--supervise用来确保driver自动重启（如果它因为非零退出码失败）。为了列举spark-submit所有的可用选项，用--help运行它。
# Run application locally on 8 cores
./bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master local[8] \
/path/to/examples.jar \
100
# Run on a Spark Standalone cluster in client deploy mode
./bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://207.184.161.138:7077 \
--executor-memory 20G \
--total-executor-cores 100 \
/path/to/examples.jar \
1000
# Run on a Spark Standalone cluster in cluster deploy mode with supervise
./bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://207.184.161.138:7077 \
--deploy-mode cluster
--supervise
--executor-memory 20G \
--total-executor-cores 100 \
/path/to/examples.jar \
1000
# Run on a YARN cluster
export HADOOP_CONF_DIR=XXX
./bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn-cluster \ # can also be `yarn-client` for client mode
--executor-memory 20G \
--num-executors 50 \
/path/to/examples.jar \
1000
# Run a Python application on a Spark Standalone cluster
./bin/spark-submit \
--master spark://207.184.161.138:7077 \
examples/src/main/python/pi.py \
1000传递给Spark的url可以用下面的模式
| Master URL | Meaning |
|---|---|
| local | 用一个worker线程本地运行Spark |
| local[K] | 用k个worker线程本地运行Spark(理想情况下，设置这个值为你的机器的核数) |
| local[*] | 用尽可能多的worker线程本地运行Spark |
| spark://HOST:PORT | 连接到给定的Spark独立部署集群master。端口必须是master配置的端口，默认是7077 |
| mesos://HOST:PORT | 连接到给定的mesos集群 |
| yarn-client | 以client模式连接到Yarn集群。群集位置将基于通过HADOOP_CONF_DIR变量找到 |
| yarn-cluster | 以cluster模式连接到Yarn集群。群集位置将基于通过HADOOP_CONF_DIR变量找到 |
原文链接: https://www.yukx.com/bigdata/article/details/854.html 优科学习网SparkGraphX提交应用程序
