spark-submit 可以提交任务到 spark 集群执行，也可以提交到 hadoop 的 yarn 集群执行。
1. 例子
一个最简单的例子，部署 spark standalone 模式后，提交到本地执行。
./bin/spark-submit \ --master spark://localhost:7077 \
examples/src/main/python/pi.py如果部署 hadoop，并且启动 yarn 后，spark 提交到 yarn 执行的例子如下。
注意，spark 必须编译成支持 yarn 模式，编译 spark 的命令为：
build/mvn -Pyarn -Phadoop-2.x -Dhadoop.version=2.x.x -DskipTests clean package其中, 2.x 为 hadoop 的版本号。编译完成后，可执行下面的命令，提交任务到 hadoop yarn 集群执行。
./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--driver-memory 1g \
--executor-memory 1g \
--executor-cores 1 \
--queue thequeue \
examples/target/scala-2.11/jars/spark-examples*.jar 10
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2. spark-submit 详细参数说明
| 参数名 | 参数说明 |
| –master | master 的地址，提交任务到哪里执行，例如 spark://host:port, yarn, local |
| –deploy-mode | 在本地 (client) 启动 driver 或在 cluster 上启动，默认是 client |
| –class | 应用程序的主类，仅针对 java 或 scala 应用 |
| –name | 应用程序的名称 |
| –jars | 用逗号分隔的本地 jar 包，设置后，这些 jar 将包含在 driver 和 executor 的 classpath 下 |
| –packages | 包含在driver 和executor 的 classpath 中的 jar 的 maven 坐标 |
| –exclude-packages | 为了避免冲突 而指定不包含的 package |
| –repositories | 远程 repository |
| –conf PROP=VALUE | 指定 spark 配置属性的值， 例如 -conf spark.executor.extraJavaOptions=”-XX:MaxPermSize=256m” |
| –properties-file | 加载的配置文件，默认为 conf/spark-defaults.conf |
| –driver-memory | Driver内存，默认 1G |
| –driver-java-options | 传给 driver 的额外的 Java 选项 |
| –driver-library-path | 传给 driver 的额外的库路径 |
| –driver-class-path | 传给 driver 的额外的类路径 |
| –driver-cores | Driver 的核数，默认是1。在 yarn 或者 standalone 下使用 |
| –executor-memory | 每个 executor 的内存，默认是1G |
| –total-executor-cores | 所有 executor 总共的核数。仅仅在 mesos 或者 standalone 下使用 |
| –num-executors | 启动的 executor 数量。默认为2。在 yarn 下使用 |
| –executor-core | 每个 executor 的核数。在yarn或者standalone下使用 |
