/apps/app/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit 

–class com.zdhy.zoc2.sparksql.core.JavaSparkSqlLogRegularApp 

–files /apps/app/apache-hive-1.2.1-bin/conf/hive-site.xml 

–driver-class-path /apps/app/apache-hive-1.2.1-bin/lib/mysql-connector-java-5.1.21.jar:/apps/app/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/lib/c3p0-0.9.1.2.jar:/apps/app/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/lib/commons-dbutils-1.3.jar 

–master spark://master:7077 /root/sparkapps/zoc2-0.0.1-SNAPSHOT.jar /zoc2_test/syslog1 event “SELECT * FROM event” /zoc2/parquetfile/ 

–jars /apps/app/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/lib/c3p0-0.9.1.2.jar,/apps/app/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/lib/commons-dbutils-1.3.jar

1.submit提交命令；

2.对应jar文件的程序入口类；

3.配置文件路径，一般为hive的配置文件

4.driver所依赖的包，多个包之间用冒号(:)分割

​​​​5.master：spark集群提交路径、jar程序路径、jar程序参数（参数有空格用“”引起来）

6.​driver和executor都需要的包，多个包之间用逗号(,)分割

​—————————————————————————————–

附spark-submit的完整命令：​​

~/spark$ bin/spark-submit Usage: spark-submit [options]  [app arguments] Usage: spark-submit –kill [submission ID] –master [spark://…] Usage: spark-submit –status [submission ID] –master [spark://…] Options:   

–master MASTER_URL         spark://host:port, mesos://host:port, yarn, or local.   

–deploy-mode DEPLOY_MODE   Whether to launch the driver program locally (“client”) or                               on one of the worker machines inside the cluster (“cluster”)                               (Default: client).   

–class CLASS_NAME          Your application’s main class (for Java / Scala apps).   

–name NAME                 A name of your application.   

–jars JARS                 Comma-separated list of local jars to include on the driver                               and executor classpaths.   

–packages                  Comma-separated list of maven coordinates of jars to include                               on the driver and executor classpaths. Will search the local                               maven repo, then maven central and any additional remote                               repositories given by –repositories. The format for the                               coordinates should be groupId:artifactId:version.   

–repositories              Comma-separated list of additional remote repositories to                               search for the maven coordinates given with 

–packages.   –py-files PY_FILES         Comma-separated list of .zip, .egg, or .py files to place                               on the PYTHONPATH for Python apps.   

–files FILES               Comma-separated list of files to be placed in the working                               directory of each executor.   

–conf PROP=VALUE           Arbitrary Spark configuration property.  

 –properties-file FILE      Path to a file from which to load extra properties. If not                               specified, this will look for conf/spark-defaults.conf.   

–driver-memory MEM         Memory for driver (e.g. 1M, 2G) (Default: 512M).  

 –driver-java-options       Extra Java options to pass to the driver.   –

-driver-library-path       Extra library path entries to pass to the driver.   

–driver-class-path         Extra class path entries to pass to the driver. Note that                               jars added with –jars are automatically included in the                               classpath.   –executor-memory MEM       Memory per executor (e.g. 1M, 2G) (Default: 1G).   

–proxy-user NAME           User to impersonate when submitting the application.   –help, -h                  Show this help message and exit  

–verbose, -v               Print additional debug output   

–version,                  Print the version of current Spark  Spark standalone with cluster deploy mode only:   

–driver-cores NUM          Cores for driver (Default: 1).  Spark standalone or Mesos with cluster deploy mode only:   

–supervise                 If given, restarts the driver on failure.   

–kill SUBMISSION_ID        If given, kills the driver specified.   

–status SUBMISSION_ID      If given, requests the status of the driver specified.  Spark standalone and Mesos only:   

–total-executor-cores NUM  Total cores for all executors.  Spark standalone and YARN only:   

–executor-cores NUM        Number of cores per executor. (Default: 1 in YARN mode,                               or all available cores on the worker in standalone mode)  YARN-only:   

–driver-cores NUM          Number of cores used by the driver, only in cluster mode                               (Default: 1).   

–queue QUEUE_NAME          The YARN queue to submit to (Default: “default”).   

–num-executors NUM         Number of executors to launch (Default: 2).  

 –archives ARCHIVES         Comma separated list of archives to be extracted into the                               working directory of each executor.   

–principal PRINCIPAL       Principal to be used to login to KDC, while running on                               secure HDFS.   

–keytab KEYTAB             The full path to the file that contains the keytab for the                               principal specified above. This keytab will be copied to                               the node running the Application Master via the Secure                               Distributed Cache, for renewing the login tickets and the                               delegation tokens periodically.