spark提交作业时的参数说明

–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