类路径：
ClassPath的影响取决于你提供的内容。有两种方法可以在类路径上进行设置：
spark.driver.extraClassPath
或--driver-class-path
在运行驱动程序的节点上设置额外的类路径的别名。spark.executor.extraClassPath
在Worker节点上设置额外的类路径。
如果希望在主服务器和工作服务器上都执行某个JAR，则必须在两个标志中分别指定它们。
分隔符：
遵循与JVM相同的规则：
- Linux：冒号 :
- 例如：
--conf "spark.driver.extraClassPath=/opt/prog/hadoop-aws-2.7.1.jar:/opt/prog/aws-java-sdk-1.10.50.jar"
- Windows：分号 ;
- 例如：
--conf "spark.driver.extraClassPath=/opt/prog/hadoop-aws-2.7.1.jar;/opt/prog/aws-java-sdk-1.10.50.jar"
文件分发：
这取决于你在以下模式下运行工作的方式：
客户端模式-Spark启动Netty HTTP服务器，该服务器在启动时为每个辅助节点分发文件。你可以在开始执行Spark作业时看到：
16/05/08 17:29:12 INFO HttpFileServer: HTTP File server directory is /tmp/spark-48911afa-db63-4ffc-a298-015e8b96bc55/httpd-84ae312b-5863-4f4c-a1ea-537bfca2bc2b16/05/08 17:29:12 INFO HttpServer: Starting HTTP Server16/05/08 17:29:12 INFO Utils: Successfully started service 'HTTP file server' on port 58922.16/05/08 17:29:12 INFO SparkContext: Added JAR /opt/foo.jar at http://***:58922/jars/com.mypre.jar with timestamp 146272855273216/05/08 17:29:12 INFO SparkContext: Added JAR /opt/aws-java-sdk-1.10.50.jar at http://***:58922/jars/aws-java-sdk-1.10.50.jar with timestamp 1462728552767
集群模式-在集群模式下，spark选择了一个Leader Worker节点以执行Driver进程。这意味着作业不是直接从“主”节点运行。在这里，Spark 不会设置HTTP服务器。你必须通过可用于所有节点的HDFS / S3 / Other来源手动将JARS提供给所有工作节点。
文件接受的URI
在“提交应用程序”中，Spark文档很好地解释了文件的可接受前缀：
使用spark-submit时，应用程序jar以及–jars选项随附的所有jar都会自动传输到集群。Spark使用以下URL方案来允许不同的策略来传播jar：
- 文件：-绝对路径和文件：/ URI由驱动程序的HTTP文件服务器提供，并且每个执行程序都从驱动程序HTTP服务器提取文件。
- hdfs：，http：，https：，ftp：-如预期的那样，这些从URI下拉文件和JAR
- 本地：-以local：/开头的URI应该作为每个工作节点上的本地文件存在。这意味着将不会产生网络IO，并且对于推送到每个工作程序或通过NFS，GlusterFS等共享的大文件/ JAR来说效果很好。
请注意，JAR和文件已复制到执行程序节点上每个SparkContext的工作目录中。
如前所述，将JAR复制到每个Worker节点的工作目录中。那到底在哪里？它通常下/var/run/spark/work，你会看到他们是这样的：
drwxr-xr-x 3 spark spark 4096 May 15 06:16 app-20160515061614-0027drwxr-xr-x 3 spark spark 4096 May 15 07:04 app-20160515070442-0028drwxr-xr-x 3 spark spark 4096 May 15 07:18 app-20160515071819-0029drwxr-xr-x 3 spark spark 4096 May 15 07:38 app-20160515073852-0030drwxr-xr-x 3 spark spark 4096 May 15 08:13 app-20160515081350-0031drwxr-xr-x 3 spark spark 4096 May 18 17:20 app-20160518172020-0032drwxr-xr-x 3 spark spark 4096 May 18 17:20 app-20160518172045-0033
当你查看内部时，将看到部署的所有JAR：
[*@*]$ cd /var/run/spark/work/app-20160508173423-0014/1/[*@*]$ lltotal 89988-rwxr-xr-x 1 spark spark 801117 May 8 17:34 awscala_2.10-0.5.5.jar-rwxr-xr-x 1 spark spark 29558264 May 8 17:34 aws-java-sdk-1.10.50.jar-rwxr-xr-x 1 spark spark 59466931 May 8 17:34 com.mypre.pre.jar-rwxr-xr-x 1 spark spark 2308517 May 8 17:34 guava-19.0.jar-rw-r--r-- 1 spark spark 457 May 8 17:34 stderr-rw-r--r-- 1 spark spark 0 May 8 17:34 stdout
受影响的选项：
要理解的最重要的事情是优先级。如果你通过代码传递任何属性，它将优先于你通过指定的任何选项spark-submit。Spark文档中提到了这一点：
指定为标志或属性文件中的任何值都将传递到应用程序，并与通过SparkConf指定的那些值合并。直接在SparkConf上设置的属性具有最高优先级，然后将标志传递到spark-submit或spark-shell，然后是spark-defaults.conf文件中的选项
因此，请确保将这些值设置在适当的位置，以便当一个优先级高于另一个时，你不会感到惊讶。
让我们分析每个有问题的选项：
--jarsvs SparkContext.addJar
：这些是相同的，只有一个是通过spark提交设置的，一个是通过代码设置的。选择一个更适合你的套件。需要注意的重要一点是，使用这两个选项中的任何一个都不会将JAR添加到驱动程序/执行器类路径中，你需要使用这两个选项上的extraClassPathconfig
显式添加它们。SparkContext.addJarvs SparkContext.addFile
：当你的代码需要使用依赖项时，请使用前者。仅在要将任意文件传递到工作程序节点时使用后者，这不是代码中的运行时依赖项。--conf spark.driver.extraClassPath=...
或--driver-class-path
：这些是别名，与选择哪一个无关紧要--conf spark.driver.extraLibraryPath=...
,or --driver-library-path ...
与上面相同，别名。--conf spark.executor.extraClassPath=...
：当你具有无法包含在超级JAR中的依赖项时（例如，由于库版本之间存在编译时冲突）并且需要在运行时加载时，请使用此函数。--conf spark.executor.extraLibraryPath=...
这作为java.library.pathJVM
的选项传递。需要JVM可见的库路径时，请使用此选项。
为简单起见，可以安全地假设我可以同时使用3个主要选项添加其他应用程序jar文件：
你可以放心地假设仅针对客户端模式，而不适用于集群模式。正如我之前所说。另外，你给出的示例还有一些多余的参数。例如，将JAR传递给
--driver-library-path是没有用的，
extraClassPath如果希望它们位于类路径中，则需要将其传递给。最终，在驱动程序和工作程序上都部署外部JAR时，你要做的是：
spark-submit --jars additional1.jar,additional2.jar --driver-class-path additional1.jar:additional2.jar --conf spark.executor.extraClassPath=additional1.jar:additional2.jar --class MyClass main-application.jar
