./bin/spark-submit \ --master <master-url> \ --deploy-mode <deploy-mode> \ --conf <key>=<value> \ --driver-memory <value> \ --executor-memory <value> \ --executor-cores <number of cores> \ --jars <comma separated dependencies> --class <main-class> \ <application-jar> \ [application-arguments]这些配置什么意思，详细点

这些配置是用于提交 Spark 应用程序的命令行参数，具体说明如下：

- `--master`: Spark 应用程序所连接的 Spark 集群的 URL。可以是 local、local[N]、local[*]、spark://HOST:PORT、mesos://HOST:PORT、yarn、yarn-client、yarn-cluster 等。

- `--deploy-mode`: Spark 应用程序的部署模式。可以是 client 或 cluster。

- `--conf`: Spark 应用程序的配置参数，以 key=value 的形式指定。例如，可以使用 `--conf spark.executor.memory=2g` 来设置每个执行器的内存为 2GB。

- `--driver-memory`: 驱动程序所需的内存大小。可以是 1g、2g 等。

- `--executor-memory`: 执行器所需的内存大小。可以是 1g、2g 等。

- `--executor-cores`: 每个执行器所需的 CPU 核心数。

- `--jars`: 逗号分隔的 JAR 包列表，用于向 Spark 应用程序提供额外的依赖项。

- `--class`: 主类的完全限定名称，用于指定 Spark 应用程序的入口点。

- `application-jar`: Spark 应用程序的 JAR 包路径。

- `application-arguments`: Spark 应用程序的命令行参数。

例如，以下是一个提交 Spark 应用程序的示例命令：

./bin/spark-submit \
  --master yarn \
  --deploy-mode cluster \
  --num-executors 10 \
  --executor-memory 2g \
  --executor-cores 4 \
  --jars /path/to/custom.jar,/path/to/another.jar \
  --class com.example.MySparkApp \
  myapp.jar \
  arg1 arg2 arg3

这个命令将提交一个名为 `MySparkApp` 的 Spark 应用程序到一个 YARN 集群中，使用 cluster 模式进行部署。该应用程序将使用 10 个执行器，每个执行器分配 2GB 的内存和 4 个 CPU 核心。两个额外的 JAR 包 `/path/to/custom.jar` 和 `/path/to/another.jar` 将被添加到 Spark 应用程序的类路径中。应用程序的入口点是 `com.example.MySparkApp` 类的 main 方法，该类位于 `myapp.jar` 中。最后，应用程序将带有三个参数 `arg1`、`arg2` 和 `arg3` 运行。