spark-submit提交python脚本

### 回答1：
使用spark-submit命令可以提交Python脚本到Spark集群中运行。具体步骤如下：

1. 确保已经安装好了Spark集群，并且配置好了环境变量。

2. 编写Python脚本，并将其保存到本地文件系统中。

3. 打开终端，输入以下命令：

spark-submit --master <master-url> <path-to-python-script>

其中，`<master-url>`是Spark集群的URL，可以是local、yarn或者mesos等；`<path-to-python-script>`是Python脚本的路径。

4. 执行命令后，Spark会启动一个Driver程序，并将Python脚本分发到集群中的Executor节点上运行。

5. 执行完成后，可以在终端中查看输出结果。

注意：在提交Python脚本时，需要确保Python环境与Spark集群中的Python环境一致，否则可能会出现兼容性问题。

### 回答2：
spark-submit是Spark框架中用于提交作业的命令工具，可以将Python、Java、Scala等各种语言编写的Spark应用打包后统一提交到集群上运行。本文将主要介绍如何使用spark-submit提交Python脚本。

首先，需要将Python程序打包成一个压缩包，例如zip或tar.gz格式，这里以zip格式为例。假设我们的Python程序存放在/home/user/code/目录下，我们需要将其打包成myapp.zip文件，可以使用以下命令：

cd /home/user/code/
zip -r myapp.zip .

上述命令将/home/user/code/目录下的所有文件和子目录打包成myapp.zip文件。

接下来，我们就可以使用spark-submit提交这个Python应用了。下面是一个示例命令：

spark-submit 
--master <master-url> 
--deploy-mode <deploy-mode> 
--py-files <comma-separated-list-of-.zip/.egg-files>
/home/user/code/myapp.py <arguments>

解释一下各个参数的含义：

- --master：指定Spark作业运行的master URL，例如local表示本地模式，yarn表示在YARN集群中运行。
- --deploy-mode：指定Spark程序的部署模式，一般有两种：cluster和client。cluster表示在集群上运行，client表示在提交作业的机器上运行。默认为client。
- --py-files：指定需要上传到集群的Python依赖库。如果Python脚本依赖了第三方库，需要将这些库打包成zip或egg文件，通过--py-files参数上传到集群。多个文件用逗号隔开。
- /home/user/code/myapp.py：需要运行的Python脚本文件，这里我们使用之前打包的myapp.zip文件。
- <arguments>：可选参数，传递给Python脚本的命令行参数。

上述命令会将myapp.zip文件上传到集群，然后在集群上启动一个Python进程，并执行myapp.py文件中的代码。Spark会自动分配资源给这个进程，并将任务分配到各个节点上执行。

总结一下，使用spark-submit提交Python脚本需要先将Python程序打包成zip或tar.gz文件，并使用--py-files参数上传Python依赖库。在提交作业时需要指定master URL、部署模式、Python脚本文件以及传递给脚本的命令行参数。通过这些参数，Spark可以自动将作业分配到集群上运行，实现分布式计算。

### 回答3：
spark-submit是Spark的一个命令行工具，用于将Spark应用程序提交到集群中。在使用spark-submit提交Python脚本时，需要遵守以下步骤：

1. 首先，需要确定要提交的Python脚本的位置。假设我们的Python脚本位于/home/spark/python_script.py。

2. 接下来，需要使用spark-submit命令来提交Python脚本。命令格式为：

$SPARK_HOME/bin/spark-submit --master <master-url> /home/spark/python_script.py

其中，<master-url>表示Spark集群的master节点的URL。

3. 提交Python脚本时，还可以指定一些配置参数。例如，可以使用--num-executors参数指定Spark应用程序使用的执行者数量，--executor-memory参数指定每个执行者使用的内存大小，--driver-memory参数指定驱动程序使用的内存大小等等。

4. 在提交Python脚本后，Spark将在集群中启动一个应用程序，并执行Python脚本中的任务。任务的执行结果将被输出到控制台或指定的输出文件中。

需要注意的是，Spark支持的Python版本是2.6或2.7，而且要确保Python脚本中引用的所有依赖包都已经安装在集群的所有节点上。如果有依赖包未安装，则必须手动将其安装到所有节点上。