./bin/spark-submit \ --master <master-url> \ --deploy-mode <deploy-mode> \ --conf <key>=<value> \ --driver-memory <value> \ --executor-memory <value> \ --executor-cores <number of cores> \ --py-files file1.py,file2.py,file3.zip \ wordByExample.py什么意思

这是一个用于提交 Spark 应用程序的命令，其中：

- `<master-url>` 是 Spark 集群的地址；
- `<deploy-mode>` 指定应用程序的部署模式，可以是 "client" 或 "cluster"；
- `<key>=<value>` 是 Spark 配置项的键值对，用于设置应用程序的参数；
- `<value>` 是应用程序的驱动程序和执行器的内存大小，以及执行器的核心数；
- `file1.py,file2.py,file3.zip` 是应用程序所需的 Python 文件和库文件，可以通过 `sc.addPyFile()` 方法在应用程序中使用。

`wordByExample.py` 是应用程序代码的入口点，该应用程序使用 Spark 分布式计算框架来对指定的文本文件进行单词计数。

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./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。

Failed to get main class in JAR with error 'File file:/opt/bigdata/spark-3.0.1/bin/deploy-mode does not exist

这个错误可能是由于您在运行一个 JAR 文件时指定了错误的参数。错误信息中提到了 `/opt/bigdata/spark-3.0.1/bin/deploy-mode` 这个文件不存在，可能是您在指定 Spark 的运行模式时出错了。

请确保您在运行 JAR 文件时正确地指定了参数，并检查您所使用的命令是否正确。例如，如果您要在本地模式下运行 Spark 应用程序，则应该使用以下命令：

spark-submit --master local[*] your-app.jar

如果您要在集群模式下运行 Spark 应用程序，则应该使用以下命令：

spark-submit --master spark://your-spark-master:7077 your-app.jar

请根据您的实际情况修改上述命令，并确保您正确指定了 Spark 的运行模式和其他必要参数。