在spark启动命令中将某个jar包临时添加到spark的jar包中

可以使用 `--jars` 选项将某个jar包添加到Spark的classpath中。例如：

spark-submit --class mainClass --jars /path/to/jar/yourJar.jar yourApp.jar

这样，你的应用程序将会使用 `/path/to/jar/yourJar.jar` 中的类。如果你需要在Spark shell中使用某个jar包，可以使用以下命令：

spark-shell --jars /path/to/jar/yourJar.jar

这样，你就可以在Spark shell中使用 `/path/to/jar/yourJar.jar` 中的类。需要注意的是，`--jars` 选项并不会将jar包添加到集群的每个节点上，只会在提交任务的节点上添加。如果需要在每个节点上都添加该jar包，可以将该jar包上传到HDFS或其他可访问的分布式文件系统上，并使用 `--files` 选项将其分发到每个节点上。

相关问题

添加环境变量，使spark的jar包中拥有SDK的jar包

要添加环境变量，使Spark的Jar包中拥有SDK的Jar包，可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开命令提示符或终端，并输入以下命令：`echo %SPARK_HOME%`。如果环境变量 SPARK_HOME 已经设置，则会显示 Spark 的安装路径；否则需要先设置 SPARK_HOME 环境变量。

2. 将 SDK 的 Jar 包添加到 Spark 的 classpath 中，可以使用以下命令：`set SPARK_CLASSPATH=%SPARK_CLASSPATH%;path/to/sdk.jar`。其中，`path/to/sdk.jar` 是 SDK 的 Jar 包路径。

3. 启动 Spark 应用程序之前，需要将 SPARK_CLASSPATH 环境变量设置为 Spark 的 classpath。可以使用以下命令：`set SPARK_SUBMIT_OPTS=%SPARK_SUBMIT_OPTS% --driver-class-path %SPARK_CLASSPATH%`。

通过以上步骤，就可以添加环境变量，使 Spark 的 Jar 包中拥有 SDK 的 Jar 包了。

sparkmllib在jar包中加载模型

在 Spark MLlib 中，可以通过 `org.apache.spark.ml.PipelineModel` 类来加载保存在 jar 包中的模型。下面是一个示例代码：

// 加载 jar 包中保存的模型
PipelineModel model = PipelineModel.read().load("path/to/your/model.jar");

// 使用模型进行预测
Dataset<Row> inputData = ... // 要进行预测的数据
Dataset<Row> predictions = model.transform(inputData);

在这个示例中，我们使用 `PipelineModel.read().load("path/to/your/model.jar")` 方法来加载保存在 jar 包中的模型。然后，我们使用 `model.transform(inputData)` 方法来对输入数据进行预测。

需要注意的是，如果你想在使用 Spark MLlib 进行预测时，使用保存在 jar 包中的模型，那么你需要在打包 jar 包时，将模型文件也打包到 jar 包中。可以使用如下命令来打包：

jar cvf your_application.jar -C /path/to/your/application .

其中，`your_application.jar` 是你要打包的 jar 包名称，`/path/to/your/application` 是你的应用程序所在目录。