sparkjar和 python spark分别用在什么场景，都有什么参数可以配置，代表什么含义，两者有什么区别

Spark是一个快速的、分布式的计算引擎，可以使用多种编程语言进行编程，包括Java、Scala、Python和R等。其中，Spark提供的Java和Scala API使用Spark Core编写，Python API使用PySpark编写。

spark.jar是Spark的Java和Scala API的核心jar包。它包含了Spark的核心组件和API，如SparkContext、RDD、DataFrame、Dataset等等。它适用于使用Java或Scala编写Spark应用程序的场景。

Python Spark也称为PySpark，是Spark提供的Python API。它提供了Python编程语言的支持，使得Python开发人员可以使用Python语言编写Spark应用程序。它可以在Python环境中使用pyspark包进行安装，以便在spark-shell和pyspark命令下使用。

Spark的参数配置分为两种类型：通用配置和专用配置。通用配置适用于所有Spark应用程序，而专用配置适用于特定的Spark应用程序。

通用配置包括以下参数：应用程序名称、执行模式、执行资源、master、deploy-mode、driver-memory、executor-memory、driver-cores、executor-cores等等。

专用配置包括以下参数：Hive支持、Shuffle支持、Spark History Server支持、Kryo序列化等等。

两者之间的主要区别在于语言和编程模型。Spark的Java和Scala API提供了更丰富的功能和更高的性能，但对于不熟悉这两种语言的开发人员来说，编写Spark应用程序可能会比较困难。而Python Spark则提供了更加简单易用的编程模型，尤其适合数据科学家和机器学习工程师等使用Python语言的开发人员。但是，Python Spark的性能相对较低，因为Python是解释型语言，相比于Java和Scala，执行效率较低。