源码在上篇 地址在这 ：Kafka模拟器产生数据仿真-集成StructuredStreaming做到"毫秒"级实时响应StreamData落地到mysql-CSDN博客
这里分享一下一些新朋友不知道spark-submit 指令后 的参数怎么写 看这篇绝对包会
声明： 此项目是基于 maven 打包的说明，不是SBT哦
先分享一下我的原指令吧：
bash
bin/spark-submit --master local[4] --class kafkaStucturestreaming.KafkaStreamSQL --jars /opt/spark_file/original-ReadFile-1.0-SNAPSHOT.jar /opt/spark_file/ReadFile-1.0-SNAPSHOT.jar 大致只需要指定： --master 参数 我这用的是本地进程 local\* * 个数看自己
--class 这里重点一下：一些新朋友可能不知道其实就是看你程序的package 如图：首行
我的是：package kafkaStucturestreaming
所以： 你在spark-submit 指令后面跟的class 就写：kafkaStucturestreaming . 你的scala文件名即可 当然去掉scala文件后缀名就行
eg : kafkaStucturestreaming.KafkaStreamSQL 就行哦 KafkaStreamSQL 这是我spark程序的scala文件 class指向它就行，
然后 ： 下一个重点是：
--jars 参数
注意点_1 .如果你的项目不用依赖于pom文件中的一些依赖项组件就只需要执行 ：original-ReadFile-1.0-SNAPSHOT.jar 这种的jar包即可；
注意点_2. 如果你的项目需要依赖于pom文件中的一些依赖组件eg:kafka的集成组件之类的就需要二个 maven 打包的 jar 包后放到 --class 后面 否则报因为缺少依赖组件找不到kafka的数据源
eg这样的报错就是注意点_2 ：Error: Missing application resource
总之需要依赖于pom文件之类的依赖组件项就将这二个jar包都写到 --class参数后面即可
最后写给出全部的spark-submit 可指定参数给大家
1.--master MASTER_URL: 指定要连接的集群模式（集群资源管理器）
standalone模式: spark://host:port, 如：spark://xxxxx:7077
Spark On Mesos模式 : mesos://host:port
Spark On YARN模式: yarn://host:port
本地模式：local
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-- deploy-mode DEPLOY_MODE : 指定任务的提交方式（client 和cluster）
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--name appName :设置任务的名称，在webUI可查看
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--py-files PY_FILES ：加载Python外部依赖文件
5 . --driver-memory MEM：设置driver的运行内存（占用客户端内存，用于通信及调度开销，默认为1G）
6 . --executor-memory MEM：设置每一个executor的运行内存（占用工作节点内存，主要用于执行任务的内存开销），executor代表work节点上的一个进程。
7 . --total-executor-cores NUM：设置任务占用的总CPU核数（即任务的并发量），由主节点指定各个工作节点CPU的使用数。
注意：该参数选项只在Spark standalone and Mesos 模式下有效
8 . --executor-cores NUM：设置执行任务的每一个executor的CPU核数（yarn模式有效，默认为1或者工作节点的总CPU核数（standalone模式有效）
9 . --num-executors NUM：设置任务的executor进程数（yarn模式下有效）
10 . --conf PROP=VALUE：设置Spark的属性参数
--conf spark.default.parallelism=1000 设置RDD分区大小,系统默认为200
--conf spark.storage.memoryFraction=0.5 设置内存分配大小（存储），系统默认为0.6
--conf spark.shuffle.memoryFraction=0.3 设置shuffle上限内存空间，系统默认为0.2