在使用spark-submit的过程中，需要注意

spark-defaults.conf

Spark-defaults.conf的作用范围要搞清楚，编辑driver所在机器上的spark-defaults.conf，该文件会影响 到driver所提交运行的application，及专门为该application提供计算资源的executor的启动参数

只需要在driver所在的机器上编辑该文件，不需要在worker或master所运行的机器上编辑该文件

举个实际的例子

spark.executor.memory　　1g

spark.driver.memory	1g

上述配置表示为该application提供计算资源的executor启动时, heap memory需要有5g。

这里需要引起注意的是，如果worker在加入cluster的时候，申明自己所在的机器只有4g内存，那么为上述的application分配executor是，该worker不能提供任何资源，因为4g<5g，无法满足最低的资源需求。

spark-env.sh

spark-env.sh中最主要的是指定ip地址，如果运行的是master，就需要指定SPARK_MASTER_IP，如果准备运行driver或worker就需要指定SPARK_LOCAL_IP，要和本机的IP地址一致，否则启动不了,不论是mesos集群还是spark运行环境,都推荐使用机器名来识别ip,在/etc/hosts中或者DNS中将ip地址和机器名对应起来

配置举例如下

host_name="`hostname --fqdn`"
export SPARK_MASTER_IP=node1
export SPARK_LOCAL_IP=$host_name
export MESOS_NATIVE_JAVA_LIBRARY=/home/casic/mesos/lib/libmesos.so
export SPARK_EXECUTOR_URI=/home/casic/spark.tgz

spark通过cluster模式运行的时候

driver是随机选取集群中的agent，agent通过解压SPARK_EXECUTOR_URI的文件来运行spark，所有在cluster模式运行的时候，每次修改conf之后，需要重新打包spark.tgz并分发到所有agent或者放置在网络位置

SPARK_LOCAL_IP设置为动态获取当前的机器名