我正在使用yarn作为主集群部署模式运行AWS EMR集群。我阅读的所有教程都使用AWS CLI在所谓的“Spark Steps”中运行spark-submit，使用类似于以下的命令：
aws emr add-steps --cluster-id j-2AXXXXXXGAPLF --steps Type=Spark,Name="Spark Program",ActionOnFailure=CONTINUE,Args=[--class,org.apache.spark.examples.SparkPi,/usr/lib/spark/lib/spark-examples.jar,10]
我的教授建议我通过SCP将文件移动到主节点，然后通过SSH运行应用程序来提交我的spark应用程序：
ssh hadoop@ec2-xx-xxx-xxx-xx.compute-1.amazonaws.com
然后我会通过shell将数据文件放入HDFS。最后我会简单地运行spark-submit：
spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster my_spark_app.py my_hdfs_file.csv
通过AWS CLI提交“Spark Step”与通过SSH将spark-submit运行到主节点之间有什么区别？我的Spark应用程序是否仍然通过从主节点提交作业以分布式方式运行？
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提交EMR步骤是使用亚马逊的自定义构建步骤提交过程，这是一个相对较轻的包装器抽象，它本身称为spark-submit。从根本上说，没有什么区别，但如果您希望与平台无关（不要锁定在亚马逊上），请使用SSH策略或使用Livy尝试更高级的提交策略，如远程提交或我最喜欢的一个。