我将Ubuntu server设置为独立且Spark 2.2.0启动并运行。
我的目标是允许多个用户（clients）连接到此服务器并在本地（从他们自己的计算机）开发，这要归功于RStudio，一些代码，必须在Spark上执行
所以，我在我的服务器上安装了Livy（启动并运行），这使我可以从RStudio
config = livy_config(username = "me", password = "***")
sc <- spark_connect(master = "http://myserver:8998", method = "livy", config = config)
RStudio向我发回一条消息，告诉我我已联网。
由此，我几乎没有问题：
我可以在我的RStudio本地开发并将所有处理发送到Spark（例如：管理数据帧+执行一些机器学习）？如果有，怎么样？我是否必须直接使用SparklyR的功能？我是否必须安装本地运行的Spark实例才能在将代码发送到远程服务器上的Spark群集之前测试我的代码？
当我使用copy_to函数时，使用Iris数据帧，大约需要一分钟。我可以得出结论，我的连接速度太慢，无法考虑在本地开发并将所有进程发送到我的服务器吗？
直接在我的服务器中使用RStudio是不可能的（因为我们只是通过命令行访问它），我们将同时开发几个人。什么是最容易开发的解决方案？
最后，我面临一个简单的问题：如果最好的解决方案是在本地开发我们的应用程序，然后通过ssh将它们发送到我的服务器，并直接在我的服务器上执行它们，我该如何运行它们？我已经尝试将一个简单的R script归档到.JAR文件并运行spark_submit但是我找到了一个未找到类的错误（找不到主程序）。我该怎么办？