1. –master
   MASTER_URL, 可 以 是 spark://host:port, mesos://host:port, yarn, yarn- cluster,yarn-client, local
2. –deploy-mode
   DEPLOY_MODE, Driver 程序运行的地方，client 或者 cluster,默认是 client。
3. –class
   CLASS_NAME, 主类名称，含包名
4. –jars
   逗号分隔的本地 JARS, Driver 和 executor 依赖的第三方 jar 包
5. –files
   用逗号隔开的文件列表,会放置在每个 executor 工作目录中
6. –conf
   spark 的配置属性
7. –driver-memory
   Driver 程序使用内存大小（例如：1000M，5G），默认 1024M
8. –executor-memory
   每个 executor 内存大小（如：1000M，2G），默认 1G
   Spark standalone with cluster deploy mode only:
9. –driver-cores
   Driver 程序的使用 core 个数（默认为 1），仅限于 Spark standalone 模式
   Spark standalone or Mesos with cluster deploy mode only:
10. –supervise 【SparkStreaming】
    失败后是否重启 Driver，仅限于 Spark alone 或者 Mesos 模式
    Spark standalone and Mesos only:
11. –total-executor-cores
    executor 使用的总核数，仅限于 SparkStandalone、Spark on Mesos 模式Spark standalone and YARN only:
12. –executor-cores
    每个 executor 使用的 core 数，Spark on Yarn 默认为 1，standalone 默认为 worker 上所 有可用的 core。
    YARN-only:
13. –driver-cores
    driver 使用的 core,仅在 cluster 模式下，默认为 1。
14. –queue
    QUEUE_NAME 指定资源队列的名称,默认：default
15. –num-executors
    一共启动的 executor 数量，默认是 2 个。