这里以一个scala版本的word count 程序为例：
①创建一个maven项目：

②填写maven的GAV：

③填写项目名称：

④ 创建好 maven 项目后，点击 Enable Auto-Import

⑤配置pom.xml文件：

<properties>
    <project.build.sourceEncoding>UTF8</project.build.sourceEncoding> 
  <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source> 
  <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target> 
  <encoding>UTF-8</encoding> 
  <scala.version>2.11.8</scala.version> 
  <spark.version>2.3.1</spark.version> 
  <hadoop.version>2.7.6</hadoop.version> 
  <scala.compat.version>2.11</scala.compat.version> 
 </properties>
 <dependencies>
  <dependency>
  <groupId>org.scala-lang</groupId> 
  <artifactId>scala-library</artifactId> 
  <version>${scala.version}</version> 
  </dependency>
  <dependency>
  <groupId>org.apache.spark</groupId> 
  <artifactId>spark-core_2.11</artifactId> 
  <version>${spark.version}</version> 
  </dependency>
  <dependency>
  <groupId>org.apache.spark</groupId> 
  <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId> 
  <version>${spark.version}</version> 
  </dependency>
  <dependency>
  <groupId>org.apache.spark</groupId> 
  <artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId> 
  <version>${spark.version}</version> 
  </dependency>
  <dependency>
  <groupId>org.apache.spark</groupId> 
  <artifactId>spark-graphx_2.11</artifactId> 
  <version>${spark.version}</version> 
  </dependency>
  <dependency>
  <groupId>org.apache.spark</groupId> 
  <artifactId>spark-mllib_2.11</artifactId> 
  <version>${spark.version}</version> 
  </dependency>
  <dependency>
  <groupId>org.apache.hadoop</groupId> 
  <artifactId>hadoop-client</artifactId> 
  <version>${hadoop.version}</version> 
  </dependency>
</dependencies>

编写代码：

object WordCount {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        //获取集群入口
        val conf: SparkConf = new SparkConf()
        conf.setAppName("WordCount")
        val sc = new SparkContext(conf)
        //从 HDFS 中读取文件
        val lineRDD: RDD[String] = sc.textFile("hdfs://zzy/data/input/words.txt")
        //做数据处理
        val wordRDD: RDD[String] = lineRDD.flatMap(line=>line.split("\\s+"))
        val wordAndCountRDD: RDD[(String, Int)] = wordRDD.map(word=>(word,1))
        //将结果写入到 HDFS 中
        wordAndCountRDD.reduceByKey(_+_).saveAsTextFile("hdfs://zzy/data/output")
        //关闭编程入口
        sc.stop()
    }
}

打jar包：
在pom.xml中加入相应的插件：

<build>
    <pluginManagement><!-- lock down plugins versions to avoid using Maven defaults (may be moved to parent pom) -->
      <plugins>
        <!-- clean lifecycle, see https://maven.apache.org/ref/current/maven-core/lifecycles.html#clean_Lifecycle -->
        <plugin>
          <artifactId>maven-clean-plugin</artifactId>
          <version>3.1.0</version>
        </plugin>
        <!-- default lifecycle, jar packaging: see https://maven.apache.org/ref/current/maven-core/default-bindings.html#Plugin_bindings_for_jar_packaging -->
        <plugin>
          <artifactId>maven-resources-plugin</artifactId>
          <version>3.0.2</version>
        </plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
          <version>3.8.0</version>
        </plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId>
          <version>2.22.1</version>
        </plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-jar-plugin</artifactId>
          <version>3.0.2</version>
        </plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-install-plugin</artifactId>
          <version>2.5.2</version>
        </plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-deploy-plugin</artifactId>
          <version>2.8.2</version>
        </plugin>
        <!-- site lifecycle, see https://maven.apache.org/ref/current/maven-core/lifecycles.html#site_Lifecycle -->
        <plugin>
          <artifactId>maven-site-plugin</artifactId>
          <version>3.7.1</version>
        </plugin>
        <plugin>
          <artifactId>maven-project-info-reports-plugin</artifactId>
          <version>3.0.0</version>
        </plugin>
      </plugins>
    </pluginManagement>
  </build>

然后：

将jar包上传到集群中运行：

spark-submit \
--class com.zy.scala.WordCount \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--driver-memory 200M \
--executor-memory 200M \
--total-executor-cores 1 \
hdfs://zzy/data/jar/ScalaTest-1.0-SNAPSHOT.jar \

此时在yarn的web就能查看相应的程序的运行进度。
这时候，程序总是异常的结束：

我就使用：
yarn logs -applicationId application_1522668922644_40211 查看了一下报错信息。
结果：not fount class :scala.WordCount.
然后我就在想是不是jar包出现了问题，我就打开了，之前上传的jar包，果然根本找不到 我打jar的程序，只有一个，META-INF，此时 我就百思不得不得解，然后由重新反复尝试了很多次，还是解决不了。后来吃个饭回来，突然想到是不是maven不能将scala编写的程序打成jar包，后来通过百度，发现了：
maven 默认只编译java 的文件，而不会编译scala 文件。但是maven 提供了 能够编译scala 的类库。
好心的博主：scala 在IDEA打jar包相关问题：https://blog.csdn.net/freecrystal_alex/article/details/78296851
然后 我修改了pom.xml文件：
http://down.51cto.com/data/2457588
按照上述的步骤，重新的向集群提交了一次任务，结果不尽人意，又出错了：
但是这一次错误和上次的不同（说明上一个问题已经解决）：

这才明白，原来是Driver进程分配的内存太小了，最少应该大于450M，之后我又修改了 --driver-memory 512M --executor-memory 512M，重新提交任务。结果运行成功！！！

注意：
这里使用的是yarn的任务调用，不是spark自带的standalone,需要加入的参数：
--master yarn
--deploy-mode cluster
这里的--deploy-mode，使用的是cluster集群模式，client是客户端模式。
二者的区别是：client表示，在哪个节点提交，Driver就哪里启动，而cluster模式表示当将Driver放入到集群中启动。