在集群模式下提交Spark SQL任务

首先，确保您已经安装了Spark集群，并且集群中的所有节点都已正确配置。您还需要确保已安装Spark SQL，并且已将其添加到Spark的依赖项中。
接下来，您需要编写Spark SQL代码。以下是一个简单的示例，演示如何使用Spark SQL读取CSV文件并执行一些简单的分析：

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName('example_app').getOrCreate()
# 读取CSV文件
df = spark.read.csv('path/to/file.csv', header=True, inferSchema=True)
# 执行一些简单的分析
result = df.groupBy('column_name').count()
# 显示结果
result.show()

在编写完Spark SQL代码后，您需要将其打包成一个JAR文件。可以使用以下命令将代码打包成JAR文件：

bar -cf target/example_app-0.1.0.jar src/**/*.class

接下来，您可以使用以下命令在集群模式下提交Spark SQL任务：

spark-submit --class example_app --master yarn --deploy-mode cluster target/example_app-0.1.0.jar

在这个命令中，--class参数指定了包含主类的JAR文件的类名，--master参数指定了使用的Spark master URL，--deploy-mode参数指定了部署模式为“cluster”，最后指定了包含JAR文件的路径。
请注意，这只是一个简单的示例，您可以根据自己的需求进行修改和扩展。确保在提交Spark SQL任务之前，您已经正确配置了Spark集群和Spark SQL的依赖项。