第一種方式

操作：將第三方jar檔案打包到最終形成的spark應用程式jar檔案中

應用場景：第三方jar檔案比較小，應用的地方比較少

第二種方式

操作：使用spark-submit提交命令的引數: –jars

要求：

1、使用spark-submit命令的機器上存在對應的jar檔案

## 配置引數：--jars JARS
如下示例：
$ bin/spark-shell --jars /opt/cdh-5.3.6/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar

應用場景：要求本地必須要有對應的jar檔案

第三種方式

操作：使用spark-submit提交命令的引數: –packages

## 配置引數：--packages  jar包的maven地址
如下示例：
$ bin/spark-shell --packages  mysql:mysql-connector-java:5.1.27 --repositories http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/

## --repositories 為mysql-connector-java包的maven地址，若不給定，則會使用該機器安裝的maven預設源中下載
## 若依賴多個包，則重複上述jar包寫法，中間以逗號分隔
## 預設下載的包位於當前使用者根目錄下的.ivy/jars資料夾中
 

應用場景：本地可以沒有，叢集中服務需要該包的的時候，都是從給定的maven地址，直接下載

第四種方式

操作：更改Spark的配置資訊:SPARK_CLASSPATH, 將第三方的jar檔案新增到SPARK_CLASSPATH環境變數中

注意事項：要求Spark應用執行的所有機器上必須存在被新增的第三方jar檔案

A.建立一個儲存第三方jar檔案的資料夾:
 命令：$ mkdir external_jars

B.修改Spark配置資訊
 命令：$ vim conf/spark-env.sh
修改內容：SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/opt/cdh-
 
5.3.6/spark/external_jars/*

C.將依賴的jar檔案copy到新建的資料夾中
命令：$ cp /opt/cdh-5.3.6/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar ./external_jars/

應用場景：依賴的jar包特別多，寫命令方式比較繁瑣，被依賴包應用的場景也多的情況下
備註：（只針對spark on yarn(cluster)模式）
spark on yarn(cluster)，如果應用依賴第三方jar檔案
最終解決方案：將第三方的jar檔案copy到${HADOOP_HOME}/share/hadoop/common/lib資料夾中(Hadoop叢集中所有機器均要求copy)