以编程方式提交pyspark作业，不使用提交pyspark，在python中

可以使用subprocess模块来以编程方式提交pyspark作业。subprocess模块允许在Python脚本中启动和控制子进程，可以通过调用命令行工具来执行特定的任务。

下面是一个示例代码，展示了如何使用subprocess模块来以编程方式提交pyspark作业：

import subprocess

# 定义要执行的命令
command = "spark-submit --master yarn --deploy-mode client my_spark_job.py"

# 使用subprocess模块执行命令
process = subprocess.Popen(command, shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)

# 获取命令执行的输出结果
stdout, stderr = process.communicate()

# 检查命令是否执行成功
if process.returncode == 0:
    print("作业提交成功")
else:
    print("作业提交失败")
    print("错误信息:", stderr.decode("utf-8"))

在上述代码中，command变量定义了要执行的命令，其中spark-submit是用于提交Spark作业的命令行工具。--master yarn指定了作业的执行模式为YARN集群模式，--deploy-mode client指定了作业的部署模式为客户端模式，my_spark_job.py是要提交的pyspark作业的文件名。

然后，使用subprocess.Popen函数执行命令，并通过stdout和stderr获取命令执行的输出结果。process.returncode表示命令的返回码，如果为0则表示命令执行成功，否则表示命令执行失败。

需要注意的是，上述代码中的命令示例是针对Spark作业的，实际使用时需要根据具体的作业类型和环境进行相应的修改。

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