如果我尝试使用sdkforjava在emr上运行spark作业，哪种方法更正确？这两种方法我都见过，但目前都对我不利，所以我不确定哪种方法是创建 HadoopJarStepConfig .
使用command-runner.jar（如下两个示例所示：
https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/releaseguide/emr-spark-submit-step.html
和
https://www.javatips.net/api/dl4j-examples-master/dl4j-spark-examples/dl4j-spark/src/main/java/org/deeplearning4j/emr/emrsparkexample.java)

HadoopJarStepConfig runExampleConfig = new HadoopJarStepConfig()
        .withJar("command-runner.jar")
        .withArgs(
            "spark-submit",
            "--master", "yarn",
            "--deploy-mode", "cluster",
            "--driver-class-path", JAR_LOCATION,  // unsure if this helps
            "--class", MAIN_CLASS,
            JAR_LOCATION,
            "-useSparkLocal", "false"
        );

没有command-runner.jar（如下所示：https://sysadmins.co.za/aws-create-emr-cluster-with-java-sdk-examples/)

HadoopJarStepConfig runExampleConfig = new HadoopJarStepConfig()
        .withJar(JAR_LOCATION)
        .withMainClass(MAIN_CLASS);

在这两种情况下，我都创建了一个 RunJobFlowRequest 带释放标签 emr-5.15.0 ，Spark Application ，以及其他与问题无关的设置。此外，jar存储在s3桶中。
对于context，第一种方法会导致出于某种原因跳过myjar（这里详细介绍了如何使用awsdkforjava在emr上运行spark，但是它会跳过存储在s3上的远程jar）；第二种方法导致org.apache.spark.someclass出现classnotfoundexception。我想这可能是因为我的jar是超级/超级jar，而且我没有给任何东西着色。。。