要使用spark-submit提高成功率，可以嘗試以下方法：
增加資源分配：為Spark作業分配更多的內存和CPU資源，以提高其執行效率?？梢酝ㄟ^設置--master參數來指定資源需求，例如使用yarn或mesos時，可以設置--num-executors、--executor-memory和--executor-cores等參數。
合理配置Spark參數：根據作業的需求調整Spark的配置參數，例如spark.executor.instances、spark.executor.memory、spark.executor.cores、spark.sql.shuffle.partitions等。這些參數可以在提交作業時使用--conf參數進行設置。
優化數據傾斜：數據傾斜可能導致某些任務執行時間過長，從而影響整個作業的成功率?？梢酝ㄟ^重新分區、增加Key的數量或使用Salting技術來減輕數據傾斜問題。
選擇合適的部署模式：根據集群的資源情況和作業需求選擇合適的部署模式，例如Standalone、YARN或Mesos。不同的部署模式具有不同的資源管理和調度能力，可以根據實際情況進行選擇。
監控和調試：在作業執行過程中，使用Spark Web UI或其他監控工具實時監控作業的執行情況，以便在出現問題時及時發現并進行調整。同時，可以通過日志分析來定位和解決問題。
使用檢查點機制：為Spark作業啟用檢查點機制，以便在發生故障時可以從上次成功執行的檢查點恢復，從而避免數據丟失和提高作業的容錯性。
優化代碼：確保提交的Spark作業代碼質量良好、邏輯正確，并盡量減少不必要的計算和內存消耗?？梢允褂眯阅芊治龉ぞ邔Υa進行優化。
適當使用緩存：對于需要多次使用的數據集，可以使用Spark的緩存機制將其緩存到內存中，以提高后續任務的執行速度。
避免使用過時的API：盡量使用最新版本的Spark API，因為新版本通常會包含性能改進和錯誤修復。
提交作業前進行測試：在實際提交作業之前，可以在本地或測試環境中對作業進行測試，以確保其能夠正常運行并滿足預期的性能要求。
