AWSEMR步骤是一种自动化方式，可在无需编写代码或设置云架构的情况下，快速创建和配置云计算集群。为了使EMR步骤更加灵活，我们可以通过spark-scala、spark-python、spark-sql等各种方式在AWS EMR集群上运行Spark作业。但是，在某些情况下，您可能需要更多的控制权和自定义设置，这时候我们需要使用命令行spark-submit。

下面是一个使用命令行spark-submit提交Spark作业的示例：

1. 首先，连接到AWS EMR集群的主节点，使用以下命令提交Spark作业：

   spark-submit --class YourMainClass your-jar-location.jar arg1 arg2 arg3

2. 如果您使用的是Scala，则可以通过以下方式提交作业：

   spark-submit --class YourMainClass --master yarn --deploy-mode cluster your-jar-location.jar arg1 arg2 arg3

3. 如果您要使用Python，可以使用以下代码：

   spark-submit --master yarn --deploy-mode client --py-files your-python-dependencies.py main.py arg1 arg2 arg3

使用命令行spark-submit需要注意以下几点：

• 需要将Spark作业打包成JAR文件。

• 发布的JAR文件必须放在您的EMR集群上可访问的位置。

• 需要设置适当的classpath和Spark属性，例如master和deploy-mode，以及其他自定义属性。

• 在提交作业时，请确保容器中已正确安装和配置所需的库和依赖项。