正如你在齐柏林飞艇中可能知道的，我们可以在每个单元中分别定义解释器，例如pyspark、sql或spark。在我目前的脚本中，我混合使用了以下语言和解释器：

%spark2.pyspark

# constant parameters

# 

FALSE_TRUE_PAIRS_RATIO = 1
NUM_TREES = 200
TRAIN_DATA_RATIO = 0.8
TEST_DATA_RATIO = 1 - TRAIN_DATA_RATIO

%spark2

// read data
//
val basepath = "/kafka-connect/topics/v1/year=2020"
spark.read
 .option("basePath", basepath)
 .parquet(basepath + "/month={07}")
 .createOrReplaceTempView("jul_data")

%spark2.spark

// extract page view data for medscape users in LA 
//
sql("""select * from jul_data
        where countryname='United States' and 
              cityname='New York' and 
              """).createOrReplaceTempView("raw_data")

%spark2.sql

-- just to view data
--
select * from raw_data

如何提交此脚本的spark应用程序？