在Spark应用程序的开发中，通常会依赖一些外部的Jar包，这些Jar包包含了Spark中一些重要的组件和功能，例如Spark SQL、GraphX等等。在执行Spark作业时，这些依赖的Jar包需要被分发到集群的每个节点，从而可以为应用程序提供支持。然而，由于这些Jar包是在执行过程中动态加载的，因此它们不需要像普通数据一样被上传到HDFS中到数据存储系统中。而且，如果应用程序传输了这些Jar包到HDFS中，反而会增加集群的负担，导致应用程序的执行速度变慢。因此，所以禁止应用程序将依赖的Jar包上传到HDFS中是非常必要的。
一种避免Spark应用程序将依赖的Jar包传到HDFS的方法是使用Spark的--jars选项。通过在命令行中指定--jars选项，Spark可以自动将依赖的Jar包分发到集群中的每个节点，从而可以为应用程序提供支持。同时，这种方式可以避免应用程序将Jar包上传到HDFS中的问题，因为Spark会使用本地文件系统的路径来加载这些Jar包，而不是从HDFS中加载。
除了使用--jars选项之外，另一个禁止将依赖的Jar包传输到HDFS的方法是使用Apache Maven等构建工具来管理依赖。在使用构建工具的过程中，应用程序所依赖的Jar包会被打包成一个独立的Jar文件，并且会在运行时动态地加载到Spark中。这种方式同样可以避免应用程序在上传Jar包到HDFS时的性能问题。
除了以上方法，还可以使用Spark的网络代理和本地缓存功能来避免将依赖的Jar包传输到HDFS中。网络代理可以让Spark从其他集群节点或外部仓库中获取所需的依赖Jar包，而不需要将它们传输到HDFS中。另外，本地缓存是Spark在每个节点上缓存常用Jar包的一种机制，这些Jar包在多个作业之间共享，从而减少了Spark在传输Jar包时的开销。
总之，禁止将Spark应用程序依赖的Jar包上传到HDFS中是非常必要的。通过使用--jars选项、构建工具或Spark的网络代理和本地缓存功能，可以避免这样的问题，并提高应用程序的执行速度和性能。
