笔记本和spark-submit是两种不同的方式来执行Spark应用程序。笔记本是一种交互式的方式，在笔记本中可以编写和运行Spark代码，逐步调试和测试。而spark-submit是一种命令行方式，用于将Spark应用程序提交到集群进行批量处理。

下面是一个包含代码示例的解决方法：

1. 使用笔记本执行Spark应用程序：

# 导入必要的Spark模块
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Notebook Example").getOrCreate()

# 读取数据
df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 数据处理和转换
processed_df = df.filter(df["age"] > 30).select("name", "age")

# 显示结果
processed_df.show()

# 关闭SparkSession
spark.stop()

2. 使用spark-submit提交Spark应用程序：

首先将上述代码保存为一个Python文件，例如notebook_example.py。

然后使用以下命令将该应用程序提交到Spark集群：

spark-submit --master  notebook_example.py

其中，是Spark集群的主节点URL。

请注意，使用spark-submit需要确保在执行命令之前已经正确设置了Spark的环境变量，以及相关的依赖和配置文件。

以上就是使用笔记本和spark-submit执行Spark应用程序的两种方式，可以根据具体需求选择适合的方式。