配置SFS Turbo数据自动导出到OBS桶 配置自动导出后，训练过程中周期性写入SFS Turbo文件系统的Checkpoint模型文件会自动以异步方式导出到关联的OBS桶中进行长期保存，无需手工导出，异步导出方式不会占用上层训练任务时间。 SFS Turbo的自动导出功能当前

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Spark输出 概述 “Spark输出”算子，用于配置已生成的字段输出到SparkSQL表的列。 输入与输出 输入：需要输出的字段 输出：SparkSQL表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark文件存储格式 配置SparkSQL表文件的存储

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Spark输出 概述 “Spark输出”算子，用于配置已生成的字段输出到SparkSQL表的列。 输入与输出 输入：需要输出的字段 输出：SparkSQL表 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark文件存储格式 配置SparkSQL表文件的存储

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将监控数据导出到自建Prometheus/Grafana Prometheus是用于展示大型测量数据的开源可视化工具，在工业监控、气象监控、家居自动化和过程管理等领域也有着较广泛的用户基础。将华为云Cloudeye服务接入prometheus后，您可以利用 prometheus更好地监控和分析来自

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Spark输入 概述 “Spark输入”算子，将SparkSQL表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：SparkSQL表列 输出：字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark数据库 SparkSQL的数据库名称。 String

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，有如下几种方式： 将spark.sql.codegen.wholeStage和spark.sql.unsafe.enabled的值都设置为true（通过配置文件或命令行方式设置）。 如果spark.sql.codegen.wholeStage和spark.sql.unsafe.

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有如下几种方式： 将spark.sql.codegen.wholeStage 和spark.sql.unsafe.enabled的值都设置为true（通过配置文件或命令行方式设置）。 如果spark.sql.codegen.wholeStage 和spark.sql.unsafe

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Spark输入 概述 “Spark输入”算子，将SparkSQL表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入：SparkSQL表列 输出：字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark数据库 SparkSQL的数据库名称。 String

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sftp-connector Sftp 服务器 的IP SFTP服务器的IP地址。 Sftp服务器端口 SFTP服务器的端口号。 Sftp用户名 访问SFTP服务器的用户名。 Sftp密码 访问SFTP服务器的密码。 Sftp公钥 Sftp服务器公钥。 oracle-partition-connector

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sftp-connector Sftp服务器的IP SFTP服务器的IP地址。 Sftp服务器端口 SFTP服务器的端口号。 Sftp用户名 访问SFTP服务器的用户名。 Sftp密码 访问SFTP服务器的密码。 Sftp公钥 Sftp服务器公钥。 oracle-partition-connector

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Spark Spark jar包冲突列表 Jar包名称 描述 处理方案 spark-core_2.1.1-*.jar Spark任务的核心jar包。 Spark可以直接使用开源同版本的Spark包运行样例代码，但是不同版本的spark-core包在使用的时候可能导致互相序列化ID不一样，因此建议使用集群自带jar包。

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Spark Spark基本原理 Spark HA方案介绍 Spark与其他组件的关系 Spark开源增强特性 父主题： 组件介绍

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配置SFS Turbo数据自动导出到OBS桶 配置自动导出后，训练过程中周期性写入SFS Turbo文件系统的Checkpoint模型文件会自动以异步方式导出到关联的OBS桶中进行长期保存，无需手工导出，异步导出方式不会占用上层训练任务时间。 SFS Turbo的自动导出功能当前

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配置SFS Turbo数据自动导出到OBS桶 配置自动导出后，训练过程中周期性写入SFS Turbo文件系统的Checkpoint模型文件会自动以异步方式导出到关联的OBS桶中进行长期保存，无需手工导出，异步导出方式不会占用上层训练任务时间。 SFS Turbo的自动导出功能当前

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处理步骤 将Spark的executor日志输出目录修改成其他名称： 打开日志配置文件，默认在“<客户端安装目录>/Spark/spark/conf/log4j-executor.properties”。 将日志输出文件改名。 例如： log4j.appender.sparklog.File

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在History Server页面加载Task个数较多的Spark应用时，由于无法把全部的数据放入内存中，导致数据溢出到磁盘时，会产生前缀为“temp_shuffle”的文件。 HistoryServer默认会缓存50个Spark应用（由配置项“spark.history.retainedApp

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在History Server页面加载Task个数较多的Spark应用时，由于无法把全部的数据放入内存中，导致数据溢出到磁盘时，会产生前缀为“temp_shuffle”的文件。 HistoryServer默认会缓存50个Spark应用（由配置项“spark.history.retainedApp

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e的UI数据个数，即配置“spark.ui.retainedJobs”和“spark.ui.retainedStages”参数。详细信息请参考Spark常用配置参数中的表13。 如果需要保留的Job和Stage的UI数据个数较多，可通过配置“spark.driver.memory

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使用Spark/Spark2x Spark使用说明 Spark用户权限管理 Spark客户端使用实践 访问Spark WebUI界面 使用代理用户提交Spark作业 配置Spark读取HBase表数据 配置Spark任务不获取HBase Token信息 Spark Core企业级能力增强

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使用Spark 运行Spark应用时修改split值报错 提交Spark任务时提示参数格式错误 磁盘容量不足导致Spark、Hive和Yarn服务不可用 引入jar包不正确导致Spark任务无法运行 Spark任务由于内存不够或提交作业时未添加Jar包，作业卡住 提交Spark任务

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DLI Spark 功能 通过DLI Spark节点执行一个预先定义的Spark作业。 DLI Spark节点的具体使用教程，请参见开发一个DLI Spark作业。 参数 用户可参考表1，表2和表3配置DLI Spark节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称

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