参数含义 ServiceName 产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。 对系统的影响 JD BCS erver进程非堆内存使用率过高，会影响JDB CS erver进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JDBCServer进程不可用。

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DLI 支持在队列创建完成后设置队列的属性。 当前支持设置队列的Spark driver的相关参数：通过设置队列的Spark driver，以提升队列资源的调度效率。 本节操作介绍在管理控制台设置队列属性的操作步骤。 约束与限制 仅Spark引擎的SQL队列支持配置队列属性。 仅在队列创建完成后支持设置队列属性。

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的executor都需要和Driver进行交互来运行作业。 如果NodeManager连不上客户端所在的节点，就会报错： 处理步骤 在客户端的Spark配置中指定Driver的IP地址： “<客户端安装位置>/Spark/spark/conf/spark-defaults.conf”中添加参数“spark

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jar。当前版本用户除了这一步外还需要额外的配置项，否则会报class not found异常。 回答 当前版本的Spark内核直接依赖于Kafka相关的jar包（结构流使用），因此提交结构流任务时，需要把Kafka相关jar包加入到结构流任务driver端的库目录下，确保driver能够正常加载kafka包。

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从checkpoint恢复spark应用的限制 问题 Spark应用可以从checkpoint恢复，用于从上次任务中断处继续往下执行，以保证数据不丢失。但是，在某些情况下，从checkpoint恢复应用会失败。 回答 由于checkpoint中包含了spark应用的对象序列化信息、ta

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来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 GC时间超出阈值，会影响IndexServer2x进程运行的性能，甚至造

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值得一提的是，所有能使用--conf指定的参数均会默认从文件~/spark-obs/conf/spark-defaults.conf中读取，所以通用配置可以如配置Spark对接OBS一样，直接写入作为默认值。 spark.executor.instances：执行程序的Pod数量。

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设置。 在每个会话的第一次使用临时表之前可以改变temp_buffers的值，之后的设置将是无效的。 一个会话将按照temp_buffers给出的限制，根据需要分配临时缓冲区。如果在一个并不需要大量临时缓冲区的会话里设置一个大的数值，其开销只是一个缓冲区描述符的大小。当缓冲区被使用，就会额外消耗8192字节。

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设置。 在每个会话的第一次使用临时表之前可以改变temp_buffers的值，之后的设置将是无效的。 一个会话将按照temp_buffers给出的限制，根据需要分配临时缓冲区。如果在一个并不需要大量临时缓冲区的会话里设置一个大的数值，其开销只是一个缓冲区描述符的大小。当缓冲区被使用，就会额外消耗8192字节。

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、散列为基础的聚集、散列为基础的IN子查询处理中都要用到。 对于复杂的查询，可能会同时并发运行好几个排序或者散列操作，每个都可以使用此参数所声明的内存量，不足时会使用临时文件。同样，好几个正在运行的会话可能会同时进行排序操作。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型：USERSET

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作业特性。表示用户作业使用的Spark镜像类型，默认值为basic。 basic：表示使用DLI提供的基础Spark镜像。 custom：表示使用用户自定义的Spark镜像。 ai：表示使用DLI提供的AI镜像。 --queue String 否 用于指定队列，填写已创建DLI的队列名。必须为

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服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 IndexServer2x进程非堆内存使用率过高，会影响IndexServer2x进程运行的性能，甚至造

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从checkpoint恢复spark应用的限制 问题 Spark应用可以从checkpoint恢复，用于从上次任务中断处继续往下执行，以保证数据不丢失。但是，在某些情况下，从checkpoint恢复应用会失败。 回答 由于checkpoint中包含了spark应用的对象序列化信息、ta

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从checkpoint恢复spark应用的限制 问题 Spark应用可以从checkpoint恢复，用于从上次任务中断处继续往下执行，以保证数据不丢失。但是，在某些情况下，从checkpoint恢复应用会失败。 回答 由于checkpoint中包含了spark应用的对象序列化信息、ta

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jar。当前版本用户除了这一步外还需要额外的配置项，否则会报class not found异常。 回答 当前版本的Spark内核直接依赖于Kafka相关的jar包（结构流使用），因此提交结构流任务时，需要把Kafka相关jar包加入到结构流任务driver端的库目录下，确保driver能够正常加载kafka包。

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jar。当前版本用户除了这一步外还需要额外的配置项，否则会报class not found异常。 回答 当前版本的Spark内核直接依赖于kafka相关的jar包（结构流使用），因此提交结构流任务时，需要把Kafka相关jar包加入到结构流任务driver端的库目录下，确保driver能够正常加载kafka包。

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产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 JDBCServer2x进程非堆内存使用率过高，会影响JDBCServer2x进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JDBCServer2x进程不可用，Spark

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java.sql.Driver java.sql.Driver是数据库驱动接口。 表1 对java.sql.Driver的支持情况 方法名 返回值类型 支持JDBC4 acceptsURL(String url) Boolean Yes connect(String url, Properties

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pyspark样例代码 操作场景 本例提供使用Spark作业访问DWS数据源的pyspark样例代码。 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。具体操作请参考《 数据湖探索 用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或

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Executor执行这些Task，将具体RDD的数据写入到步骤1创建的目录下。 Spark和YARN的关系 Spark的计算调度方式，可以通过YARN的模式实现。Spark共享YARN集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on YARN分两种模式：YARN Cluster和YARN

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剪可以帮助减少需要扫描的数据量，提高查询性能。 配置为true时，代表启用动态分区修剪，SQL会在查询中自动检测并删除那些不满足WHERE子句条件的分区，适用于在处理具有大量分区的表时。 如果SQL查询中包含大量的嵌套left join操作，并且表有大量的动态分区时，这可能会导致

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