blockmgr-开头和spark-开头的目录 问题 系统长时间运行后，在客户端安装节点的/tmp目录下，发现残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录。 图1 残留目录样例 回答 Spark任务在运行过程中，driver会创建一个spark-开头的本地临时目录，用

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blockmgr-开头和spark-开头的目录 问题 系统长时间运行后，在客户端安装节点的/tmp目录下，发现残留了很多blockmgr-开头和spark-开头的目录。 图1 残留目录样例 回答 Spark任务在运行过程中，driver会创建一个spark-开头的本地临时目录，用

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配置参数未修改。 需修改SPARK_LOCAL_HOSTNAME为本机IP。 注：如果集群使用EIP通信，则需要设置以下参数。 spark-default.conf中添加spark.driver.host = EIP（客户端节点弹性公网IP） spark-default.conf中添加spark

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设置Spark作业优先级 操作场景 在实际作业运行中，由于作业的重要程度以及紧急程度不同，需要重点保障重要和紧急的作业正常运行，因此需要满足它们正常运行所需的计算资源。 DLI 提供的设置作业优先级功能，可以对每个Spark作业设置作业优先级，当资源不充足时，可以优先满足优先级较高的作业的计算资源。

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告警 > 阈值设置 > Spark2x > GC次数 > IndexServer2x的Full GC次数”修改阈值。当IndexServer2x进程Full GC次数小于或等于阈值时，告警恢复。 MRS 3.3.0-LTS及之后的版本中，Spark2x服务改名为Spark，服务包含的

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5版本，无需执行安装操作。 如果未查到PV driver版本信息，或者PV driver的版本低于或等于2.5版本，执行安装PV driver或安装PV driver升级包。 前提条件 云服务器 已安装操作系统，并且已经绑定弹性公网IP。 云 服务器 的系统磁盘的剩余空间必须大于32MB。

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告警 > 阈值设置 > Spark2x > GC次数 > JD BCS erver2x的Full GC次数”修改阈值。当JDB CS erver2x进程Full GC次数小于或等于阈值时，告警恢复。 MRS 3.3.0-LTS及之后的版本中，Spark2x服务改名为Spark，服务包含的角

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参数说明：控制行存agg算子内存使用上限。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示开启控制行存agg算子内存使用限制。设置为on可避免行存agg内存过度使用导致系统内存不可用，但可能导致agg性能劣化。 off表示关闭控制行存agg算子内存使用限制。设置为off可能导致系统内存不可用。

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/128G内存）；16GB（8核CPU/64G内存）；8GB（4核CPU/32G内存）；4GB（4核CPU/16G内存） 设置建议： 由于 GaussDB 大部分查询下推，建议DN中此参数设置比CN大。 建议设置shared_buffers值为内存的40%以内。 如果设置较大的sha

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32MB（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存）；16MB（72核CPU/576G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存）

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mrs-spark-sql-wrapper -e 表2 运行程序参数 参数 描述 示例 --conf 添加任务的配置项。 spark.executor.memory=2G --driver-memory 设置driver的运行内存。 2G --num-executors 设置executor启动数量。

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使用Spark on CCE 使用Spark的Kubernetes调度程序spark-submit，可以将Spark应用程序提交到Kubernetes集群中运行，详情请参见在Kubernetes上运行Spark。使用spark-submit提交Spark应用程序的工作原理如下：

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1.0.jar:/opt/client/Spark2x/spark/jars/*:/opt/client/Spark2x/spark/jars/streamingClient010/* com.huawei.bigdata.spark.examples.StreamingExampleProducer

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取值范围：整型，1024~INT_MAX，单位为KB。 默认值：小规格内存为512MB， 大规格内存为2GB（max_process_memory大于等于30GB为大规格内存，否则为小规格内存）。 设置建议： 建议设置此参数的值等于work_mem，可以改进清理和恢复数据库转储的速

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PU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存，4核CPU/32G内存，4核CPU/16G内存）。在PDB场景内，若未设置该参数，则默认值为16MB。 设置方式：该参数属于

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类型的所有内存上下文中内存占用前20的内存上下文的内存使用情况。 每个内存上下文的totalsize，freesize字段。 每个内存上下文上所有内存申请的详细信息，包含申请内存所在的文件，行号和大小。 默认值：level1 该参数设置为level2后，会记录每个内存上下文的内存

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运维 >告警 > 阈值设置 > Spark2x > GC时间 > JDBCServer2x的总GC时间”修改阈值。当JDBCServer2x进程GC时间小于或等于阈值时，告警恢复。 MRS 3.3.0-LTS及之后的版本中，Spark2x服务改名为Spark，服务包含的角色名也有

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org.apache.spark.SparkContext // RDD操作时引入的类。 import org.apache.spark.SparkContext._ // 创建SparkConf时引入的类。 import org.apache.spark.SparkConf 分布式模

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加载。 "spark.yarn.app.id", "spark.yarn.app.attemptId", "spark.driver.host", "spark.driver.bindAddress", "spark.driver.port", "spark.master"

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加载。 "spark.yarn.app.id", "spark.yarn.app.attemptId", "spark.driver.host", "spark.driver.bindAddress", "spark.driver.port", "spark.master"

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需要增加--conf spark.driver.extraClassPath=/opt/client/Spark2x/spark/conf/:/opt/client/Spark2x/spark/jars/*:/opt/client/Spark2x/spark/x86/*:/kafkadir/*。

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