问题一：如果生成LogView地址失败，应如何处理？
如果生成LogView地址失败，应如何处理？
参考回答：
如果生成LogView地址失败，应捕获OdpsException异常，并记录错误日志。例如，使用日志框架记录错误信息，包括配置信息、实例ID和异常详情，如LOGGER.error("生成logView地址失败,config:{},instanceId:{},e:{}", sparkSessionConfig, sparkInstanceId, e);。
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问题二：在供应链核算场景下，为什么需要设计专门的Spark任务管理模块？
在供应链核算场景下，为什么需要设计专门的Spark任务管理模块？
参考回答：
在供应链核算场景下，由于需要支持每天大量（600+）的Spark实例运行，并满足核算的完整性、准确性和及时性要求，同时考虑到资源有限且与ODPS任务共享项目空间资源，因此需要设计专门的Spark任务管理模块来负责Spark任务的生命周期管理、与核算任务和Spark Session的交互等。
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问题三：在ascp-finance-accounting架构中，spark session管理模块的主要职责是什么？
在ascp-finance-accounting架构中，spark session管理模块的主要职责是什么？
参考回答：
在ascp-finance-accounting架构中，spark session管理模块的主要职责是负责Spark实例的创建、销毁、job提交等，同时支持根据不同类型的session自定义所需资源，包括实例worker数量、分区大小等，主要与Spark on ODPS进行交互。
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问题四：为什么需要进行spark job版本管理？
为什么需要进行spark job版本管理？
参考回答：
需要进行spark job版本管理是因为spark任务所需的jar包会不断迭代，不同的核算场景可能需要定制不同的job版本。通过版本管理，可以确保在核算过程中使用正确的job版本，从而提高核算的准确性和效率。
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问题五：在client模式下，如果spark job的jar包过大，可能会导致什么问题？如何解决？
在client模式下，如果spark job的jar包过大，可能会导致什么问题？如何解决？
参考回答：
在client模式下，如果spark job的jar包过大，可能会导致上传失败或性能较差的问题。为了解决这个问题，可以将项目module进行拆分，将公共的、常用的类或工具类放在单独的包（如accounting-spark-common）中，而将具体的任务实现（如accounting-spark-job）和依赖的二方包（如accounting-spark-dependency）分开打包。对于过大的依赖二方包，可以单独打包后手工在datawork中上传，并通过resources传递参数给Spark任务。
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