问题一：在供应链核算的Spark处理流程中，主要包含哪些主流程？
在供应链核算的Spark处理流程中，主要包含哪些主流程？
参考回答：
在供应链核算的Spark处理流程中，主要包含核算接入、记账、抛账等主流程。
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问题二：调整Spark读取ODPS离线表分区大小的方法是什么？
调整Spark读取ODPS离线表分区大小的方法是什么？
参考回答：
可以通过设置spark.hadoop.odps.input.split.size来调整Spark读取ODPS离线表的分区大小，默认值为256M，需要根据当前分区的大小进行调整。
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问题三：针对Lindorm数据源分区数量少导致Spark执行效率低的问题，有哪些处理策略？
针对Lindorm数据源分区数量少导致Spark执行效率低的问题，有哪些处理策略？
参考回答：
针对Lindorm数据源分区数量少导致Spark执行效率低的问题，有两种处理策略：一是进行重分区（repartition算子），但会触发shuffle，增加额外的IO成本；二是Lindorm进行预分区，但需要结合rowkey的设计一起使用，可能会影响scan的效率。
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问题四：在Spark数据处理逻辑中，如何有效减少IO成本？
在Spark数据处理逻辑中，如何有效减少IO成本？
参考回答：
在Spark数据处理逻辑中，可以通过慎用效率低的算子（如groupBy）、尽量减少stage数量等方式来有效减少IO成本。
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问题五：Spark提供了哪些主要参数来调整计算存储资源的使用情况？
Spark提供了哪些主要参数来调整计算存储资源的使用情况？
参考回答：
Spark提供了spark.executor.instances（设置Executor数量）、spark.executor.cores（每个Executor的核数）、spark.executor.memory（Executor内存）等参数来调整计算存储资源的使用情况。
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