DataWorks提交任务到 emr 集群跑的时候，在哪里可以设置内存资源？

在DataWorks中提交任务到EMR集群运行时，内存资源的配置通常在任务的执行配置中进行设定：

• 进入任务配置：在创建或编辑DataWorks中的任务时，找到任务的执行配置部分。

• 设置资源配置：在资源配置或作业配置区域，您应该能找到与内存相关的设置项，比如为Spark作业设置executor-memory和driver-memory参数，或者为MapReduce作业设置相应的内存限制。

• 依据需求调整：根据您的任务实际需求和EMR集群的可用资源，合理设置内存大小，以确保任务既能高效运行又不致资源浪费。

在DataWorks中提交任务到EMR集群运行时，设置内存资源主要取决于您使用的组件，如Spark或Kyuubi等。以下是针对不同组件的内存配置指导：

Spark组件

• spark.driver.memory: 控制Driver进程的内存大小。
• spark.driver.memoryOverhead: 用于Driver进程的额外内存开销。
• spark.executor.memory: 每个Executor进程的内存大小。
• 根据实际需求，您可以通过在spark-submit命令行中添加相应的参数来调整这些配置，以达到合适的内存分配。

Kyuubi组件

• kyuubi_java_opts: 建议将其内存大小调整至10GB或以上，用于Kyuubi服务本身的内存需求。
• kyuubi_beeline_opts: 建议设置为2GB或以上，主要用于Beeline客户端的内存配置。

如何设置

1. 直接在任务配置中设置: 对于Spark任务，您通常可以在DataWorks的任务配置界面直接调整上述Spark相关的内存参数。
2. 通过代码或命令行: 在编写Spark作业的脚本或使用spark-submit命令提交任务时，可以在命令中显式指定这些内存配置项。
3. 资源组管理: 确保所选资源组有足够的内存资源分配给EMR任务。资源组的配置也会影响任务运行时的资源分配，包括内存。

相关链接
DataWorks on EMR集群配置最佳实践 背景信息 https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/best-practices-for-configuring-emr-clusters-used-in-dataworks

可以在作业的配置文件中（如spark-defaults.conf）设置内存相关的参数，例如spark.executor.memory来指定每个执行器的内存大小。

在编写脚本时，可以在脚本内部设置内存使用限制。例如，在编写Python脚本时，可以使用multiprocessing模块的set_executable()函数来限制进程的内存使用。

DataWorks中提交的任务如果运行在EMR集群上，内存资源的设置通常与您配置的EMR集群本身相关。在EMR集群创建时，您需要根据任务需求选择合适的组件版本和实例规格，这些规格会决定任务可用的内存资源。在DataWorks中，您一般无法直接为单个任务配置内存资源，而是依赖于EMR集群的配置。如果您需要调整任务的内存资源，通常需要通过以下方式：

创建或更新EMR集群：在EMR控制台上，您可以创建或更新集群配置，选择具有更多内存的实例类型，或者增加集群中实例的数量。
任务优化：优化任务代码，例如在Spark任务中设置合适的executor-memory和driver-memory参数，或者在Hadoop MapReduce任务中配置mapreduce.map.memory和mapreduce.reduce.memory。
使用独享调度资源组：DataWorks支持使用独享调度资源组，这样可以为特定的工作流或任务分配固定资源，但这需要在DataWorks的调度配置中完成，而不是直接设置任务内存。
可参考文档

在DataWorks提交任务到EMR集群运行时，可以在任务配置或节点配置中设置内存资源。

这些配置决定了任务执行时所使用的计算资源，包括CPU和内存等。合理地配置这些资源对于任务的高效执行至关重要。以下将详细分析如何在DataWorks上为EMR任务配置内存资源。

任务配置中设置内存资源
调整资源组：在DataWorks控制台的任务配置页面中，通常会有一个资源组的选项。选择合适的资源组，该资源组应包含足够的内存资源以满足任务需求。新版的通用型资源组可以满足多种任务类型的场景应用，而旧版独享资源组可能需要根据具体任务类型进行选择。
调整内存参数：在某些情况下，可以直接在任务配置中调整内存参数，如设置JVM的内存大小等。这取决于具体的任务类型和EMR集群的配置。
节点配置中设置内存资源
配置节点资源：在EMR集群的配置中，可以设置每个节点的资源，包括CPU和内存等。这些设置将影响在EMR集群上运行的所有任务。例如，对于Spark任务，可以使用--executor-memory参数设定Executor的内存大小，如--executor-memory 2G。
调整节点内存：根据需求，调整节点的内存大小。这可能需要重新配置EMR集群或添加新的节点。
组件配置中设置内存资源
Kyuubi组件：建议在生产环境中将kyuubi_java_opts内存大小调整至10GB及以上，同时将kyuubi_beeline_opts内存大小调整至2GB及以上。
Spark组件：除了可以在spark-submit命令行中设置内存大小，还可以在创建EMR Spark节点时，在高级参数中直接追加自定义Spark参数，如"spark.executor.memory" : "2g"。
HDFS组件：可以调整HDFS的内存配置项，如hadoop_namenode_heapsize、hadoop_datanode_heapsize等，以适应不同的EMR集群规模。
注意事项
资源限制：在设置内存资源时，不要超出EMR集群或DataWorks资源组的限制。
性能优化：合理配置内存资源可以提高任务的执行效率，但过多的内存分配也可能导致资源浪费。因此，请根据任务需求和EMR集群的性能进行权衡。
综上所述，在DataWorks提交任务到EMR集群时，可以通过任务配置、节点配置以及特定组件的配置来设置内存资源。这些配置需要根据实际情况进行调整，以确保任务能够高效且稳定地运行。

在DataWorks提交任务到EMR（E-MapReduce）集群运行时，设置内存资源通常是在任务配置或节点配置中进行的。不过，具体的设置方式可能会因DataWorks的版本和EMR集群的配置而有所不同。以下是一些一般性的指导步骤，供您参考：

一、任务配置中设置内存资源
进入DataWorks控制台：首先，登录到阿里云DataWorks控制台。
选择工作空间和项目：在控制台中，选择您的工作空间和项目。
创建或编辑任务：在数据开发或任务调度页面中，创建新的任务或编辑现有任务。
设置资源组：在任务配置中，通常会有资源组的选项。资源组是用来控制任务执行时所使用的计算资源的，包括CPU、内存等。选择合适的资源组，该资源组应包含足够的内存资源以满足您的任务需求。
调整内存参数（如果可用）：在某些情况下，DataWorks可能允许您直接在任务配置中调整内存参数，如设置JVM的内存大小等。这取决于具体的任务类型和EMR集群的配置。
二、节点配置中设置内存资源
如果您是在EMR集群上运行特定的计算节点（如Spark、Hive等），则可能需要在节点配置中设置内存资源。

进入EMR控制台：登录到阿里云EMR控制台，找到并管理您的EMR集群。
配置节点资源：在EMR集群的配置中，您可以设置每个节点的资源，包括CPU、内存等。这些设置将影响在EMR集群上运行的所有任务。
调整节点内存：根据您的需求，调整节点的内存大小。这可能需要重新配置EMR集群或添加新的节点。
三、注意事项
资源限制：在设置内存资源时，请确保不要超出EMR集群或DataWorks资源组的限制。
性能优化：合理配置内存资源可以提高任务的执行效率，但过多的内存分配也可能导致资源浪费。因此，请根据您的任务需求和EMR集群的性能进行权衡。
文档和社区资源：阿里云官方文档和开发者社区是获取最新信息和解决问题的好去处。如果遇到问题，请查阅相关文档或寻求社区的帮助。
请注意，由于DataWorks和EMR的功能和界面可能会随着版本更新而发生变化，因此上述步骤仅供参考。在实际操作中，请根据您所使用的DataWorks版本和EMR集群配置进行相应的调整。

在DataWorks提交任务到EMR集群运行时，内存资源配置可以通过以下几个方面进行设置：

1. Kyuubi组件配置：
   • 对于Kyuubi组件，建议在生产环境中将kyuubi_java_opts内存大小调整至10GB及以上，同时将kyuubi_beeline_opts内存大小调整至2GB及以上。

2. Spark组件配置：

   • Spark任务的内存可以通过spark-submit命令行参数调整。例如，可以使用--executor-memory来设定Executor的内存大小，如--executor-memory 2G。
   • 根据集群规模，您应调整以下Spark配置项至合适的大小：
     • spark.driver.memory
     • spark.driver.memoryOverhead
     • spark.executor.memory
   • 注意，仅Spark 2.x版本支持血缘功能，Spark 3.x版本则不支持此特性。

3. HDFS配置：

   • HDFS的内存配置项包括：
     • hadoop_namenode_heapsize
     • hadoop_datanode_heapsize
     • hadoop_secondary_namenode_heapsize
     • hadoop_namenode_opts
   • 根据您的集群规模和需求调整这些配置项。

4. DataWorks界面配置：

   • 在创建EMR Spark节点时，可以在高级参数中直接追加自定义Spark参数，例如"spark.eventLog.enabled" : false，这些配置会被自动转换为--conf key=value的形式应用于任务中。
   • 可以设置全局Spark参数，这将影响所有模块的默认配置，详情请参考DataWorks中的设置全局Spark参数文档。

综上所述，内存资源的设置既可以通过直接修改EMR集群中组件的配置文件（如Kyuubi和Spark的配置），也可以在DataWorks任务提交时通过命令行参数或界面提供的高级配置选项进行调整。确保根据实际工作负载和资源需求合理配置，以达到最佳性能。

在阿里云DataWorks中创建表不成功可能由多种原因造成。以下是一些常见的原因及其解决方法：

1. 权限问题

• 权限不足：创建表需要有足够的权限。确保您拥有在MaxCompute项目中创建表的权限。
• 检查角色：确认您的账号具有正确的角色，如Project Admin或Developer等。

2. 表名冲突

• 表名已存在：如果表名已经在当前项目中存在，那么创建新的同名表将会失败。
• 检查表名：确认表名是否已经存在于当前项目中，如果存在，请更改表名。

3. SQL语法错误

• SQL语句格式错误：创建表的SQL语句可能存在语法错误。
• 检查SQL语句：仔细检查创建表的SQL语句是否有误，并确保符合MaxCompute的SQL规范。

4. 存储位置问题

• 存储位置不存在：如果指定了表的外部存储位置，但该位置不存在或无法访问，也会导致创建表失败。
• 检查存储位置：确认指定的外部存储位置是否存在，并且路径正确。

5. 其他MaxCompute限制

• 表数量限制：每个MaxCompute项目有一定的表数量限制。
• 分区数量限制：对于分区表，每个表的分区数量也有一定的限制。
• 表属性问题：某些表属性可能不符合MaxCompute的要求。

6. 网络或系统问题

• 网络连接问题：网络不稳定可能导致操作超时或失败。
• 系统维护：在系统维护期间，某些操作可能暂时不可用。

解决方法

1. 检查权限：确认您有足够的权限创建表。
2. 检查表名：确保表名是唯一的，并且符合命名规范。
3. 检查SQL语句：仔细检查创建表的SQL语句，确保语法正确。
4. 检查存储位置：如果使用了外部存储，确认存储位置有效。
5. 查看错误信息：查看具体的错误信息，根据错误信息进行排查。
6. 联系技术支持：如果以上方法都无法解决问题，可以联系阿里云的技术支持寻求帮助。

示例

如果您使用DataWorks控制台创建表时遇到问题，可以尝试直接在MaxCompute中执行DDL（数据定义语言）语句来创建表。以下是一个简单的示例：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_table (
  id INT,
  name STRING,
  age INT
);

如果在DataWorks控制台中创建表失败，您可以尝试以下步骤：

1. 检查错误信息：查看DataWorks控制台给出的错误信息，了解具体原因。
2. 重新尝试：修正错误后，重新尝试创建表。
3. 使用MaxCompute客户端：如果仍然无法通过DataWorks创建表，可以尝试使用MaxCompute客户端或其他工具直接执行SQL语句。

如果您能提供具体的错误信息，我可以帮助您更准确地诊断问题所在。

由于Spark组件内存默认值较小，您可在spark-submit命令行中添加设置内存大小的命令，修改内存默认值为合适大小。

您可根据所使用的EMR集群规模情况调整Spark组件以下配置项：spark.driver.memory、spark.driver.memoryOverhead、spark.executor.memory至合适大小。

——参考链接。

在DataWorks中提交任务到EMR集群运行时，设置内存资源通常涉及到对EMR集群的组件配置。对于不同的组件，如Kyuubi或Spark，需要调整对应的配置参数以确保任务运行时有足够的内存资源。

对于Kyuubi组件，在生产环境配置时，建议将kyuubi_java_opts内存大小调整至10g及以上，并把kyuubi_beeline_opts内存大小调整至2g及以上
。对于Spark组件，由于默认内存值可能较小，可以在spark-submit命令行中添加设置内存大小的命令来修改默认值。此外，根据EMR集群的规模，可以调整spark.driver.memory、spark.driver.memoryOverhead、spark.executor.memory等配置项至合适的大小

参考文档

可以从这几个方面来设置配置：

Spark组件配置:

通过spark-submit命令行，您可以添加参数来调整内存大小，例如--executor-memory 2G来设定Executor内存。
根据任务需求，调整以下Spark配置参数至合适大小：
spark.driver.memory: 设定Driver的内存大小。
spark.driver.memoryOverhead: 设定Driver额外的内存开销。
spark.executor.memory: 设定每个Executor的内存大小。
Kyuubi组件配置（如果适用）:

在生产环境中，建议将kyuubi_java_opts内存大小调整至10GB或以上，以及将kyuubi_beeline_opts内存大小调整至2GB或以上。
通过EMR Spark节点的高级参数配置:

在创建EMR Spark节点时，可以在高级参数配置中直接追加自定义Spark参数，例如"spark.eventLog.enabled" : false，DataWorks会自动转换为命令行参数形式下发到集群。
利用“queue”参数选择合适的YARN调度队列，以及通过“priority”设定任务的优先级，间接影响任务的资源分配

参考文档

节点中使用资源
创建完成EMR JAR资源后，如果您需要在节点中直接使用资源，您需要右键资源，选择引用资源，引用方式如下图所示。

说明
节点中引用资源后，会自动添加一条@resource_reference{"resourcename}，表示节点内已经引用该资源。

详细的引用操作步骤可参见创建EMR MR节点。
参考文档https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/create-and-use-an-emr-jar-resource?spm=a2c6h.13066369.question.5.594d555dMYNGtj

创建EMR资源
进入数据开发页面。

登录DataWorks控制台。

在左侧导航栏，单击工作空间列表。

选择工作空间所在地域后，单击相应工作空间后的快速进入 > 数据开发。

鼠标悬停至新建图标，单击新建资源 > EMR > EMR JAR或EMR File。

您也可以找到相应的业务流程，右键单击EMR，选择新建资源 > EMR > EMR JAR或EMR File。

在新建资源对话框中，配置各项参数。

参考文档https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/create-and-use-an-emr-jar-resource?spm=a2c4g.11186623.0.0.63387877GaoZzl