计算容器

本文介绍计算容器功能的使用场景、操作流程和关键配置，帮助用户完成日常管理与业务操作。

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计算容器是至轻云特有的容器概念 将会启动多个不会停止的spark服务，该服务会将数据缓存到内存中，提高查询速度 支持名称搜索 通过检测按钮刷新当前容器是否正常运行

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• 名称：必填，租户内名称唯一
• 集群：必填，选择提供运行容器的计算集群
• 数据源：必填，选择数据源
• 资源类型：必填，包括高 中 低 自定义
• 备注：非必填

资源类型说明

• 高：8GB
• 中：4GB
• 低：2GB
• 自定义：自定义SparkConfig配置，配置参考地址：https://spark.apache.org/docs/3.4.1/configuration.html

{
  "spark.cores.max": "1",
  "spark.driver.cores": "1",
  "spark.driver.extraJavaOptions": "-Dfile.encoding=utf-8",
  "spark.driver.memory": "1g",
  "spark.executor.cores": "1",
  "spark.executor.extraJavaOptions": "-Dfile.encoding=utf-8",
  "spark.executor.instances": "1",
  "spark.executor.memory": "2g",
  "spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold": "-1",
  "spark.sql.legacy.timeParserPolicy": "LEGACY",
  "spark.sql.parquet.datetimeRebaseModeInRead": "LEGACY",
  "spark.sql.parquet.datetimeRebaseModeInWrite": "LEGACY",
  "spark.sql.parquet.enableVectorizedReader": "false",
  "spark.sql.parquet.int96RebaseModeInRead": "LEGACY",
  "spark.sql.parquet.int96RebaseModeInWrite": "LEGACY",
  "spark.sql.parquet.writeLegacyFormat": "true",
  "spark.sql.storeAssignmentPolicy": "LEGACY"
}