DataWorks中Local 方式使用 Spark 配置好jar包，依旧报The value ?

当在DataWorks中使用Local方式使用Spark时，配置好了Jar包但仍然报错"The value ?"，这可能是由于以下原因之一：

Jar包路径配置错误：请确保在DataWorks中正确配置了Spark任务的Jar包路径。检查路径是否正确，并确认Jar包是否存在于指定路径中。

Spark任务代码中的参数问题：在Spark任务代码中，出现"The value ?"的错误可能是由于未正确设置参数导致的。检查Spark任务代码中的参数设置，确保参数的正确性和完整性。

数据输入问题：如果Spark任务需要读取输入数据，检查数据输入的路径和格式是否正确。确保数据在指定路径下可用，并符合Spark任务的输入要求。

依赖库冲突：如果使用的Jar包中包含与DataWorks环境中的依赖库冲突的类或方法，可能会导致"The value ?"的错误。解决方法可能涉及排除冲突的依赖项或调整Jar包中的依赖库版本。

其他错误：如果以上步骤都已确认正确，还是无法解决问题，建议检查其他相关配置和日志信息，或联系DataWorks的技术支持团队，提供更详细的错误信息和配置情况，以便他们能够帮助进一步排查和解决问题。

在DataWorks中，使用Local方式配置Spark时，如果报错提示"spark.sql.catalogImplementation"的值应该是"hive"、"in-memory"之一，但实际值为"odps"，这通常是由于配置文件中存在冲突或错误的设置导致的。

要解决这个问题，请按照以下步骤进行操作：

1. 确认配置文件：在DataWorks中，查看您的Spark配置文件，通常为spark-defaults.conf。确保没有其他地方对"spark.sql.catalogImplementation"参数进行了重复的设置。

2. 检查依赖关系：确认您的项目中是否有其他地方使用了ODPS（MaxCompute）相关的依赖项或设置，例如pom.xml、DataWorks中的数据源连接等。当存在与ODPS相关的依赖时，可能会干扰Spark的配置。

3. 修改配置：将"spark.sql.catalogImplementation"参数设置为正确的值（如"hive"），并确保在配置文件中没有其他地方修改了此参数。可以尝试重新启动Spark服务以使新的配置生效。

4. 使用DataWorks提供的资源管理功能：如果您需要在DataWorks中使用Spark，建议使用DataWorks的集群资源管理功能，而不是直接在本地配置Spark。通过此方式，DataWorks会自动处理Spark的配置，并保证与其他组件的兼容性。

在DataStudio（数据开发）页面，鼠标悬停至
图标，单击MaxCompute > ODPS Spark。您也可以打开相应的业务流程，右键单击MaxCompute，选择新建 > ODPS Spark。在新建节点对话框中，输入节点名称，并选择目标文件夹。说明 节点名称必须是大小写字母、中文、数字、下划线（_）和小数点（.），且不能超过128个字符。单击提交。在ODPS Spark编辑页面，配置各项参数。ODPS Spark的详情请参见概述。ODPS Spark节点支持两种spark版本和语言。选择不同的语言，会显示相应不同的配置，您可以根据界面提示进行配置：选择语言为Java/Scala，配置如下。
参数 描述
spark版本 包括Spark1.x和Spark2.x两个版本。
语言 此处选择Java/Scala。
选择主jar资源 从下拉列表中选择您已上传的JAR资源。
配置项 单击添加一条，即可配置key和value。
Main Class 选择类名称。
参数 添加参数，多个参数之间用空格分隔。支持使用调度参数，调度参数使用方式请参考文档调度参数。
选择jar资源 ODPS Spark节点根据上传的文件类型自动过滤，选择下拉框中显示的您已上传的JAR资源。
选择file资源 ODPS Spark节点根据上传的文件类型自动过滤，选择下拉框中显示的您已上传的File资源。
选择archives资源 ODPS Spark节点根据上传的文件类型自动过滤，选择下拉框中显示的您已上传的Archives资源，仅展示压缩类型的资源。选择语言为Python，配置如下。
参数 描述
spark版本 包括Spark1.x和Spark2.x两个版本。
语言 此处选择Python。
选
https://help.aliyun.com/document_detail/201516.html，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”