Apache Spark 助手分析 Spark 运行的命令和代码，并提供笔记本运行的实时建议。 Spark 顾问具有内置模式，可帮助用户避免常见错误、提供代码优化建议、执行错误分析以及查找故障的根本原因。
使用“randomSplit”方法的结果时，可能会返回不一致或不准确的结果。 使用“randomSplit”方法之前，请使用 Apache Spark （RDD） 缓存。
方法 randomSplit() 等效于对数据帧多次执行 sample()，其中每个样本在分区内重新提取、分区和排序数据帧。 跨分区和排序顺序的数据分布对于 randomSplit（） 和 sample（）都很重要。 如果数据重新提取时发生更改，则可能会出现重复项，或者在拆分中缺失值，并且使用相同种子的相同样本可能会产生不同的结果。
这些不一致可能不会在每次运行时发生，但为了完全消除这些不一致，请缓存数据帧、对列重新分区，或应用聚合函数（如 groupBy）。
视图已与创建的表同名，或者已存在与已创建视图同名的表。 在查询或应用程序中使用此名称时，无论最初创建的是哪一个，返回的都将仅是视图。 若要避免冲突，请重命名表或视图。
所选查询包含无法识别的提示。 验证提示拼写是否正确。
spark.sql("SELECT /*+ unknownHint */ * FROM t1")
找不到提示中指定的关系。 验证这些关系是否拼写正确并在提示范围内可访问。
spark.sql("SELECT /*+ BROADCAST(unknownTable) */ * FROM t1 INNER JOIN t2 ON t1.str = t2.str")
所选查询包含阻止应用另一个提示的提示。
spark.sql("SELECT /*+ BROADCAST(t1), MERGE(t1, t2) */ * FROM t1 INNER JOIN t2 ON t1.str = t2.str")
此查询包含具有 Double 类型的表达式。 建议启用配置“spark.advise.divisionExprConvertRule.enable”，这有助于减少除法表达式并减少舍入错误传播。
"t.a/t.b/t.c" convert into "t.a/(t.b * t.c)"
由于查询中的“Or”条件，此查询包含非常耗时的联接。 建议启用配置“spark.advise.nonEqJoinConvertRule.enable”，这有助于将“Or”条件触发的联接转换为 SMJ 或 BHJ 来加速此查询。
此查询的对象是包含许多小型文件的增量表。 若要提高查询的性能，请在 delta 表上运行 OPTIMIZE 命令。 可在 本文中找到更多详细信息。
此查询位于 Delta 表上，其中包含高度选择性的筛选器。 若要提高查询的性能，请在 delta 表上运行 OPTIMIZE ZORDER BY 命令。 可在 本文中找到更多详细信息。
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有关监视 Apache Spark 应用程序的详细信息，请参阅 使用 Synapse Studio 监视 Apache Spark 应用程序 的文章。
有关创建笔记本的详细信息，请参阅 如何使用 Synapse 笔记本