├──conf  配置目录  
│   ├── application-eureka.yml
│   ├── application-linkis.yml
│   ├── linkis-cg-engineconnmanager.properties
│   ├── linkis-cg-engineplugin.properties
│   ├── linkis-cg-entrance.properties
│   ├── linkis-cg-linkismanager.properties
│   ├── linkis-mg-gateway.properties
│   ├── linkis-ps-cs.properties
│   ├── linkis-ps-data-source-manager.properties
│   ├── linkis-ps-metadatamanager.properties
│   ├── linkis-ps-publicservice.properties
│   ├── linkis.properties
│   ├── log4j2-console.xml
│   ├── log4j2.xml

# spring port default 
server.port=9102
# in linkis conf need spring prefix
spring.server.port=9102

{
    "executionContent": {"code": "show tables", "runType":  "sql"},
    "params": { // 提交参数
                        "variable":{  //代码中需要的自定义变量
                                "k1":"v1"
                        },
                        "configuration":{
                                "special":{ //特殊配置参数 如日志路径，结果集路径等
                                        "k2":"v2"
                                },
                                "runtime":{ //运行时参数，如JDBC引擎的的数据库连接参数，presto引擎的数据源参数
                                        "k3":"v3"
                                },
                                "startup":{ //启动参数,如启动EC的内存参数，spark引擎参数、hive引擎参数等
                                        "k4":"v4" 如：spark.executor.memory:5G 设置Spark的执行器内存，底层Spark、hive等引擎参数keyName是和原生参数一致的
                                }
                        }
                },
    "labels": { //标签参数，支持设置引擎版本、用户和提应用
        "engineType": "spark-2.4.3",
        "userCreator": "hadoop-IDE"
    }
}

注：注释在方法上面
JobSubmitAction jobSubmitAction =JobSubmitAction.builder()
.addExecuteCode(code)
//启动参数,如启动EC的内存参数，spark引擎参数、hive引擎参数等， 如：spark.executor.memory:5G 设置Spark的执行器内存，底层Spark、hive等引擎参数keyName是和原生参数一致的
.setStartupParams(startupMap) 
//运行时参数，如JDBC引擎的的数据库连接参数，presto引擎的数据源参数
.setRuntimeParams(runTimeMap) 
//代码中需要的自定义变量
.setVariableMap(varMap) 
//标签参数，支持设置引擎版本、用户和提应用等
.setLabels(labels)
//submit user
.setUser(user) 
// execute user
.addExecuteUser(user)  
.build();

linkis-cli -runtieMap key1=value -runtieMap key2=value 
          -labelMap key1=value
          -varMap key1=value
          -startUpMap key1=value

Map<String, Object> labels = new HashMap<String, Object>();
     labels.put(LabelKeyConstant.ENGINE_TYPE_KEY, "spark-2.4.3"); // 指定引擎类型和版本
     labels.put(LabelKeyConstant.USER_CREATOR_TYPE_KEY, user + "-IDE");// 指定运行的用户和您的APPName
     labels.put(LabelKeyConstant.CODE_TYPE_KEY, "sql"); // 指定运行的脚本类型：spark支持：sql、scala、py；Hive：hql；shell：sh；python：python；presto：psql
     labels.put(LabelKeyConstant.JOB_RUNNING_TIMEOUT_KEY, "10");//job运行10s没完成自动发起Kill，单位为s
     labels.put(LabelKeyConstant.JOB_QUEUING_TIMEOUT_KEY, "10");//job排队超过10s没完成自动发起Kill，单位为s
     labels.put(LabelKeyConstant.RETRY_TIMEOUT_KEY, "10000");//job因为资源等原因失败重试的等待时间，单位为ms，如果因为队列资源不足的失败，会默认按间隔发起10次重试
     labels.put(LabelKeyConstant.TENANT_KEY,"hduser02");//租户标签，任务如果指定了租户参数则任务会被路由到单独的ECM机器
     labels.put(LabelKeyConstant.EXECUTE_ONCE_KEY,"");//执行一次标签，该参数不建议设置，设置后引擎不会复用任务运行完就会结束引擎，只有某个任务参数有特殊化的可以进行设置

队列CPU使用上限[wds.linkis.rm.yarnqueue.cores.max],现阶段只支持限制Spark类型任务总队列资源的使用
队列内存使用上限[wds.linkis.rm.yarnqueue.memory.max]
全局各个引擎内存使用上限[wds.linkis.rm.client.memory.max] 该参数不是指总共只能使用的内存，而是指定某个Creator特定引擎总的内存使用，如限制IDE-SPARK任务只能使用10G内存
全局各个引擎核心个数上限[wds.linkis.rm.client.core.max]该参数不是指总共只能使用的CPU，而是指定某个Creator特定引擎总的内存使用，如限制IDE-SPARK任务只能使用10Cores
全局各个引擎最大并发数[wds.linkis.rm.instance]，该参数有两层含义，一个是限制某个Creator特定引擎总共能启动多少个，以及限制某个Creator特定引擎任务同时能运行的任务数