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更新时间：2022-12-14 GMT+08:00

新增作业并执行（废弃）

功能介绍

在MRS集群中新增一个作业，并执行作业。该接口不兼容Sahara。

URI

URI格式
 POST /v1.1/{project_id}/jobs/submit-job

参数说明

表1 URI参数说明
名称	是否必选	说明
project_id	是	项目编号。获取方法，请参见获取项目ID。

请求消息

表2 请求参数说明
参数名	是否必选	参数类型	说明
job_type	是	Integer	作业类型码。 1：MapReduce 2：Spark 3：Hive Script 4：HiveQL（当前不支持） 5：DistCp，导入、导出数据，参数请参见表3。 6：Spark Script 7：Spark SQL，提交SQL语句，参数请参见表4（该接口当前不支持）说明：只有包含Spark和Hive组件的集群才能新增Spark和Hive类型的作业。
job_name	是	String	作业名称，只能由字母、数字、中划线和下划线组成，并且长度为1～64个字符。说明：不同作业的名称允许相同，但不建议设置相同。
cluster_id	是	String	集群ID。
jar_path	是	String	执行程序Jar包或sql文件地址，需要满足如下要求：最多为1023字符，不能包含;\|&><'$特殊字符，且不可为空或全空格。需要以“/”或“s3a://”开头。OBS路径不支持KMS加密的文件或程序 Spark Script需要以“.sql”结尾，MapReduce和Spark Jar需要以“.jar”结尾，sql和jar不区分大小写。
arguments	否	String	程序执行的关键参数，该参数由用户程序内的函数指定，MRS只负责参数的传入。最多为2047字符，不能包含;\|&>'<$!\\特殊字符，可为空。说明：用户输入带有敏感信息（如登录密码）的参数时，可通过在参数名前添加“@”的方式，为该参数值加密，以防止敏感信息被明文形式持久化。在查看作业信息时，敏感信息显示为“*”。例如：username=admin @password=admin_123
input	否	String	数据输入地址，必须以“/”或“s3a://”开头。请配置为正确的OBS路径，OBS路径不支持KMS加密的文件或程序。最多为1023字符，不能包含;\|&>'<$特殊字符，可为空。
output	否	String	数据输出地址，必须以“/”或“s3a://”开头。请配置为正确的OBS路径，如果该路径不存在，系统会自动创建。最多为1023字符，不能包含;\|&>'<$特殊字符，可为空。
job_log	否	String	作业日志存储地址，该日志信息记录作业运行状态。必须以“/”或“s3a://”开头，请配置为正确的OBS路径。最多为1023字符，不能包含;\|&>'<$特殊字符，可为空。
hive_script_path	是	String	sql程序路径，仅Spark Script和Hive Script作业需要使用此参数。需要满足如下要求：最多为1023字符，不能包含;\|&><'$特殊字符，且不可为空或全空格。需要以“/”或“s3a://”开头，OBS路径不支持KMS加密的文件或程序。需要以“.sql”结尾，sql不区分大小写。

表3 DistCp参数说明
参数名	是否必选	参数类型	说明
job_name	是	String	作业名称，只能由字母、数字、中划线和下划线组成，并且长度为1～64个字符。说明：不同作业的名称允许相同，但不建议设置相同。
input	否	String	数据源路径。导入数据时需要设置为OBS路径，不支持KMS加密的文件或程序。导出数据时需要设置为HDFS路径。
output	否	String	接收数据路径。导入数据时需要设置为HDFS路径。导出数据时需要设置为OBS路径。
file_action	是	String	文件操作类型，包括： export：从HDFS导出数据至OBS import：从OBS导入数据至HDFS

表4 Spark SQL参数说明
参数名	是否必选	参数类型	说明
hql	是	String	Spark SQL语句，该语句需要进行Base64编码和解码，“ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789+/”为标准的编码表，MRS使用“ABCDEFGHILKJMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789+/”进行Base64编码。在编码后所得字符串首位任意加上一个字母，即得到Hql参数的值。后台自动进行解码得到Spark SQL语句。使用样例：请自行获取Base64编码工具。在编码工具中输入Spark SQL语句“show tables;”进行Base64编码。获取编码后得到字符串“c2hvdyB0YWLsZXM7”。在“c2hvdyB0YWLsZXM7”首位任意加上一字母，例如“gc2hvdyB0YWLsZXM7”，即hql参数的值。
job_name	是	String	作业名称，只能由字母、数字、中划线和下划线组成，并且长度为1～64个字符。说明：不同作业的名称允许相同，但不建议设置相同。

响应参数

表5 响应参数说明
参数名	参数类型	说明
job_execution	Object	作业详细信息，请参见表6。

表6 job_execution参数说明
参数名	参数类型	说明
templated	Bool	作业执行对象是否由作业模板生成。
created_at	Integer	作业创建时间，十位时间戳。
updated_at	Integer	作业更新时间，十位时间戳。
id	String	作业ID。
tenant_id	String	项目编号。获取方法，请参见获取项目ID。
job_id	String	作业应用ID。
job_name	String	作业名称。
input_id	String	数据输入ID。
output_id	String	数据输出ID。
start_time	Integer	作业执行开始时间，十位时间戳。
end_time	Integer	作业执行结束时间，十位时间戳。
cluster_id	String	集群ID。
engine_job_id	String	Oozie工作流ID。
return_code	Integer	运行结果返回码。
is_public	Bool	是否公开。 true false 当前版本不支持该功能。
is_protected	Bool	是否受保护。 true false 当前版本不支持该功能。
group_id	String	作业执行组ID。
jar_path	String	执行程序jar包地址。
input	String	数据输入地址。
output	String	数据输出地址。
job_log	String	作业日志存储地址。
job_type	Integer	作业类型码。 1：MapReduce 2：Spark 3：Hive Script 4：HiveQL（当前不支持） 5：DistCp 6：Spark Script 7：Spark SQL（该接口当前不支持）
file_action	String	导入导出数据。
arguments	String	程序执行的关键参数，该参数由用户程序内的函数指定，MRS只负责参数的传入。该参数可为空。
job_state	Integer	作业状态码。 -1：Terminated 1：Starting 2：Running 3：Completed 4：Abnormal 5：Error
job_final_status	Integer	作业最终状态码。 0：未完成 1：执行错误，终止执行 2：执行完成并且成功 3：已取消
hive_script_path	String	Hive脚本地址。
create_by	String	创建作业的用户ID。为兼容历史版本，保留此参数。
finished_step	Integer	当前已完成的步骤数。为兼容历史版本，保留此参数。
job_main_id	String	作业主ID。为兼容历史版本，保留此参数。
job_step_id	String	作业步骤ID。为兼容历史版本，保留此参数。
postpone_at	Integer	延迟时间，十位时间戳。为兼容历史版本，保留此参数。
step_name	String	作业步骤名。为兼容历史版本，保留此参数。
step_num	Integer	步骤数量为兼容历史版本，保留此参数。
task_num	Integer	任务数量。为兼容历史版本，保留此参数。
update_by	String	更新作业的用户ID。
credentials	String	令牌，当前版本不支持。
user_id	String	创建作业的用户ID。历史版本兼容，不再使用。
job_configs	String	键值对集合，用于保存作业运行配置。
extra	String	认证信息，当前版本不支持。
data_source_urls	String	数据源URL。
info	String	键值对集合，包含oozie返回的作业运行信息。

示例

请求示例

MapReduce作业请求示例：

{
    "job_type": 1, 
    "job_name": "mrs_test_jobone_20170602_141106", 
    "cluster_id": "e955a7a3-d334-4943-a39a-994976900d56", 
    "jar_path": "s3a://mrs-opsadm/jarpath/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar", 
    "arguments": "wordcount", 
    "input": "s3a://mrs-opsadm/input/", 
    "output": "s3a://mrs-opsadm/output/", 
    "job_log": "s3a://mrs-opsadm/log/", 
    "file_action": "", 
    "hql": "", 
    "hive_script_path": ""
}

Spark作业请求示例：

{
    "job_type": 2, 
    "job_name": "mrs_test_sparkjob_20170602_141106", 
    "cluster_id": "e955a7a3-d334-4943-a39a-994976900d56", 
    "jar_path": "s3a://mrs-opsadm/jarpath/spark-test.jar", 
    "arguments": "org.apache.spark.examples.SparkPi 10", 
    "input": "", 
    "output": "s3a://mrs-opsadm/output/", 
    "job_log": "s3a://mrs-opsadm/log/", 
    "file_action": "", 
    "hql": "", 
    "hive_script_path": ""
}

Hive Script作业请求示例：

{
    "job_type": 3, 
    "job_name": "mrs_test_SparkScriptJob_20170602_141106", 
    "cluster_id": "e955a7a3-d334-4943-a39a-994976900d56", 
    "jar_path": "s3a://mrs-opsadm/jarpath/Hivescript.sql", 
    "arguments": "", 
    "input": "s3a://mrs-opsadm/input/", 
    "output": "s3a://mrs-opsadm/output/", 
    "job_log": "s3a://mrs-opsadm/log/", 
    "file_action": "", 
    "hql": "", 
    "hive_script_path": "s3a://mrs-opsadm/jarpath/Hivescript.sql"
}

DistCp导入作业请求示例：

{
    "job_type": 5, 
    "job_name": "mrs_test_importjob_20170602_141106", 
    "cluster_id": "e955a7a3-d334-4943-a39a-994976900d56", 
    "input": "s3a://mrs-opsadm/jarpath/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar", 
    "output": "/user", 
    "file_action": "import"
}

DistCp导出作业请求示例：

{
    "job_type": 5, 
    "job_name": "mrs_test_exportjob_20170602_141106", 
    "cluster_id": "e955a7a3-d334-4943-a39a-994976900d56", 
    "input": "/user/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar", 
    "output": "s3a://mrs-opsadm/jarpath/", 
    "file_action": "export"
}

Spark Script作业请求示例：

{
    "job_type": 6, 
    "job_name": "mrs_test_sparkscriptjob_20170602_141106", 
    "cluster_id": "e955a7a3-d334-4943-a39a-994976900d56", 
    "jar_path": "s3a://mrs-opsadm/jarpath/sparkscript.sql", 
    "arguments": "", 
    "input": "s3a://mrs-opsadm/input/", 
    "output": "s3a://mrs-opsadm/output/", 
    "job_log": "s3a://mrs-opsadm/log/", 
    "file_action": "", 
    "hql": "", 
    "hive_script_path": "s3a://mrs-opsadm/jarpath/sparkscript.sql"
}

响应示例

{
  "job_execution": {
    "templated": false,
    "created_at": 1496387588,
    "updated_at": 1496387588,
    "id": "12ee9ae4-6ee1-48c6-bb84-fb0b4f76cf03",
    "tenant_id": "c71ad83a66c5470496c2ed6e982621cc",
    "job_id": "",
    "job_name": "mrs_test_jobone_20170602_141106",
    "input_id": null,
    "output_id": null,
    "start_time": 1496387588,
    "end_time": null,
    "cluster_id": "e955a7a3-d334-4943-a39a-994976900d56",
    "engine_job_id": null,
    "return_code": null,
    "is_public": null,
    "is_protected": false,
    "group_id": "12ee9ae4-6ee1-48c6-bb84-fb0b4f76cf03",
    "jar_path": "s3a://mrs-opsadm/jarpath/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar",
    "input": "s3a://mrs-opsadm/input/",
    "output": "s3a://mrs-opsadm/output/",
    "job_log": "s3a://mrs-opsadm/log/",
    "job_type": 1,
    "file_action": "",
    "arguments": "wordcount",
    "hql": "",
    "job_state": 2,
    "job_final_status": 0,
    "hive_script_path": "",
    "create_by": "b67132be2f054a45b247365647e05af0",
    "finished_step": 0,
    "job_main_id": "",
    "job_step_id": "",
    "postpone_at": 1496387588,
    "step_name": "",
    "step_num": 0,
    "task_num": 0,
    "update_by": "b67132be2f054a45b247365647e05af0",
    "credentials": "",
    "user_id": "b67132be2f054a45b247365647e05af0",
    "job_configs": null,
    "extra": null,
    "data_source_urls": null,
    "info": null
  }
}

状态码

状态码如表7所示。

表7 状态码
状态码	描述
200	新增作业成功。

异常状态码请参见状态码。

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