Batch方法执行批处理。 1 int[] rowcount = pstmt.executeBatch(); 调用PreparedStatement的close方法关闭预编译语句对象。 1 pstmt.close(); 在实际的批处理过程中，通常不终止批处理程序的执行，否则会

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Batch方法执行批处理。 1 int[] rowcount = pstmt.executeBatch(); 调用PreparedStatement的close方法关闭预编译语句对象。 1 pstmt.close(); 在实际的批处理过程中，通常不终止批处理程序的执行，否则会

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ch_id} 查询所有批处理作业 listAllBatchJobs - GET /v2.0/{project_id}/batches 查询批处理作业详情 - - GET /v2.0/{project_id}/batches/{batch_id} 查询批处理作业状态 getStateBatchJob

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String 项目编号，获取方法请参见项目ID和账号ID。 job_name 是 String 作业名称。 如果要查询指定批处理作业的实例列表，job_name就是批处理作业名称； 如果要查询实时作业下某个节点关联的子作业，job_name格式为[实时作业名称]_[节点名称]。 min_plan_time

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认是否为客户业务密码配置错误， 是：请获取正确的用户名和密码登录主机。 否，请对攻击源主机进行网络隔离，并立即进行安全排查。 端口扫描/主机扫描 端口扫描 一种常见的网络侦查技术，攻击者使用特定的工具或程序向目标主机发送数据包，以确定目标主机上开放的端口和正在运行的服务。 主机扫描

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yaml -i %%a echo/ ) pause 图2 批处理文件说明 如果执行NGS批量任务时需要变更不同的原始数据、参考基因序列、测序平台、文件前缀等，请参考上述批处理文件示例，将需要变更的数据补充完整。 .bat批处理文件需要和命令行工具放在同一路径下，同时，命令行工具需为登录状态。

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”，且长度为1～128个字符。 作业类型 选择作业的类型。 批处理作业：按调度计划定期处理批量数据，主要用于实时性要求低的场景。批作业是由一个或多个节点组成的流水线，以流水线作为一个整体被调度。被调度触发后，任务执行一段时间必须结束，即任务不能无限时间持续运行。 批处理作业可以配置作业级别的调度任务，即以

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作业开发 作业开发流程 新建作业 开发Pipeline作业 开发批处理单任务SQL作业 开发实时处理单任务 MRS Flink SQL作业 开发实时处理单任务MRS Flink Jar作业 开发实时处理单任务 DLI Spark作业 调度作业 提交版本 发布作业任务 （可选）管理作业

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查询作业列表 功能介绍 查询批处理或实时作业列表，每次查询返回的作业数量上限是100。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。 URI URI格式 GET /v1/{project_id}/jobs?jobType={jobType}&offset

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。 控制台操作请参考《 数据湖探索 用户指南》。API操作请参考《 数据湖 探索API参考》>《创建批处理作业》。 创建Spark作业完成后，在控制台单击右上角“执行”提交作业，页面显示“批处理作业提交成功”说明Spark作业提交成功，可以在Spark作业管理页面查看提交的作业的状态和日志。

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CTI返回通用错误码 表1 CTI返回通用错误码 错误结果码 说明 120000 接口错误 120001 批处理最大个数为500 120002 配置已经存在 120003 配置不存在 120004 已经达到最大数 120005 配置项校验失败 120006 线程达到最大个数 父主题：

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查询权限点信息（API名称：findFuncPrivByFuncPrivNo） 按角色查询权限（API名称：findFuncByRoleNo） 角色批处理（API名称：batchRole） 角色权限点配置（API名称：grantRoleFuncPriv） 查询角色列表分页（API名称：findPagedRoleList）

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历史API 委托相关API（废弃） 分组资源相关API（废弃） Spark批处理相关API（废弃） SQL作业相关API（废弃） 资源相关API（废弃） 权限相关API（废弃） 队列相关API（废弃） 跨源认证相关API（废弃） 增强型跨源连接相关API（废弃） 模板相关API（废弃）

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通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求，DLI服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势 大数据ETL：具备TB~EB级运营商 数据治理 能力，能快速将海量运营商数据做ETL处理，为分布式批处理计算提供分布式数据集。 高吞吐低时延：采用Apache F

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()，以便调用一次取得所有信息，减少交互次数。 批处理 把经常性的服务请求合并到一起，节省请求的初始化、传输、终止的处理开销。当请求的任务初始化、传输、终止的开销较大时，系统的额外开销可能超过真正的处理时间。通过将请求合并为批处理，开销处理为一批请求所分摊，不再是单独分别执行一次

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5折，保障期内被系统回收可免除部分费用 灵活便捷 随租随用，秒速提升性能，支持设置时长，到期后自动释放 规模运行 支持超大规模工作负载，支撑企业快速完成批处理任务 【竞享实例购买入口】https://activity.huaweicloud.com/ceci.html

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pala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下：

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间隔1分钟） 在数据开发主界面的左侧导航栏，选择“数据开发 > 作业开发”。 在作业目录中，右键单击目录名称，选择“新建作业”，创建一个批处理的Pipeline作业，分钟作业的名称为job_3417_kk01。 进入作业画布界面后，选择MRS Spark作业算子，配置算子相关参数，配置指导请参见MRS

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系统会统计已提交的所有作业节点数，含实时作业和批处理作业。 实例运行时长top100 通过时间和责任人筛选出我的或者全部责任人的实例运行时长top100的数据。 单击作业名称，可以跳转到实例监控界面，查看作业运行的详细信息。 系统默认展示一个月的批处理作业实例运行时长数据。 实例运行失败top100

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Flink作业运维能力增强，包括原生监控页面跳转。 性能&可靠性 流处理支持24小时窗口聚合计算，毫秒级性能。 批处理支持90天窗口聚合计算，分钟级计算完成。 支持对流处理和批处理的数据进行过滤配置，过滤无效数据。 读取HDFS数据时，提前根据计算周期过滤。 作业定义平台故障、服务降级

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Flink作业运维能力增强，包括原生监控页面跳转。 性能&可靠性 流处理支持24小时窗口聚合计算，毫秒级性能。 批处理支持90天窗口聚合计算，分钟级计算完成。 支持对流处理和批处理的数据进行过滤配置，过滤无效数据。 读取HDFS数据时，提前根据计算周期过滤。 作业定义平台故障、服务降级

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