"\tat nextflow.cli.Launcher.run(Launcher.groovy:487)", "\tat nextflow.cli.Launcher.main(Launcher.groovy:646)" ],

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public int resSmallIcon() { return R.mipmap.ic_launcher; } }); 父主题： 界面定制

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，可参考下述步骤操作。 在JupyterLab环境编辑界面，单击界面左上角的“File > New Launcher”，界面右侧新增“Launcher”页签。 在“Launcher”界面，单击“Algorithm”下方的“算法工程”，弹出的“新建”对话框。 输入“名称”，示例：code-123，单击“确定”。

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列的图标。 进入Jupyterlab环境的“Launcher”页签。如果当前没有打开“Launcher”页签，可通过单击界面左上角菜单中的“File > New Launcher”，打开“Launcher”页签。 在“Launcher”页签，单击“LearnWare”下方的“时序预测”，弹出“新建”对话框。

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containermanager.launcher.ContainerLaunch.call(ContainerLaunch.java:312) at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.launcher.ContainerLaunch

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max_connections - job_queue_processes - 辅助线程数 – autovacuum的launcher线程数 - 1”，其中辅助线程数和autovacuum的launcher线程数由两个宏来指定，当前版本的默认值分别为20和2。 默认值：3 autovacuum_max_workers_hstore

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max_connections - job_queue_processes - 辅助线程数 – autovacuum的launcher线程数 - 1”，其中辅助线程数和autovacuum的launcher线程数由两个宏来指定，当前版本的默认值分别为20和2。 默认值：3 autovacuum_max_workers_hstore

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exceeds its limit [2048] 原因分析 由于HiveSQL脚本中一次提交的作业量太大，其中包含的信息超过Oozie Launcher一次容许的最大值2KB（2048 Bytes），需要调大默认的输出参数值，调整该参数不会对集群性能造成影响。 处理步骤 登录Manager页面，选择“集群

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containermanager.launcher.ContainerLaunch.call(ContainerLaunch.java:312) at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.launcher.ContainerLaunch

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VS Code接入”；或者单击“操作”列的“打开”，自动进入Launcher页面，然后单击“VS Code”。弹出“是否打开Visual Studio Code？”对话框。 图1 打开VS Code接入 图2 从Launcher页面打开VS Code接入 如果本地已安装VS Code，请单击“打开

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jar文件。各版本所需的文件不同。 不适用 plugins/org.eclipse.equinox.launcher_1.3.100.v20150511-1540.jar --launcher.library 加载Data Studio所需的库。各版本所需的库不同。 不适用 取决于所使用安装包，可能为plugins/org

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return BitmapFactory.decodeResource(resources, R.mipmap.ic_launcher); } }); 父主题： 界面定制

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进入JupyterLab页面后，自动打开Launcher页面，如下图所示。您可以使用开源支持的所有功能，详细操作指导可参见JupyterLab官网文档。 图2 JupyterLab主页 不同AI引擎的Notebook，打开后Launcher页面呈现的Notebook和Consol

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当Notebook实例创建完成后，且状态为“运行中”时，单击“操作”列中的“打开”，进入“JupyterLab Notebook”开发页面。 在JupyterLab的“Launcher”页签下，以TensorFlow为例，您可以单击TensorFlow，创建一个用于编码的文件。 图1 选择不同的AI引擎 文件创建完

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"/home/ma-user/anaconda3/envs/my-env/bin/python3", "-m", "ipykernel_launcher", "-f", "{connection_file}" ], "display_name": "my-py3-tensorflow-env"

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sparknormal-examples/SparkLauncherJavaExample 使用Spark Launcher提交作业的Java/Scala示例程序。 本工程应用程序通过org.apache.spark.launcher.SparkLauncher类采用Java/Scala命令方式提交Spark应用。

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何处理？ 提交的Yarn作业在界面上查看不到如何处理？ 如何修改现有集群的HDFS fs.defaultFS？ 提交Flink任务时launcher-job被Yarn终止如何处理？ 提交Flink作业时报错slot request timeout如何处理？ DistCP作业导入导出数据常见问题

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cdl-db-operation.log 服务启动时初始化数据库的日志。 cdl-app-launcher.log CDL数据同步任务的Spark App启动日志。 cdl-dc-app-launcher.log CDL数据比对任务的Spark App启动日志。 serviceInstanceCheck

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紧急 CreateKernelFailed conda命令不可用导致创建jupyter kernel失败 （The jupyter launcher page does not contain the kernel due to conda environment issues,

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设计成两个进程，autovacuum launcher和autovacuum worker。 autovacuum launcher是在autovacuum参数设置为on时postmaster启动的进程，autovacuum launcher进程用来调度autovacuum wo

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sparksecurity-examples/SparkLauncherJavaExample 使用Spark Launcher提交作业的Java/Scala示例程序。 本工程应用程序通过org.apache.spark.launcher.SparkLauncher类采用Java/Scala命令方式提交Spark应用。

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