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实时数仓GUC参数
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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：4 autovacuum_max_workers_hstore
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自定义通知
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CHANNEL_ID); // 通知小图标 builder.setSmallIcon(R.drawable.ic_launcher); // 通知标题 builder.setContentTitle(getString(R
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将SAP HANA接入SAP HANA Studio
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SAP HANA > SAP HANA Studio”，系统打开SAP HANA Studio的管理界面，并弹出“Workspace Launcher”对话框。 设置好“Workspace”的目录后，勾选“Use this as the default and do not ask
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使用Hue提交Oozie Distcp作业
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txt”。然后单击“添加”。 单击右上角的配置按钮，在打开的“属性”页签配置界面中，单击“属性+”，在左边文本框中填写属性名称“oozie.launcher.mapreduce.job.hdfs-servers”，在右边文本框中填写属性值“hdfs://source_ip:source_port
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使用Hue提交Oozie Distcp作业
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txt”。然后单击“添加”。 单击右上角的配置按钮，在打开的“属性”页签配置界面中，单击“属性+”，在左边文本框中填写属性名称“oozie.launcher.mapreduce.job.hdfs-servers”，在右边文本框中填写属性值“hdfs://source_ip:source_port
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连接设置
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JupyterLab简介及常用操作
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JupyterLab”，可直接打开此Notebook实例对应的JupyterLab页面。 图1 进入JupyterLab 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 新建并打开Notebook
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自动清理
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max_concurrent_autonomous_transactions - 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_naptime
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其它选项
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s的值取决于对应GUC参数的设置，AUXILIARY_BACKENDS为预留辅助线程数固定为20，AV_LAUNCHER_PROCS为预留autovacuum的launcher线程数固定为2。 默认值： 独立部署：80（60核CPU/480G内存）；40（32核CPU/256G内
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连接设置
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s的值取决于对应GUC参数的设置，AUXILIARY_BACKENDS为预留辅助线程数固定为20，AV_LAUNCHER_PROCS为预留autovacuum的launcher线程数固定为2，min(max(newValue/4,64),1024)公式中newValue为新设置的值。
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其它选项
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s的值取决于对应GUC参数的设置，AUXILIARY_BACKENDS为预留辅助线程数固定为20，AV_LAUNCHER_PROCS为预留autovacuum的launcher线程数固定为2。 默认值： 独立部署：80（60核CPU/480G内存）；40（32核CPU/256G内
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Presto对接OBS
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metastore：hive --service metastore & 启动presto server：bin/launcher start (如何关闭presto服务：bin/launcher stop) 启动presto client： 重命名presto-cli-333-executable
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其它选项
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s的值取决于对应GUC参数的设置，AUXILIARY_BACKENDS为预留辅助线程数固定为20，AV_LAUNCHER_PROCS为预留autovacuum的launcher线程数固定为2。 默认值： 200（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，10
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连接设置
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s的值取决于对应GUC参数的设置，AUXILIARY_BACKENDS为预留辅助线程数固定为20，AV_LAUNCHER_PROCS为预留autovacuum的launcher线程数固定为2，min(max(newValue/4,64),1024)公式中newValue为新设置的值。
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MRS各组件样例工程汇总
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SparkScalaExample 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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自动清理
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ions - 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_naptime
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自动清理
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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_naptime
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在lite资源池上使用Snt9B完成分布式训练任务
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MS_ENABLE_GE=1 export MS_GE_TRAIN=1 python scripts/ascend_distributed_launcher/get_distribute_pretrain_cmd.py --run_script_dir ./scripts/run_dis
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使用Livy提交Spark Jar作业
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查询单个作业信息
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作业完成时间。单位：毫秒。 elapsed_time Long 作业执行时长。单位：毫秒。 arguments String 运行参数。 launcher_id String 实际作业编号。 properties String 配置参数，用于传-d参数。最多为2048字符，不能包含><|'`&
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自动清理
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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_naptime
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