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_PRO CS 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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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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算链编排操作 新建算链 单击Launcher界面的MLS Editor图标，或者单击JupyterLab导航栏“File >New >MLS Editor”菜单，在新弹出的Kernel选择框中选择相应Kernel，即可创建一个新的算链。 创建算链后，左侧界面自动跳转到算子预览界面。具体操作同快速入门。

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MRS 集群系统内部组，用于访问集群公共资源。所有系统用户和系统运行用户默认加入此用户组。 default_1000 为租户创建的用户组。系统内部组，仅限组件间内部使用。 launcher-job MRS系统内部组，用于使用V2接口提交作业。 操作系统用户组 描述 wheel MRS集群系统内部运行用户“omm”的主组。

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</property> <property> <name>oozie.launcher.mapreduce.job.hdfs-servers</name> <value>hdfs

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Studio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。 Step1 创建一个空算链 单击Launcher界面的MLS Editor，选择名为PySpark-2.4.5的Kernel，创建一个空的算链。 创建算链后，左侧界面自动跳转到资产预览界面。

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SparkRExample 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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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 调整建议：此参数设置越大，自

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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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</property> <property> <name>oozie.launcher.mapreduce.job.hdfs-servers</name> <value>hdfs

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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，104

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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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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 调整建议：此参数设置越大，自

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le.xml中新增的队列配置丢失问题 回退全链路监控 大数据组件 解决spark操作hive赋权失败问题 解决不指定队列，默认提交到launcher-job队列，影响任务正常运行问题 MRS 2.1.0.9 修复问题列表： MRS Manager 解决MRS Executor内存溢出问题

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MLS资产管理和资产编排界面 其中资产管理模块主要用于管理资产，包括算子、算链两类资产。可以通过点击左侧导航条上的图标进入. 资产编排模块用于编排资产，可以通过Launcher界面的“MLS Editor”图标进入，也可通过资产管理模块中的算链子模块打开或新建算链。 资产编排过程中，开发者可以从左侧资产管理

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Notification.Builder(this).setChannelId(channel_id).setSmallIcon(R.mipmap.ic_launcher).build(); startForeground(100, notification);

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。 presto 普通用户组，将用户加入此用户组不会获得额外的权限。 flume 普通用户组，添加到该用户组的用户无任何额外权限。 launcher-job MRS系统内部组，用于使用V2接口提交作业。 操作系统用户组 描述 wheel MRS集群系统内部运行用户“omm”的主组。

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le.xml中新增的队列配置丢失问题 回退全链路监控 大数据组件 解决spark操作hive赋权失败问题 解决不指定队列，默认提交到launcher-job队列，影响任务正常运行问题 MRS 2.1.0.9 修复问题列表： MRS Manager 解决MRS Executor内存溢出问题

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。 presto 普通用户组，将用户加入此用户组不会获得额外的权限。 flume 普通用户组，添加到该用户组的用户无任何额外权限。 launcher-job MRS系统内部组，用于使用V2接口提交作业。 操作系统用户组 描述 wheel MRS集群系统内部运行用户“omm”的主组。

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等待特征工程的“环境信息”中的特征工程状态从“创建中”变更为“运行中”，即开发环境创建完成。 单击特征工程“操作”列的图标，进入JupyterLab环境的“Launcher”界面。 在左侧的代码目录中，可以看到系统自动为用户创建的与特征工程同名的算法工程目录“Harddisk”。一个特征工程中，支持创建

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SparkRExample 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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