标注项目 创建项目 项目详情 父主题： 项目管理

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创建项目 项目内包含多个标注任务，在创建项目时需绑定标注团队，指定团队完成项目内的标注任务。 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签，单击“创建项目”，参考下表填写项目信息。 图1 创建项目 表1 标注项目参数 参数 说明 项目名称 项目名称不支持自

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管理项目 团队管理员管理项目步骤与平台管理员一致，详细步骤请参考项目管理。 项目需绑定管理员所在团队。 父主题： 团队管理员

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新建项目 在主菜单中，选择文件 > 新建 > 工程 。 在打开的“新建工程”对话框中，从左侧列表选择“Python“，并填入项目参数。 设置项目名称和路径 选择项目Python解释器 要配置新的解释器，请选择“新环境使用”选项，并从列表中选择所需的环境类型。根据所选环境，提供对应

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项目大小、项目成员角色、所有者、状态、是否核心项目、创建时间、更新时间和可执行的操作。 图2 项目列表 查看项目详情 项目详情提供了项目中数据大小、成员、创建时间等信息，您可以通过以下两种方式查看项目信息。 查看项目概览 单击项目名称左侧图标，或双击项目行中的空白处，展开项目概览

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创建项目 您可以在“项目管理”页面创建一个新的项目。 在“项目管理”页面单击“创建项目”。 配置项目信息。 表1 参数说明 参数 说明 项目名称 项目名称长度限制3-45，以小写字母数字开头结尾，全文包含数字、小写字母、下划线、中划线。 核心项目 如果设置该项目为核心项目，不支持

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创建项目 （可选）新建分组 创建大屏&PC端项目 创建移动端项目

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发布项目 操作场景 项目开发完成后，可以直接在线预览，也可以一键打包从A环境发布、B环境安装，实现开发 > 测试 > 上线的快速部署，从而实现不同环境之间资产的快速迁移。发布项目，支持将项目中的数据集数据一并进行打包。 前提条件 发布项目前，请确保项目中的页面已发布。 操作步骤

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安装项目 操作场景 在项目发布的版本管理中，可下载对应版本的项目包并在其他环境安装项目。例如，在A环境下载项目包，在B环境安装。 操作步骤 在A环境AstroCanvas界面的“项目列表”页签中，鼠标悬浮在待下载的项目上，单击。 在版本管理中，鼠标放在对应版本后的“操作”下，单击。

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在审核过程中，审核人可能会与联系人进行沟通，以修改项目信息或补充项目材料； 上传项目材料，单击“提交”并确定提交项目报备申请。 独立法人证明：请上传材料，以证明您与客户互为独立法人实体，即不存在股权关系、法人代表为同一自然人或其他可能产生关联关系的情况； 项目报备材料包括：项目SOW、迁移方案材料、项目详细计划、客户确认SOW举证等材料；

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项目报备 项目报备申请是否有时间要求？ 如何申请新增云资源年度规模≥100万元/年以上的项目补贴？ 对项目参与人员有哪些要求？ SOW的输出要求 对于报备时需要提供项目计划的支持场景有哪些？相关材料的输出时间有什么要求？ 针对报备信息变更的场景补充说明 项目报备通过后工作量、人员变更补充说明

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项目和企业项目 项目 项目用于将OpenStack的资源（计算资源、存储资源和网络资源）进行分组和隔离。项目可以是一个部门或者一个项目组。一个账户中可以创建多个项目。 企业项目 企业项目是对多个资源实例进行归类管理的单位，不同云服务区域的资源和项目可以归到一个企业项目中。企业可以

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序处理流式数据。 提交Flink作业 提交MapReduce作业 MapReduce提供快速并行处理大量数据的能力，是一种分布式数据处理模式和执行环境。MapReduce作业用于提交jar程序快速并行处理大量数据。 提交MapReduce作业 提交Hive作业 Hive是建立在H

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MapReduce常见问题 ResourceManager进行主备切换后，任务中断后运行时间过长 MapReduce任务长时间无进展 为什么运行任务时客户端不可用 在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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段数据量小于splitSize，还是认为它是独立的分片。 - mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 可以设置数据分片的数据最小值。 0 父主题： MapReduce性能调优

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运行MapReduce作业 用户可将自己开发的程序提交到 MRS 中，执行程序并获取结果。本章节指导您在MRS集群页面如何提交一个新的MapReduce作业。MapReduce作业用于提交jar程序快速并行处理大量数据，是一种分布式数据处理模式和执行环境。 若在集群详情页面不支持“作

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Mapreduce应用开发规则 继承Mapper抽象类实现 在Mapreduce任务的Map阶段，会执行map()及setup()方法。 正确示例： public static class MapperClass extends Mapper<Object, Text, Text

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codecClass) ->“mapreduce.map.output.compress”&“mapreduce.map.output.compress.codec” setJobPriority(JobPriority prio) ->“mapreduce.job.priority”

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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