自定义算子代码编写完成后，可以在算子的*.py代码结尾加入调用算子的语句，如下所示，可以参照算子运行验证构造输入数据，验证算子执行结果是否正确。例如：

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执行作业 功能介绍 执行独立的作业。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI POST /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{resource_id}/jobs/{job_id}/schedule-job

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生产执行 申请领料 功能概述：该模块主要是进行领料申请，包含的功能有新增、编辑、查看、删除、查询领料申请单。 操作人员：生产人员。 路径：生产执行→申请领料。 图1 申请领料 数据采集 功能概述：本模块包含的功能有对派工单执行开工、报工、暂停、复工、完工操作。 操作人员：生产人员。

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执行导出 导出操作语法： 执行数据导出语法： 1 INSERT INTO [foreign table 表名] SELECT * FROM [源表名]; 执行导出数据示例 示例1：将表product_info_output的数据通过外表product_info_output_ext导出到数据文件中。

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执行质检 使用分配的业务账号登录云客服。 选择“ > 质检 > 质检任务查询”。 质检任务查询列表默认展示质检员参与的质检任务。 图1 质检任务查询 选择一条质检任务，单击“进入任务”，展示质检员的待质检记录列表。 待质检记录列表为空时，单击“获取待质检记录”，获取质检记录。 获

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执行流程 CodeArts API提供基于JavaScript的脚本引入，通过脚本可以实现在快捷调试或接口请求时添加动态行为。脚本执行流程如图： CodeArts API兼容Postman脚本语法，可以将Postman脚本迁移到CodeArts API中使用。 CodeArts

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执行许可 前提条件 许可单已完成签发，进入待许可阶段 操作步骤（手机端） 登录手机app，选择如下任一入口进入许可待办 路径1：业务->我的工作票->许可列表 图1 业务入口 路径2：app首页 > 我的待办 图2 首页待办入口 许可执行内容： 表1 许可阶段说明 许可 填写并完成许可阶段

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执行采集 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“待办->待处理->作业->任务”，选择对应的质检任务并进入 图1 待处理-质检采集 进入具体的检查单中执行采集，点击关联检查单，进入并做采集，采集完成后点击“保存” 表1 电脑端采集 采集模式 支持的采集类型 直接采集录入 文本

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执行DSC 注意事项 启动迁移程序前，必须指定输出文件夹路径。输入文件夹路径、输出文件夹路径以及日志路径以空格隔开。输入文件夹路径不能包含空格。路径空格会导致DSC执行错误。详情请参见故障处理。 如果输出文件夹中包含子文件夹或文件，DSC会在执行迁移前将其删除或者根据用户设置（c

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执行作业 执行多方安全计算作业 用户登录计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 多方安全计算”，打开多方安全计算页面。 在多方安全计算页面查找待执行的作业，单击“执行”。如果SQL中存在作业变量，需要在执行时填入实际值。 图1 执行作业 父主题： 多方安全计算作业

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句的逻辑层次。 如果只执行部分SQL语句，则选中要执行的SQL语句。 如果全部执行，则不选中或者选中所有的SQL语句。 执行SQL后，在窗口下方可查看历史SQL执行记录及当前执行信息。 图2 查看执行记录 单击“消息”页签，可获取SQL语句的执行情况和执行影响范围，数据的进度及耗时信息。

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执行备份 设置 GaussDB 自动备份策略 创建GaussDB手动备份 父主题： 数据备份

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MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解MapReduce的基本概念。 MapReduce应用开发简介

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educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类：

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MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 在进行应用开发前，需首先准备开发环境，推荐使用Java语言进行开发，使用IntelliJ

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准备MapReduce开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。

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当前 MRS 提供以下MapReduce相关样例工程： 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-security MapReduce统计数据的应用开发示例： 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，通过类CollectionMa

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educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.FemaleInfoCollector类：

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什么是MapReduce服务 大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题：社会生产生活产生的数据量越来越大，数据种类越来越多，数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推

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编译并运行MapReduce应用 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序只支持在Linux环境下运行，不支持在Windows环境下运行。 操作步骤 生成MapReduce应用可执行包。 执行mvn package生成jar包，在工程目录

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自定义算子代码编写完成后，可以在算子的*.py代码结尾加入调用算子的语句，如下所示，可以参照算子运行验证构造输入数据，验证算子执行结果是否正确。例如：

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