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调度任务。 执行完成 表示实例调度任务中不存在待调度、调度中、调度异常和调度停止的模型调度任务。 执行异常 表示实例调度任务中存在调度异常的模型调度任务。 执行停止 表示实例调度任务中存在调度停止，但不存在待调度、调度中和调度异常的模型调度任务。 父主题： 实例调度任务
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的模型调度任务。 如果想要停止实例调度任务中所有待调度和调度中的模型调度任务，请参考停止实例调度任务。 如果只需停止实例调度任务中指定模型的调度任务，请参考停止指定模型的调度。 前提条件 已获取企业级管理员的账号和密码。 停止实例调度任务 本节将指导您如何停止实例调度任务。 登录LinkX-F系统首页。
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管理调度任务 调度任务按照调度任务列表和已结束任务列表两个页面进行展示。 调度任务列表：调度任务列表中的任务是“正常调度中”或者“暂停调度”的周期执行任务。 在任务调度页面，单击“调度任务列表”页签，进入调度任务列表页面。 您可以通过任务状态、调度类型、或者在搜索框中通过任务ID、任务名称进行条件筛选，查看任务信息。
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管理调度任务 调度任务按照调度任务列表和已结束任务列表两个页面进行展示。 调度任务列表：调度任务列表中的任务是“正常调度中”或者“暂停调度”的周期执行任务。 在任务调度页面，单击“调度任务列表”页签，进入调度任务列表页面。 您可以通过任务状态、调度类型、或者在搜索框中通过任务ID、任务名称进行条件筛选，查看任务信息。
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0。当实例调度任务中存在待调度或调度中的模型调度任务时，相应模型的增量实例数据同步动作将会被暂停，直至模型调度任务完成后，增量实例数据同步动作才能自动恢复。如果想要立即恢复模型的增量实例数据同步动作，您可以对模型调度任务进行手动停止。具体操作指导请参考停止模型调度任务。 操作步骤
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弹性和可扩展性：在云上部署大数据任务调度平台时，应考虑平台的弹性和可扩展性。云环境提供了弹性计算和存储资源，可以根据工作负载的需求自动调整容量。确保任务调度平台能够快速处理增加的任务负载，并支持水平扩展以满足业务需求。 高可用性和容错性：确保在云上部署的任务调度平台具备高可用性和容错性。
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执行用例调度任务接口 功能介绍 执行用例调度任务接口，创建一个任务 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/casestask 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 testServiceId 是 String 项目唯一标识 请求参数 表2 请求Header参数
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查询任务调度明细（API名称：findTaskScheduleById） 功能介绍 查询任务调度明细。 相关接口 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到Token，再调用其他接口时，需要在请求消息头中添加“Authorization”，其值即为Token。 URL 请求方式
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Superior调度模式下，单个NodeManager故障可能导致MapReduce任务失败 问题 在Superior调度模式下，如果出现单个NodeManager故障，可能会导致Mapreduce任务失败。 回答 正常情况下 ，当一个application的单个task的att
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调度 功能介绍 基于运输单，安排车辆和司机进行运输 易流云TMS支持直接派车，排班派车，智能找车三种调度方式 应用场景 场景一：已经确定运输车辆及司机，直接安排运输 派车：对于已经安排好车辆和司机的运输单，单击派车按钮，填写车辆和司机信息后，立即派车即可完成调度。 图1 派车1 图2
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执行用例调度任务接口 功能介绍 执行用例调度任务接口，创建一个任务 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/tasks 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 参数解释 项目UUID，项
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taskMode String 是 任务模式。 1：简单任务 2：任务下挂检查单 saveDraft String 是 保持草稿、提交。 0：保存草稿 1：提交 taskExtendList List 否 任务扩展属性。 scheduleType Integer 否 调度类型。 1：周 2：月
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启动、调度、停止采集任务 - ExecuteTaskAction 功能介绍 启动、调度、停止采集任务。 调用方法 请参见如何调用API。 授权信息 账号具备所有API的调用权限，如果使用账号下的IAM用户调用当前API，该IAM用户需具备调用API所需的权限。 如果使用角色与策略授权，具体权限要求请参见权限和授权项。
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Superior调度模式下，单个NodeManager故障可能导致MapReduce任务失败 问题 在Superior调度模式下，如果出现单个NodeManager故障，可能会导致Mapreduce任务失败。 回答 正常情况下 ，当一个application的单个task的att
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数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算
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