取消定时任务 功能介绍 取消定时任务。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v3/{project_id}/scheduled-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 租户在某一Region下的project

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选择已创建的PerfTest或JMeter测试工程。 关联任务 选择需要执行定时压测的任务。 说明： 一个任务只能关联一个待执行的定时压测任务。 定时任务名 新建定时压测任务名称。 描述 新建定时压测任务的描述信息。 资源组 选择定时压测任务的测试资源组。 PerfTest测试工程可以选择共享资

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删除定时启停规则 功能介绍 删除定时启停规则。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v1/{project_id}/cae/timer-r

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创建定时任务 功能介绍 创建定时任务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/scheduled-tasks 表1

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删除定时任务 功能介绍 删除定时任务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v2/{project_id}/scheduled-tasks/{task_id}

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定时上传是否采用增量 OBS Browser+的定时上传任务默认情况下采用的是增量上传，当周期开始时，OBS Browser+会扫描本地文件与桶中对应路径的对象进行对比，仅在对象不存在，或者对象大小与文件大小不一致，或者对象的最后修改时间早于文件的最后修改时间时才会进行上传。 需

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删除定时任务 功能介绍 删除定时任务。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v3/{project_id}/instance/{instance_id}/scheduled-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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取消定时任务 功能介绍 根据任务ID取消定时任务。 接口约束 该接口支持如下数据库实例。 GeminiDB Influx GeminiDB Redis GeminiDB Mongo GeminiDB Cassandra 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API

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在创建定时任务前，需要先开发实现定时任务功能的Script脚本，Script脚本的开发可参考脚本开发。 本章节介绍的是在应用内配置定时任务，也可以在管理中心下创建定时任务，相关操作请参考创建定时任务。两者的区别是在应用里配置的定时任务，可在打包发布应用时，将定时任务一起发布，在管理中心设置的定时任务无法随应用发布。

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TimerRuleDetails 参数 参数类型 描述 id String 定时启停规则ID，在创建定时启停规则时会忽略。 name String 定时启停规则名称。 type String 定时启停规则的类型：stop/start。 status String 定时启停规则状态（是否开启）：on/off。 env_id

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ALM-18006 执行MapReduce任务超时（2.x及以前版本） 告警解释 告警模块每30秒周期性检测MapReduce任务。任务提交后，当检测到MapReduce任务执行时间超过指定时间时，产生该告警。 该告警需要手动清除。 告警属性 告警ID 告警级别 可自动清除 18006

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的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer

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的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer

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的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer

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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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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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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，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个MapReduce作业。 MapReduce作业用于提交Hadoop 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。 用户可以在MRS管理控制台

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MapReduce应用开发简介 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（application/job）通常会把

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