MRS Flink Job 功能 通过MRS Flink Job节点执行数据开发模块中预先定义的Flink SQL脚本和Flink作业。 MRS Flink Job节点的具体使用教程，请参见开发一个MRS Flink作业。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS Flink节点的参数。

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PG_JOB PG_JOB系统表存储用户创建的定时任务的任务详细信息，定时任务线程定时轮询PG_JOB系统表中的时间，当任务到期会触发任务的执行，并更新PG_JOB表中的任务状态。该系统表属于Shared Relation，所有创建的job记录对所有数据库可见。普通用户需授权才能访问。

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CCI.Job 模型说明 CCI.Job用于创建Job资源对象。 模型属性 表1 模型定义属性说明 属性 是否必选 描述 k8sManifest 是 kubernetes的job对象的原生的manifest 参数类型：dict 取值说明：用户自定义，建议使用公开镜像（上传镜像到镜

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查询Job状态 查询Job状态接口 父主题： API

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创建Volcano Job 功能介绍 创建Volcano Job。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /apis/batch.volcano.sh/v1alpha1/namespaces/{namespace}/jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

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删除Volcano Job 功能介绍 删除Volcano Job。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /apis/batch.volcano.sh/v1alpha1/namespaces/{namespace}/jobs/{name} 表1 路径参数 参数 是否必选

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替换Volcano Job 功能介绍 替换Volcano Job。 The following fields can be updated: metadata.labels metadata.generateName metadata.annotations spec.template

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务器相关操作显示server_id；网卡相关操作显示nic_id；有子Job时为子Job的详情。 job_id String Job ID。 job_type String Job的类型，包含以下类型： baremetalBatchCreate：批量创建 裸金属服务器 bareme

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PG_JOB PG_JOB系统表存储用户创建的定时任务的详细信息，定时任务线程定时轮询PG_JOB系统表中的时间，当任务到期会触发任务的执行，并更新PG_JOB表中的任务状态。该系统表属于Shared Relation，所有创建的job记录对所有数据库可见。普通用户需授权后才能访问。

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查询job进度 功能介绍 该接口用于查询job进度信息。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1.0/{project_id}/job/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法，请参见获取项目ID。

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Job管理API 查询Job状态(1.0.0)-业务面 取消Job(1.0.0) 导出job返回结果到文件(2.2.1) 查询job列表(2.2.13) 父主题： 内存版

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例如，想要获取 DLI 节点第3条语句的job ID（DLI节点名为DLI_INSERT_DATA），可以这样使用：#{JSONUtil.path(Job.getRunningData("DLI_INSERT_DATA"),"jobIds[2]")}。 获取指定DLI SQL节点test中第三条语句的job ID：

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PG_JOB PG_JOB系统表存储用户创建的定时任务的任务详细信息，定时任务线程定时轮询PG_JOB系统表中的时间，当任务到期会触发任务的执行，并更新PG_JOB表中的任务状态。该系统表属于Shared Relation，所有创建的job记录对所有数据库可见。 表1 PG_JOB字段

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queueName) ->“mapreduce.job.queuename” setNumMapTasks(int n) ->“mapreduce.job.maps” setNumReduceTasks(int n) ->“mapreduce.job.reduces” 父主题： Mapreduce应用开发规范

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apache.hadoop.mapreduce.Job - Running job: job_1456738266914_0006 29811 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - Job job_1456738266914_0006

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程串行处理。 框架需要对key和value的类（classes）进行序列化操作，因此，这些类需要实现Writable接口。另外，为了方便框架执行排序操作，key类必须实现WritableComparable接口。 一个MapReduce作业的输入和输出类型如下所示： (input)<k1

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程串行处理。 框架需要对key和value的类（classes）进行序列化操作，因此，这些类需要实现Writable接口。另外，为了方便框架执行排序操作，key类必须实现WritableComparable接口。 一个MapReduce作业的输入和输出类型如下所示： (input)<k1

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MapReduce任务异常，临时文件未删除 用户问题 MapReduce任务异常临时文件为什么没有删除？ MR任务即MapReduce任务，关于MapReduce介绍请参考MapReduce。 问题现象 HDFS临时目录文件过多，占用内存。 原因分析 MapReduce任务提交时

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16/07/12 17:07:18 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1468241424339_0006 16/07/12 17:07:31 INFO mapreduce.Job: Job job_1468241424339_0006 running

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16:44:57 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:200 16/03/03 16:44:57 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1456738266914_0005

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apache.hadoop.mapreduce.Job - Running job: job_1468241424339_0002 31177 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - Job job_1468241424339_0002

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