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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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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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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查询Job状态 查询Job状态接口 父主题： API

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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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d；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 baremetalBatchOperate：批量修改裸金属服务器电源状态

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Job内嵌对象 Job为作业对象，提供了获取作业中上一节点的输出消息、作业调度计划时间、作业执行时间等属性和方法。 属性和方法 表1 属性说明 属性 类型 描述 name String 作业名称。 planTime java.util.Date 作业调度计划时间，即周期调度配置的时间，例如每天凌晨1:01调度作业。

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件。 处理方法 读取文件报错，您可以使用Moxing将数据复制至容器中，再直接访问容器中的数据。请参见步骤1。 您也可以根据不同的文件类型，进行读取。请参见读取“json”文件、读取“npy”文件、使用cv2库读取文件和在MXNet环境下使用torch包。 读取文件报错，您可以使

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2023-05-18 20:05:56,692 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1683438782910_0008 2023-05-18 20:06:07,250 INFO mapreduce.Job: Job job_1683438782910_0008

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：挂起 IGNORE：忽略失败，读取下一事件 默认值 : SUSPEND concurrent 否 int 调度并发数 取值范围：1~128 默认值：1 readPolicy 否 String 读取策略: LAST ：从上次位置读取 NEW- 从最新位置读取 默认值 : LAST 表12

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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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} // 初始化Job任务对象。 @SuppressWarnings("deprecation") Job job = new Job(conf, "Collect Female Info"); job.setJarByClass(FemaleInfoCollector

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Scheduler 多租户调度 在同构集群上，只能选择容量调度器（Capacity Scheduler）或公平调度器（Fair Scheduler）两者之一，且集群当前不支持公平调度器（Fair Scheduler）。容量调度器只支持百分比方式配置，而公平调度器只支持绝对值方式。 支持异构集群和多资源池。

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resourceManager MapReduce ResourceManager地址 queueName 任务处理时使用的MapReduce队列名 nameNode HDFS NameNode集群地址 “${变量名}”表示：该值来自“job.properties”所定义。 例

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System.exit(2); } // 初始化Job任务对象。 Job job = Job.getInstance(conf, "Collect Female Info"); job.setJarByClass(FemaleInfoCollector

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System.exit(2); } // 初始化Job任务对象。 Job job = Job.getInstance(conf, "Collect Female Info"); job.setJarByClass(FemaleInfoCollector

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} // 初始化Job任务对象。 @SuppressWarnings("deprecation") Job job = new Job(conf, "Collect Female Info"); job.setJarByClass(FemaleInfoCollector

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DFS。 分解来看，Spark分成控制端（Driver）和执行端（Executor）。控制端负责任务调度，执行端负责任务执行。 读取文件的过程如图1所示。 图1 读取文件过程 读取文件步骤的详细描述如下所示： Driver与HDFS交互获取File A的文件信息。 HDFS返回该文件具体的Block信息。

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PI，也可看作是读取数据的统一入口。SparkSession提供了一个统一的入口点来执行以前分散在多个类中的许多操作，并且还为那些较旧的类提供了访问器方法，以实现最大的兼容性。 使用构建器模式创建SparkSession。如果存在SparkSession，构建器将自动重用现有的S

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径 resourceManager MapReduce ResourceManager地址 queueName 任务处理时使用的MapReduce队列名 nameNode HDFS NameNode集群地址 “${变量名}”表示：该值来自job.properties所定义。 例如

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String 容灾站点服务器ID nic_id String 网卡ID sub_jobs Array of SubJobParams objects 子Job信息 表5 SubJobParams 参数 参数类型 描述 status String Job的状态。 SUCCESS：成功。

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