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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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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网价格： 表1 资源和成本规格(按需计费) 华为云服务 配置示例 每月预估花费 对象存储服务 OBS并行文件系统 区域：华北-北京四 产品类型：并行文件系统 存储空间：数据存储（多AZ存储）0.1390元/GB/月 请求费用：所有请求类型 0.0100元/万次 默认存储类别：标准存储

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Job: Running job: job_1455853029114_0027 16/02/24 15:45:50 INFO mapreduce.Job: Job job_1455853029114_0027 running in uber mode : false 16/02/24 15:45:50

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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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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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分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True：表示任一并行处理的分支出现错误时，整个任务便停止，并返回错误信息。 False：表示并行处理的分支出现错误后，整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间，如果超过该时间

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e_stream_operator控制）才能够使用。 概述 并行导入将存储在 服务器 普通文件系统中的数据导入到 GaussDB数据库 中。 并行导入功能通过外表设置的导入策略、导入数据格式等信息来识别数据源文件，利用多DN并行的方式，将数据从数据源文件导入到数据库中，从而提高整体导入性能。如图1所示：

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分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True：表示任一并行处理的分支出现错误时，整个任务便停止，并返回错误信息。 False：表示并行处理的分支出现错误后，整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间，如果超过该时间

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关于并行导出 使用GDS工具将数据从数据库导出到普通文件系统中，适用于高并发、大量数据导出的场景。使用外表做并行导出时，需要开启steam算子后才能够使用GDS工具导出。 概述 通过外表导出数据：通过外表设置的导出模式、导出数据格式等信息来指定待导出的数据文件，利用多DN并行的方

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如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级 问题 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级？ 回答 当您在客户端提交MapReduce任务时，可以在命令行中增加“-Dmapreduce.job.priority=<priority>”参数来设置任务优先级。格式如下：

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如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级 问题 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级？ 回答 当您在客户端提交MapReduce任务时，可以在命令行中增加“-Dmapreduce.job.priority=<priority>”参数来设置任务优先级。格式如下：

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数据并行导入 实现原理 数据并行导入（加载）的核心思想是充分利用所有节点的计算能力和I/O能力以达到最大的导入速度。DWS的数据并行导入实现了对指定格式（支持 CS V/TEXT格式）的外部数据高速、并行入库。 所谓高速、并行入库是和传统的使用INSERT语句逐条插入的方式相比较。并行导入过程中：

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并行查询（PQ） 功能介绍 使用方法 性能测试 父主题： 内核功能

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查询Volcano Job详情 功能介绍 查询Volcano Job的详细信息。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /apis/batch.volcano.sh/v1alpha1/namespaces/{namespace}/jobs/{name} 表1 路径参数

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提交两个低优先级的应用Job 1和Job 2。 正在运行中的Job 1和Job 2有部分task处于running状态，但由于集群或队列资源容量有限，仍有部分task未得到资源而处于pending状态。 提交一个较高优先级的应用Job 3，此时会出现如下资源分配情况：当Job 1和Job 2中r

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String 批量操作返回的JOB ID 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 job_id String job id job_type String job类型 begin_time String 创建时间 end_time String

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HyG Job管理API HyG算法结果转存 取消HyG Job 父主题： 持久化版

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固定结束次数的并行Job 依次创建多个Pod运行直至成功结束的Pod个数到达到.spec.completions的数值。 >1 >1 带工作队列的并行Job 创建一个或多个Pod，从工作队列中取走对应的任务并处理，完成后将任务从队列中删除后退出，详情请参见使用工作队列进行精细的并行处理。

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提交两个低优先级的应用Job 1和Job 2。 正在运行中的Job 1和Job 2有部分task处于running状态，但由于集群或队列资源容量有限，仍有部分task未得到资源而处于pending状态。 提交一个较高优先级的应用Job 3，此时会出现如下资源分配情况：当Job 1和Job 2中r

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136 INFO [main] mapreduce.Job: Running job: job_1525338489458_0002 2018-05-08 21:29:28,248 INFO [main] mapreduce.Job: Job job_1525338489458_0002

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