batch_id 是 批处理作业的ID。 请求消息 无请求参数。 响应消息 表2 响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 id 否 String 批处理作业的ID，采用UUID（通用唯一识别码）格式。 state 否 String 批处理作业的状态，请参见创建批处理作业中的表7。

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String 批处理作业的ID。 appId 否 String 批处理作业的后台app ID。 name 否 String 创建时用户指定的批处理名称，不能超过128个字符。 owner 否 String 批处理作业所属用户。 proxyUser 否 String 批处理作业所属代理用户（资源租户）。

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取消批处理作业 功能介绍 该API用于取消批处理作业。 作业状态为“已成功”或者“已失败”的批处理作业无法取消。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI URI格式： DELETE /v2.0/{project_id}/batches/{batch_id} 参数说明

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角色批处理（API名称：batchRole） 功能介绍 通过此服务，批量添加、修改、删除角色(一次请求只能进行一种操作, 有错误数据直接跳过) 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。

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pala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下：

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owner 否 String 批处理作业所属用户。 proxyUser 否 String 批处理作业所属代理用户（资源租户）。 state 否 String 批处理作业的状态，请参见创建批处理作业中的表7。 kind 否 String 批处理作业类型，只支持spark类型参数。 log

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选择数据库。 MRS 资源队列 选择已创建好的MRS资源队列。 运行程序参数 配置运行参数。 举例如下： 参数配置为--hiveconf，参数值配置为mapreduce.job.queuename=default_cr，该示例表示配置了MRS集群的指定队列。同时在MRS集群的作业管理下，在操作的“更多

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pala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下：

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pala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下：

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HDFS是大数据上通用的分布式文件系统。 OBS是 对象存储服务 ，具有高可用低成本的特点。 数据融合处理 MRS提供多种主流计算引擎：MapReduce（批处理）、Tez（DAG模型）、Spark（内存计算）、SparkStreaming（微批流计算）、Storm（流计算）、Flink（

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MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

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MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并

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查询批处理作业日志（废弃） 功能介绍 该API用于查询批处理作业的后台日志。 当前接口已废弃，不推荐使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式： GET /v2.0/{project_id}/batches/{batch_id}/log 参数说明

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Spark批处理相关API（废弃） 查询批处理作业日志（废弃） 父主题： 历史API

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pala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下：

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使用Hue提交提交Bundle批处理作业 操作场景 当同时存在多个定时任务的情况下，用户可以通过Bundle任务进行批量管理作业。该任务指导用户通过Hue界面提交批量类型的作业。 前提条件 提交Bundle批处理之前需要提前配置好相关的Workflow和Coordinator作业。

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MapReduce基本原理 如需使用MapReduce，请确保MRS集群内已安装Hadoop服务。 MapReduce是Hadoop的核心，是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）”和“Reduce（化简）”及其主要思想，均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。

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√ √ √ √ MapReduce服务 （MRS HBase） √ × × √ × × × MapReduce服务（MRS Hive） √ √ √ √ √ × √ MapReduce服务（MRS Kafka） √ × √ × × × √ MapReduce服务（MRS Spark）[1]

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还包括块大小合理设置等。 其中MapReduce/Spark/HDFS组件有自己独立的调优手册及文档，请参考对应组件的调优。本文档重点讨论上述的1，2，3部分的性能调优的内容，并结合MapReduce/Spark的进行调优说明。 批处理业务 批处理主要特点是耗时时间长，消耗的资源比较多，主要的调优和设计推荐如下：

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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