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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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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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。 操作步骤 访问Hue

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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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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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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。 操作步骤 访问Hue

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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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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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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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开发批处理单任务SQL作业 对已新建的作业进行开发和配置。 开发单任务模式的批处理作业，请您参考开发SQL脚本、配置作业参数、质量监控、数据表、调测并保存作业和下载或转储脚本执行结果章节。 前提条件 已创建作业，详情请参见新建作业。 当前用户已锁定该作业，否则需要通过“抢锁”锁定

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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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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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据它们的键缩小键/值对列表。MapReduce起到了将大事务分散到不同设备处理的能力，这样原来必须用单台较强服务器才能运行的任务，在分布式环境下也能完成。 更多信息，请参阅MapReduce教程。 MapReduce结构 如图2所示，MapReduce通过实现YARN的Clien

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MapReduce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TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（application

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使用Mapreduce 配置日志归档和清理机制 降低客户端应用的失败率 将MR任务从Windows上提交到Linux上运行 配置使用分布式缓存 配置MapReduce shuffle address 配置集群管理员列表 MapReduce日志介绍 MapReduce性能调优 MapReduce常见问题

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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（application/job）通常会把输入的数

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MapReduce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（application/

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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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