MapReduce服务 MRS

 

MapReduce服务(MapReduce Service)提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务,轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。包年更优惠,买1年只需付10个月费用

 
 

    mapreduce任务执行 更多内容
  • 执行检查任务

    执行检查任务 功能介绍 执行检查任务。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/tasks/{task_id}/run 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 task_id 是 String 任务ID,即新建检查任务接口的返回值,每个CodeArts

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  • 执行训练任务

    train /home/ma-user/ws/llm_train/LLaMAFactory/demo.yaml 执行多机启动命令(可选) 多台机器执行训练启动命令如下。 多机执行命令为:sh demo.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=4> <NODE_RANK=0>

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  • 执行训练任务

    train /home/ma-user/ws/llm_train/LLaMAFactory/demo.yaml 执行多机启动命令(可选) 多台机器执行训练启动命令如下。 多机执行命令为:sh demo.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=4> <NODE_RANK=0>

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  • 离线执行任务

    离线执行任务 应用场景说明 任务模式为启用检查单 任务模式为简单任务 任务模式为启用工序 子任务模式为启用检查单 任务或子任务(含工序) 前提条件 任务不受许可控制 工序中不含视频工序 操作步骤-手机端 路径1:首页 > 作业待办 > 任务卡片 路径2:业务 > 任务管理 > 任务详情

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  • 执行训练任务

    train /home/ma-user/ws/llm_train/LLaMAFactory/demo.yaml 执行多机启动命令(可选) 多台机器执行训练启动命令如下。 多机执行命令为:sh demo.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=4> <NODE_RANK=0>

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  • 通过Windows系统提交MapReduce任务

    通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行,则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。若集群无此参数,或参数值为“false

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  • MapReduce任务长时间无进展

    MapReduce任务长时间无进展 问题 MapReduce任务长时间无进展。 回答 一般是因为内存太少导致的。当内存较小时,任务中拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间,您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优

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  • MapReduce任务长时间无进展

    MapReduce任务长时间无进展 问题 MapReduce任务长时间无进展。 回答 一般是因为内存太少导致的。当内存较小时,任务中拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间,您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优

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  • 通过Windows系统提交MapReduce任务

    通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行,则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。若集群无此参数,或参数值为“false

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  • MapReduce任务commit阶段优化

    MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下,如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件,那么该job在最后的commit阶段,会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中,大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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  • Hive任务执行中报栈内存溢出导致任务执行失败

    Hive任务执行中报栈内存溢出导致任务执行失败 问题背景与现象 Hive执行查询操作时报错Error running child : java.lang.StackOverflowError,具体报错信息如下: FATAL [main] org.apache.hadoop.mapred

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  • MapReduce任务commit阶段优化

    MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下,如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件,那么该job在最后的commit阶段,会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中,大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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  • 风险管控任务执行

    风险管控任务执行 查询风险管控任务列表(API名称:queryRiskTaskList) 文件上传(API名称:uploadRiskFile)(文件不超过5MB) 文件上传(文件大于5MB) 任务执行(API名称:executeRiskTask) 父主题: 风险分级管控

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  • 查询诊断任务执行结果

    状态码: 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 status Integer 任务执行的状态 0:准备中,2:执行中,3:完成,4:失败,7:未执行,8:不可用;用于判断任务的是否执行结束,3就是结束了,4,7,8说明是TSC诊断脚本有问题,OSM这边无法处理 枚举值: 0

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  • 查询任务执行状态

    查询任务执行状态 功能介绍 根据任务ID查询任务执行状态。任务状态:0表示检查中,1表示检查失败,2表示检查成功,3表示任务中止。只有正在检查中才有进度的详细信息。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/tasks/{task_id}/progress 表1 路径参数

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  • 取消SQL执行任务

    取消SQL执行任务 功能介绍 在 MRS 集群中取消一条SQL的执行任务。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/sql-execution/{sql_id}/cancel 表1

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  • 查看扫描任务执行结果

    查看扫描任务执行结果 敏感数据发现任务执行完成后,系统会扫描并识别数据资产中的敏感数据。您可以在执行结果中查看具体的敏感数据信息。 操作步骤 使用系统管理员sysadmin账号登录实例Web控制台。 在左侧导航栏,选择“敏感数据发现 > 敏感数据扫描”。 (可选)设置搜索项,并单击搜索图标,查询指定数据资产。

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  • 执行预训练任务

    执行预训练任务 Step1 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中,可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。

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  • 执行预训练任务

    执行预训练任务 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中,可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。

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  • 获取任务执行历史

    获取任务执行历史 功能介绍 该接口可获取执行任务执行历史。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/cms/workflow/{workflow_id}/executions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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  • 执行任意类型任务失败

    执行任意类型任务失败 问题描述 通过cmdb树选择云服务资源执行任意任务时失败,提示:Access denied, The {E CS Instance/RDS Instance/WorkLoad} does not belong to the current project, {ECS

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