educer抽象类实现。 main方法提供建立一个MapReduce job，并提交MapReduce作业到Hadoop集群。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.bigdata.mapreduce.examples.MultiComponentExample类：

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，并且对关键的接口函数有所了解。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，代码示例只涉及了MapReduce作业，其他作业的API调用代码是一样的，仅job配置“job.properties”与工作流配置“workflow.xml”需根据实际情况设置。

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并且对关键的接口函数有所了解。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，代码示例只涉及了MapReduce作业，其他作业的API调用代码是一样的，只是job配置“job.properties”与工作流配置文件“workflow.xml”不一样。

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并且对关键的接口函数有所了解。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，代码示例只涉及了MapReduce作业，其他作业的API调用代码是一样的，只是job配置“job.properties”与工作流配置“workflow.xml”不一样。

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Job: Running job: job_1456738266914_0005 回答 对于上述出现的问题，ResourceManager在其WebUI上提供了MapReduce作业关键步骤的诊断信息，对于一个已经提交到YARN上的MapReduce任务，用户可以通过该诊断信息获取当前作业的状态以及处于该状态的原因。

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，并且对关键的接口函数有所了解。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，代码示例只涉及了MapReduce作业，其他作业的API调用代码是一样的，仅job配置“job.properties”与工作流配置文件“workflow.xml”需根据实际情况设置。

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Job: Running job: job_1456738266914_0005 回答 对于上述出现的问题，ResourceManager在其WebUI上提供了MapReduce作业关键步骤的诊断信息，对于一个已经提交到YARN上的MapReduce任务，用户可以通过该诊断信息获取当前作业的状态以及处于该状态的原因。

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MapReduce任务异常，临时文件未删除 用户问题 MapReduce任务异常临时文件为什么没有删除？ MR任务即MapReduce任务，关于MapReduce介绍请参考MapReduce。 问题现象 HDFS临时目录文件过多，占用内存。 原因分析 MapReduce任务提交时

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mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示：该值来自job.properties所定义。

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mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示：该值来自“job.properties”所定义。

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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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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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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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Body： { "job_name":"MapReduceTest", "job_type":"MapReduce", "arguments":[ "obs://obs-test/program/hadoop-mapreduce-examples-x

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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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CCI.Job 模型说明 CCI.Job用于创建Job资源对象。 模型属性 表1 模型定义属性说明 属性 是否必选 描述 k8sManifest 是 kubernetes的job对象的原生的manifest 参数类型：dict 取值说明：用户自定义，建议使用公开镜像（上传镜像到镜

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删除Volcano Job 功能介绍 删除Volcano Job。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /apis/batch.volcano.sh/v1alpha1/namespaces/{namespace}/jobs/{name} 表1 路径参数 参数 是否必选

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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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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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