脚本开发”。 在左侧目录上方，单击运行历史图标，显示该登录用户历史7天的脚本、作业的运行记录。 在过滤框中选择“脚本”，展示历史7天的脚本运行记录。 单击某一条运行记录，可查看当时的脚本信息和运行结果。 下载脚本历史运行结果。 系统默认支持所有用户都能下载脚本的历史运行结果。 您可以在结果页签单击“下载结果”。

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运行&报告 用例调试 在“测试用例”页面，单击“调试”，开始执行测试用例。 查看运行结果 调试完成后，可快速查看具体用例执行成功或失败的用时。 单击单条结果记录，可查看执行的详细信息。 父主题： 测试用例管理

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运行Agent 在给出的示例中，Agent中预置了2个工具，分别为： meeting_room_status_query：查询会议室的状态，是否被预定或者正在使用中。 reserve_meeting_room：预定会议室。 单轮执行： 调用run接口运行一个Agent： panguAgent

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接口。 开发MapReduce应用 编译并运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行。 调测MapReduce应用 查看程序运行结果 程序运行结果会写在用户指定的路径下。用户还可以通过UI查看应用运行情况。 调测MapReduce应用 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

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MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce访问多组件样例程序开发思路 父主题： MapReduce开发指南

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运行环境 设备要求： 终端设备（眼镜/PAD），云/边侧 服务器 （按需选择） 配置文件： ARInspect SDK初始配置文件，包括： ARInspect.config，Unity相关配置 slam_sdk_config.json，SLAM算法适配层相关配置 initParam.json，SLAM算法相关配置

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运行流 登录 集成工作台 ，在流编排-我的流页签下面，选中需要运行的流，点击运行。 流运行 运行结果 日志查看 父主题： 集成实施最佳实践

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流运行 集成工作台-流编排-我的流，选中并点击运行。 父主题： 运行流

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运行结果 父主题： 运行流

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运行任务 功能介绍 运行任务。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{project_id}/instances/{instance_i

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运行环境 支持的数据库 DSC支持的源数据库如所示。 表1 支持的源数据库 数据库名称 数据库版本 Teradata 13.1 MySQL 8.0 DSC支持的目标数据库如所示。 表2 支持的目标数据库 数据库名称 数据库版本 DWS DWS 8.1.0及以上集群版本 硬件要求 DSC对硬件的要求如表3所示。

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运行流 本小节介绍如何运行流。 前提条件 已创建流，具体请参见创建流。 操作步骤 在开天集成工作台界面中，选择左侧导航栏中的“流编排 > 我的流”。 （可选）在流列表中，选择状态为“待开启”的流，单击状态列的“开启”启动流。 单击操作列的“运行”，在弹出的“基本信息”界面单击“运行”运行流。

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后台运行 如果您有大量任务在OBS Browser+中运行，同时希望能够关闭OBS Browser+的UI界面，以方便进行其他操作，同时希望所有的任务能够后台运行。这时候，您可以单击关闭OBS Browser+工具，并选择后台运行；这时候您的所有任务将进入后台运行模式；您可以在系统托盘中双击OBS

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运行Agent 单轮执行 调用run接口运行一个Agent： agent.run("帮我定个下午3点到8点2303会议室") Agent的运行时会进行自我迭代，并且选择合适的工具，在日志中打印最终的执行结果： 用户: 帮我定个下午3点到8点2303会议室 助手: 好的，2023-11-17

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在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。 登录Yarn

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MapReduce应用开发简介 准备开发和运行环境 使用IntelliJ IDEA工具，请根据指导完成开发环境配置。 MapReduce的运行环境即MapReduce客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备MapReduce开发和运行环境 准备工程 MapReduce提供了不同场景下的样例程序

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MapReduce应用开发简介 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（applicat

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调测MapReduce应用 在本地Windows环境中调测MapReduce应用 在Linux环境中调测MapReduce应用 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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