} // 初始化Job任务对象。 @SuppressWarnings("deprecation") Job job = new Job(conf, "Collect Female Info"); job.setJarByClass(FemaleInfoCollector

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hostname:port/oozie -config job.properties文件所在路径 -run 参数列表： 表2 参数列表 参数 含义 job 表示执行的是job任务 -oozie Oozie 服务器 地址（任意节点） -config job.properties文件所在路径 -run

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如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级 问题 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级？ 回答 当您在客户端提交MapReduce任务时，可以在命令行中增加“-Dmapreduce.job.priority=<priority>”参数来设置任务优先级。格式如下：

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如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级 问题 如何在提交MapReduce任务时设置任务优先级？ 回答 当您在客户端提交MapReduce任务时，可以在命令行中增加“-Dmapreduce.job.priority=<priority>”参数来设置任务优先级。格式如下：

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命令： oozie job -oozie https://oozie server hostname:port/oozie -config job.properties文件所在路径 -run 参数列表： 表2 参数列表 参数 含义 job 表示执行的是job任务 -oozie Oozie服务器地址（任意节点）

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：执行 MRS 服务的Spark作业 MapReduce ：执行MRS服务的MapReduce作业 请求示例 查询实时作业job_sms作业运行状态以及各个节点运行状态。 GET /v1/b384b9e9ab9b4ee8994c8633aabc9505/jobs/job_sms/status 响应示例

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查询Volcano Job详情 功能介绍 查询Volcano Job的详细信息。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /apis/batch.volcano.sh/v1alpha1/namespaces/{namespace}/jobs/{name} 表1 路径参数

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系统每15分钟周期性检测提交到Yarn上的Mapreduce和Spark应用任务（JDBC常驻任务除外），当检测到任务执行时间超过用户指定的超时时间时，产生该告警，但任务仍继续正常执行。其中，Mapreduce的客户端超时参数为“mapreduce.application.timeout

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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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String 批量操作返回的JOB ID 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 job_id String job id job_type String job类型 begin_time String 创建时间 end_time String

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HyG Job管理API HyG算法结果转存 取消HyG Job 父主题： 持久化版

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非索引：当执行成功的Pod数达到实例数时， Job执行成功。Job中每一个Pod都是同质的，Pod之间是独立无关。 索引：系统会为每个Pod分配索引值，取值为 0 到实例数-1。每个分配了索引的Pod都执行成功，则Job执行成功。索引模式下，Job中的Pod命名遵循$(job-name)-$(index)模式。

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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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136 INFO [main] mapreduce.Job: Running job: job_1525338489458_0002 2018-05-08 21:29:28,248 INFO [main] mapreduce.Job: Job job_1525338489458_0002

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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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136 INFO [main] mapreduce.Job: Running job: job_1525338489458_0002 2018-05-08 21:29:28,248 INFO [main] mapreduce.Job: Job job_1525338489458_0002

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查询job的状态，可用于查询创建备份，删除备份，从备份恢复磁盘等API的执行状态。URI格式GET /v1/{project_id}/jobs/{job_id}GET /v1/{project_id}/jobs/{job_id}参数说明参数是否必选描述project_id是项目ID。获取项目ID方法请参考 获取项目IDjob_id是job

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WAITING_EXECUTE entities JobEntities object job的响应信息。 job_id String job的ID。 job_type String job的类型。 createVolume：创建单个云硬盘。 batchCreateVolume：批量创建云硬盘。

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非索引：当执行成功的Pod数达到实例数时， Job执行成功。Job中每一个Pod都是同质的，Pod之间是独立无关。 索引：系统会为每个Pod分配索引值，取值为 0 到实例数-1。每个分配了索引的Pod都执行成功，则Job执行成功。索引模式下，Job中的Pod命名遵循$(job-name)-$(index)模式。

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