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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GS_JOB_ATTRIBUTE GS_JOB_ATTRIBUTE系统表提供了DBE_SCHEDULER定时任务的相关属性信息，其中包括定时任务，定时任务类，证书，授权，程序和调度的基本属性。新安装数据库实例普通用户无权限访问。 表1 GS_JOB_ATTRIBUTE字段 名称 类型

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GS_JOB_ATTRIBUTE GS_JOB_ATTRIBUTE系统表提供了DBE_SCHEDULER定时任务的相关属性信息，其中包括定时任务、定时任务类、证书、授权、程序和调度的基本属性。新安装数据库集群普通用户无权限访问。 表1 GS_JOB_ATTRIBUTE字段 名称 类型

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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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GS_JOB_ARGUMENT GS_JOB_ARGUMENT系统表提供了DBE_SCHEDULER定时任务和程序的参数属性。 表1 GS_JOB_ARGUMENT字段 名称 类型 描述 oid oid 行标识符（隐含字段）。 argument_position integer 定时任务或程序的参数位置。

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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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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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<out>"); System.exit(2); } Job job = new Job(conf, "job name"); // 设置找到主任务所在的jar包。 job.setJar("D:\\job-examples.jar"); // job.setJarByClass(TestWordCount

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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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节。 参数 描述 默认值 mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps 为job安排reduce前应完成的映射数的分数形式。默认100%的Map跑完后开始起Reduce。 1.0 父主题： MapReduce性能调优

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节。 参数 描述 默认值 mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps 为job安排reduce前应完成的映射数的分数形式。默认100%的Map跑完后开始起Reduce。 1.0 父主题： MapReduce性能调优

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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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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，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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实例化Job Job job = Job.getInstance(conf); job.setJarByClass(MultiComponentExample.class); // 设置mapper&reducer类 job.se

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map任务的内存限制。 4096 mapreduce.map.java.opts map子任务的JVM参数。如果设置，会替代mapred.child.java.opts参数；如果未设置-Xmx，Xmx值从mapreduce.map.memory.mb*mapreduce.job.heap.memory-mb

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map任务的内存限制。 4096 mapreduce.map.java.opts map子任务的JVM参数。如果设置，会替代mapred.child.java.opts参数；如果未设置-Xmx，Xmx值从mapreduce.map.memory.mb*mapreduce.job.heap.memory-mb

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MapReduce性能调优 多CPU内核下MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle调优 MapReduce大任务的AM调优 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow Start调优MapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化

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MapReduce性能调优 多CPU内核下的MapReduce调优配置 配置MapReduce Job基线 MapReduce Shuffle调优 MapReduce大任务的AM调优 配置MapReduce任务推测执行 通过Slow Start调优MapReduce任务 MapReduce任务commit阶段优化

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