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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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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2023-05-18 20:05:56,692 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1683438782910_0008 2023-05-18 20:06:07,250 INFO mapreduce.Job: Job job_1683438782910_0008

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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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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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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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，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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操作步骤 获取MapReduce上已完成任务的具体信息 命令： curl -k -i --negotiate -u : "http://10.120.85.2:19888/ws/v1/history/mapreduce/jobs" 其中10.120.85.2为MapReduce的“JH

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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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ServiceStage.Job ServiceStage.Job元素是对ServiceStage上原有功能的兼容。该元素在 应用编排服务 中即将下线，推荐您使用CCE服务的相关资源进行创建，或者使用后续即将上线的AOS.Application元素类型。 父主题： 元素列表

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中包含系统中保存的job状态列表，单个job的状态结构如表3。 表3 job状态结构 参数 类型 说明 jobId String Job名称。 request Object 请求内容，包括command、url和body体。 status String Job执行状态，取值为pe

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间无法感知其存在。 Job Pipeline流图结构 Pipeline是由Flink的多个Job通过TCP连接起来，上游Job可以直接向下游Job发送数据。这种发送数据的流图称为Job Pipeline，如图1所示。 图1 Job Pipeline流图 Job Pipeline原理介绍

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child.java.opts参数；如果未设置-Xmx，Xmx值从mapreduce.map.memory.mb*mapreduce.job.heap.memory-mb.ratio计算获取。 集群已开启Kerberos认证：-Djava.net.preferIPv4Stack=true

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child.java.opts参数；如果未设置-Xmx，Xmx值从mapreduce.map.memory.mb*mapreduce.job.heap.memory-mb.ratio计算获取。 MRS 3.x之前版本：-Xmx2048M -Djava.net.preferIPv4Stack=true

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