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

查看更多 →

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。

查看更多 →

16:44:57 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:200 16/03/03 16:44:57 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1456738266914_0005

查看更多 →

apache.hadoop.mapreduce.Job - Running job: job_1468241424339_0002 31177 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - Job job_1468241424339_0002

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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。

查看更多 →

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

查看更多 →

HiveServer 主要查看SQL语句的执行计划，进行SQL相关的调优，并结合MapReduce/Spark引擎的相关参数，主要是Job数量，Map数量，Reduce数量。 通用测试标准 Hive性能上业界主要是拿TPC-DS来跟同类型的产品或者自己的老版本进行对比。标准测试仅做为性能测试的一些参考。

查看更多 →

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

查看更多 →

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。

查看更多 →

不涉及 默认取值： 不涉及 请求示例 MapReduce作业请求示例 POST https://{endpoint}/v1.1/{project_id}/jobs/submit-job { "job_type" : 1, "job_name" : "mrs_test_j

查看更多 →

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。

查看更多 →

查询PublicIp数量 功能介绍 查询PublicIp数量 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/elasticips 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 请求参数 无 响应参数

查看更多 →

Long 总数量。 functions_count Long 函数数量。 catalogs_count Long 目录数量。 databases_count Long 数据库数量。 tables_count Long 表数量。 partitions_count Long 分区数量。 indexes_count

查看更多 →

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。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

端进行配置。 mapreduce.map.output.compress指定了Map任务输出结果可以在网络传输前被压缩。这是一个per-job的配置。 mapreduce.map.output.compress.codec指定用于压缩的编解码器。 mapreduce.map.output

查看更多 →

问题 开启Native Task特性后，Reduce任务在部分操作系统运行失败。 回答 运行包含Reduce的Mapreduce任务时，通过-Dmapreduce.job.map.output.collector.class=org.apache.hadoop.mapred.nativetask

查看更多 →