完成后开始任务调度。在main()调用的OsMain函数中，会调用OsAppInit()创建一个名为“app_Task”的任务，该任务的处理函数为app_init()。用户可以直接在app_init()中添加自己的代码，可以为一段功能代码或者是一个任务。 父主题： 任务创建示例

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ProcessorDataSource objects 数据处理任务的输入通道列表，与data_source二选一。 is_current Boolean 当前任务是否是该版本的同类型任务中的最新任务。 name String 数据处理任务名称。 result Object 数据处理任务输出的结果，status为2时会出现该字段，用于特征分析任务。

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在左侧导航栏选择“安全态势 > 任务中心”，进入任务中心后，选择“已处理”页签，进入已处理任务页面。 图2 我已处理 图3 已处理 在已处理任务列表中查看已处理任务详情。 当待办任务较多时，可以通过搜索功能，选择待办任务相关属性，并在搜索框中输入关键词，单击，即可快速查询指定任务。 表1 已处理任务参数说明

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创建与该销售拓展任务关联的商机。 处理销售拓展任务。 处理结果中选择“是否沟通”，选择“回访结果”；回访详情中输入“其他沟通详情”，单击“保存草稿”，可保存此次任务的处理结果。 销售拓展任务完成后，单击“已完成处理”，在确认框中单击“确定”。 父主题： 营销任务

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> 营销任务>销售拓展任务>我的客户”。 在任务列表中，选择一条待处理的销售拓展任务，单击“操作”列的“处理”。 进入“处理”页面。 处理销售拓展任务。 处理结果中选择“是否沟通”，选择“回访结果”；回访详情中输入“其他沟通详情”，单击“保存草稿”，可保存此次任务的处理结果。 销

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r。RM会在另一计算节点上启动新的ApplicationAttempt。 对于不同类型的应用，希望以不同方式处理AM重启的事件。MapReduce类应用的目标是不丢失任务，但允许丢失当前运行的Container。但是对于长周期的YARN服务而言，用户可能并不希望由于AM的故障而导致整个服务停止运行。

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reducer.class Reducer类名 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

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reducer.class Reducer类名 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

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reducer.class Reducer类名 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

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reducer.class Reducer类名 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

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提交任务类响应 任务ID的响应 订单ID的响应 父主题： 公共参数

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r。RM会在另一计算节点上启动新的ApplicationAttempt。 对于不同类型的应用，希望以不同方式处理AM重启的事件。MapReduce类应用的目标是不丢失任务，但允许丢失当前运行的Container。但是对于长周期的YARN服务而言，用户可能并不希望由于AM的故障而导致整个服务停止运行。

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MapReduce任务长时间无进展 问题 MapReduce任务长时间无进展。 回答 一般是因为内存太少导致的。当内存较小时，任务中拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间，您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优

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MapReduce任务长时间无进展 问题 MapReduce任务长时间无进展。 回答 一般是因为内存太少导致的。当内存较小时，任务中复制map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间，您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优

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通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行，则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。如果集群无此参数，或参数值为“fals

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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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Format类，用来读取数据，切分数据块。 setJarByClass(Class< > cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包

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配置MapReduce任务日志归档和清理机制 配置场景 执行一个MapReduce应用会产生两种类型日志文件：作业日志和任务日志。 作业日志由MRApplicationMaster产生，详细记录了作业启动时间、运行时间，每个任务启动时间、运行时间、Counter值等信息。此日志内

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创建数据处理任务 您可以创建一个数据处理任务，对已有的数据进行数据校验、数据清洗、数据选择或者数据增强操作。 前提条件 数据已准备完成：已经创建数据集或者已经将数据上传至OBS。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 创建数据处理任务 登录ModelArts管理控制

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处理大单续订任务 合作伙伴可以处理其权限范围内的大单续订任务。 操作步骤 使用合作伙伴账号登录华为云。 单击页面右上角账号下拉框中的“伙伴中心”，进入伙伴中心。 在顶部导航栏中选择“销售 > 辅助销售 > 营销任务>大单续订任务”。 在任务列表中，选择一条待处理的任务，单击“操作”列的“处理”，进入“处理”页面。

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系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 MapReduce JobHistoryServer非堆内存使用率过高，会影响MapReduce任务提交和运行的性能，甚至造成内存溢出导致MapReduce服务不可用。 可能原因 该节点MapReduce JobHistoryServer实例

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