运行&报告 运行测试套件 在待执行测试套件详情页面，单击“执行”，运行测试套件。 查看测试报告 页面右侧可快速查看最近测试结果。 单击测试结果的，可查看测试结果的运行报告。 单击”更多执行历史”，可查看历史测试结果的运行报告。 父主题： 测试套件管理

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运行测试 简介 测试视图 测试启动配置 父主题： 测试

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运行代码 您可以通过以下的任意方式来使用当前选定的解释器运行代码： 单击CodeArts IDE主工具栏上的“开始执行（不调试）”按钮 （），以启动内置的“当前文件”启动配置。 在代码编辑器的任意位置右键单击，并选择“在终端中运行 Python 文件”。如果您在选定的代码块上调用此命令，则可以仅运行该部分代码。

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运行测试 CodeArts IDE为运行和调试您的测试用例提供了多个选项： 在测试类的代码编辑器中，单击测试类声明旁的运行按钮（），运行该类中的所有测试。或者单击某个测试方法旁边的运行按钮来仅运行单个测试。要调试测试，请右键单击运行按钮（），并从上下文菜单中选择“调试测试”。 使用“测试”视图来管理和运行测试。

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运行流 登录 集成工作台 ，在流编排-我的流页签下面，选中需要运行的流，点击运行。 流运行 运行结果 日志查看 父主题： 集成实施最佳实践

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流运行 集成工作台-流编排-我的流，选中并点击运行。 父主题： 运行流

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流程运行 完成任务 撤销流程 保存申请单草稿 启动流程 父主题： 流程引擎

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集群运行 当集群状态为“不可用”时，如何排查解决？ CCE集群如何重置或重装？ 如何确认已创建的集群是否为多控制节点模式？ 是否可以直接连接CCE集群的控制节点？ CCE集群删除之后相关数据能否再次找回？ 为什么CCE集群界面的节点磁盘监控看起来不准确？ 如何修改CCE集群名称？

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运行&报告 用例调试 在“测试用例”页面，单击“调试”，开始执行测试用例。 查看运行结果 调试完成后，可快速查看具体用例执行成功或失败的用时。 单击单条结果记录，可查看执行的详细信息。 父主题： 测试用例管理

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脚本开发”。 在左侧目录上方，单击运行历史图标，显示该登录用户历史7天的脚本、作业的运行记录。 在过滤框中选择“脚本”，展示历史7天的脚本运行记录。 单击某一条运行记录，可查看当时的脚本信息和运行结果。 下载脚本历史运行结果。 系统默认支持所有用户都能下载脚本的历史运行结果。 您可以在结果页签单击“下载结果”。

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运行流程引擎的流程运行服务 使用已有流程元模板启动流程 审批已启动的流程任务 父主题： 流程引擎使用指南

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application. 回答 这是性能规格的问题，MapReduce任务运行失败的根本原因是由于ApplicationMaster的内存溢出导致的，即物理内存溢出导致被NodeManager kill。 解决方案： 将ApplicationMaster的内存配置调大，在客户端“客户端安装

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降低内存的处理方案 如果当前集群内存负载较高，或出现“memory is temporary unavailable”内存报错，首先利用日志信息确定内存异常节点，然后连接到该节点查询pv_total_memory_detail视图确认当前是否还存在内存不足问题，可比较proces

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优化Flink内存GC参数 操作场景 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container

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Spark Core内存调优 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default

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配置NameNode内存参数 配置场景 在HDFS中，每个文件对象都需要在NameNode中注册相应的信息，并占用一定的存储空间。随着文件数的增加，当原有的内存空间无法存储相应的信息时，需要修改内存大小的设置。 配置描述 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS“全部配置”页面。

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PMS进程占用内存高 用户问题 主Master节点内存使用率高如何处理？ 问题现象 主Master节点内存使用率高，且用top -c命令查询的内存占用量高的是如下idle的进程。 原因分析 PostgreSQL缓存：除了常见的执行计划缓存、数据缓存，PostgreSQL为了提高生

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怎样配置Windows弹性云 服务器 的虚拟内存？ 开启弹性云服务器的虚拟内存后，会导致内存I/O性能下降。当弹性云服务器内存不足时，建议通过变更规格操作来扩大内存。若因业务需要，必须开启虚拟内存，请参见本节内容进行配置。 内存使用率已经非常高，同时I/O性能也不是很好的情况下，如果配置虚拟内存会起到反

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"knowledge_repo_id" : "176e63a2-73bd-415c-aab2-f688030855e3", "chat_title" : "今天天气好吗", "create_date_time" : "1695195285924", "is_del" : 0 }, {

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优化Flink内存GC参数 操作场景 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container

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Spark Core内存调优 操作场景 并行度控制任务的数量，影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到合适。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度

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