String 项目编号，获取方法请参见项目ID和账号ID。 jobName 否 String 作业名称。 如果要查询指定批处理作业的实例列表，jobName就是批处理作业名称； 如果要查询实时作业下某个节点关联的子作业，jobName格式为[实时作业名称]_[节点名称]。 minPlanTime

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度为1～128个字符。 子作业名称 是 选择需要调用的子作业名称。 说明： 您只能选择已存在的批处理作业名称，此批处理作业不能为作业本身，并且该批处理作业为不包含Sub Job节点的作业。 子作业参数名称 是/否 当节点属性中子作业参数配置为空时，子作业使用自身参数变量执行。父作业的“子作业参数名称”不显现。

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V2.0考试覆盖：大数据应用开发总指导、大数据主流技术、大数据场景化解决方案（离线批处理、实时检索、实时流处理、融合数仓）、大数据应用开发流程等内容。 知识点 大数据应用开发总指导 5% 大数据离线批处理场景化解决方案 20% 大数据实时检索场景化解决方案 25% 大数据实时流计算场景化解决方案

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数据处理方式：“按字节数”和“按批处理”。 表1 数据处理方式介绍 数据处理方式 说明 按字节数 需配置“最大字节数”，每次触发时获取记录的最大字节数。只有当分区中单条记录小于该值，才能被获取。设置范围：0KB-4MB。 按批处理 需配置“批处理大小”，单次拉取的最大数据条数。只

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one-off tasks），即仅执行一次的任务，它保证批处理任务的一个或多个Pod成功结束。 Job：是Kubernetes用来控制批处理型任务的资源对象。批处理业务与长期伺服业务（Deployment、StatefulSet）的主要区别是批处理业务的运行有头有尾，而长期伺服业务在用户不停

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Flink SQL作业将OBS表映射为 DLI 的分区表 场景概述 用户使用Flink SQL作业时，需要创建OBS分区表，用于后续进行批处理。 操作步骤 该示例将car_info数据，以day字段为分区字段，parquet为编码格式，转储数据到OBS。更多内容请参考《 数据湖探索 Flink

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Beeline高可靠性 操作场景 在批处理任务运行过程中，beeline客户端由于网络异常等问题断线时，Hive能支持beeline在断线前已经提交的任务继续运行。当再次运行该批处理任务时，已经提交过的任务不再重新执行，直接从下一个任务开始执行。 在批处理任务运行过程中，HiveSer

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开发作业前，您可以通过图1了解数据开发模块作业开发的基本流程。 图1 作业开发流程 新建作业：当前提供两种作业类型：批处理和实时处理，分别应用于批量数据处理和实时连接性数据处理，其中批处理作业还支持Pipeline和单节点作业两种模式，具体请参见新建作业。 开发作业：基于新建的作业，进行作业

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Beeline高可靠性 操作场景 在批处理任务运行过程中，beeline客户端由于网络异常等问题断线时，Hive能支持beeline在断线前已经提交的任务继续运行。当再次运行该批处理任务时，已经提交过的任务不再重新执行，直接从下一个任务开始执行。 在批处理任务运行过程中，HiveSer

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Batch方法执行批处理。 1 int[] rowcount = pstmt.executeBatch(); 调用PreparedStatement的close方法关闭预编译语句对象。 1 pstmt.close(); 在实际的批处理过程中，通常不终止批处理程序的执行，否则会

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Batch方法执行批处理。 1 int[] rowcount = pstmt.executeBatch(); 调用PreparedStatement的close方法关闭预编译语句对象。 1 pstmt.close(); 在实际的批处理过程中，通常不终止批处理程序的执行，否则会

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Batch方法执行批处理。 1 int[] rowcount = pstmt.executeBatch(); 调用PreparedStatement的close方法关闭预编译语句对象。 1 pstmt.close(); 在实际的批处理过程中，通常不终止批处理程序的执行，否则会

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ch_id} 查询所有批处理作业 listAllBatchJobs - GET /v2.0/{project_id}/batches 查询批处理作业详情 - - GET /v2.0/{project_id}/batches/{batch_id} 查询批处理作业状态 getStateBatchJob

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tasks)，即仅执行一次的任务，它保证批处理任务的一个或多个 Pod 成功结束。 短时任务（Job）：是Kubernetes用来控制批处理型任务的资源对象。批处理业务与长期伺服业务（Deployment、Statefulset）的主要区别是批处理业务的运行有头有尾，而长期伺服业务在

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行状况。 Yarn和MapReduce的关系 MapReduce是运行在Yarn之上的一个批处理的计算框架。MRv1是Hadoop 1.0中的MapReduce实现，它由编程模型（新旧编程接口）、运行时环境（由JobTracker和TaskTracker组成）和数据处理引擎（Ma

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String 项目编号，获取方法请参见项目ID和账号ID。 job_name 是 String 作业名称。 如果要查询指定批处理作业的实例列表，job_name就是批处理作业名称； 如果要查询实时作业下某个节点关联的子作业，job_name格式为[实时作业名称]_[节点名称]。 min_plan_time

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作业开发 作业开发流程 新建作业 开发Pipeline作业 开发批处理单任务SQL作业 开发实时处理单任务 MRS Flink SQL作业 开发实时处理单任务MRS Flink Jar作业 开发实时处理单任务DLI Spark作业 调度作业 提交版本 发布作业任务 （可选）管理作业

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CTI返回通用错误码 表1 CTI返回通用错误码 错误结果码 说明 120000 接口错误 120001 批处理最大个数为500 120002 配置已经存在 120003 配置不存在 120004 已经达到最大数 120005 配置项校验失败 120006 线程达到最大个数 父主题：

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查询作业列表 功能介绍 查询批处理或实时作业列表，每次查询返回的作业数量上限是100。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。 URI URI格式 GET /v1/{project_id}/jobs?jobType={jobType}&offset

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历史API 委托相关API（废弃） 分组资源相关API（废弃） Spark批处理相关API（废弃） SQL作业相关API（废弃） 资源相关API（废弃） 权限相关API（废弃） 队列相关API（废弃） 跨源认证相关API（废弃） 增强型跨源连接相关API（废弃） 模板相关API（废弃）

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yaml -i %%a echo/ ) pause 图2 批处理文件说明 如果执行NGS批量任务时需要变更不同的原始数据、参考基因序列、测序平台、文件前缀等，请参考上述批处理文件示例，将需要变更的数据补充完整。 .bat批处理文件需要和命令行工具放在同一路径下，同时，命令行工具需为登录状态。

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