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- hadoop mapreduce job 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) MRS 與自建Hadoop對(duì)比 MRS與自建Hadoop對(duì)比 時(shí)間：2020-09-23 14:33:16 MapReduce服務(wù) （MRS）提供租戶(hù)完全可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 查詢(xún)job狀態(tài)ShowJob 查詢(xún)job狀態(tài)ShowJob 時(shí)間：2023-08-01 11:33:29 API網(wǎng)關(guān) 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計(jì)算 彈性伸縮 功能介紹 該接口為擴(kuò)展接口，主要用于查詢(xún)異步接口執(zhí)行情況，比如查詢(xún)導(dǎo)出鏡像任務(wù)的執(zhí)行狀態(tài)。 調(diào)試 您可以在API來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 工作負(fù)載Job語(yǔ)法 工作負(fù)載Job語(yǔ)法 時(shí)間：2021-07-01 09:39:58 Job關(guān)鍵字段： Parallelism: 在同一時(shí)間運(yùn)行的最大的Pod的數(shù)量； Completions: 指定Job成功需要運(yùn)行成功的Pod的數(shù)量； BackoffLimit:來(lái)自：百科![]()
根據(jù)不同Job類(lèi)型，顯示不同的內(nèi)容。裸金屬服務(wù)器相關(guān)操作顯示server_id；網(wǎng)卡相關(guān)操作顯示nic_id；有子Job時(shí)為子Job的詳情。 job_id String Job ID。 job_type String Job的類(lèi)型，包含以下類(lèi)型： baremetalBatchCreate：批量創(chuàng)建裸金屬服務(wù)器 bar來(lái)自：百科![]()
RUNNING FAIL INIT entities SubJobEntities object Job操作的對(duì)象。 job_id String Job ID。 job_type String Job的類(lèi)型。createProtectionGroupNoCG：創(chuàng)建保護(hù)組。deletePro來(lái)自：百科![]()
RUNNING FAIL INIT entities SubJobEntities object 子job的響應(yīng)信息。 job_id String 子job的ID。 job_type String 子job的類(lèi)型。createVolume：創(chuàng)建單個(gè)云硬盤(pán)。batchCreateVolume：批來(lái)自：百科![]()
在原生的YARN資源調(diào)度機(jī)制中，如果先提交的MapReduce Job長(zhǎng)時(shí)間地占據(jù)整個(gè)Hadoop集群的資源，會(huì)使得后提交的Job一直處于等待狀態(tài)，直到Running中的Job執(zhí)行完并釋放資源。 MRS集群提供了任務(wù)優(yōu)先級(jí)調(diào)度機(jī)制。此機(jī)制允許用戶(hù)定義不同優(yōu)先級(jí)的Job，后啟動(dòng)的高優(yōu)先級(jí)Job能夠獲取運(yùn)行中的來(lái)自：專(zhuān)題![]()
object job信息體，自身循環(huán)體 表3 SubJobsInfo 參數(shù) 參數(shù)類(lèi)型 描述 sub_jobs Array of objects 子job信息，類(lèi)型與主job一致 請(qǐng)求示例 查詢(xún)job id為ff808082843684110184e155fdb36461的job詳情 GET來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 查詢(xún)Job狀態(tài)readBatchV1NamespacedJobStatus 查詢(xún)Job狀態(tài)readBatchV1NamespacedJobStatus 時(shí)間：2023-12-20 16:46:05 功能介紹 查詢(xún)Job狀態(tài)。 調(diào)用方法 請(qǐng)參見(jiàn)如何調(diào)用API。 URI來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) hadoop三大組件是什么 hadoop三大組件是什么 時(shí)間：2020-09-21 09:15:14 hadoop三大組件mapreduce分布式運(yùn)算框架yarn任務(wù)調(diào)度平臺(tái)hdfs分布式文件系統(tǒng) 1.HDFS數(shù)據(jù)存放策略：分塊存儲(chǔ)+副本存放。 2.數(shù)據(jù)拓?fù)浣Y(jié)來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)來(lái)源和格式多種多樣。 數(shù)據(jù)處理通常由多個(gè)任務(wù)構(gòu)成，對(duì)資源需要進(jìn)行詳細(xì)規(guī)劃。 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)（MapReduce Service）提供租戶(hù)完全可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件。包年更優(yōu)惠，買(mǎi)1年只需付10個(gè)月費(fèi)用來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云MapReduce服務(wù)提交MapReduce作業(yè) 華為云MapReduce服務(wù)提交MapReduce作業(yè) 時(shí)間：2020-11-24 16:00:05 本視頻主要為您介紹華為云MapReduce服務(wù)提交MapReduce作業(yè)的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述：來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 工作負(fù)載Job常用操作 工作負(fù)載Job常用操作 時(shí)間：2021-07-01 09:44:03 創(chuàng)建Job: # kubectl create job pi --from=cronjob/a-cronjob # 從cronjob獲取模板創(chuàng)建Job # kubectl create來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Job/CronJob使用注意點(diǎn) Job/CronJob使用注意點(diǎn) 時(shí)間：2021-07-01 09:46:49 在使用工作負(fù)載Job/CronJob時(shí)，要注意以下這些： 1. 合理設(shè)置Job 的并發(fā)度，和所需的完成數(shù)量； 2. 合理設(shè)置失敗重試次數(shù)，當(dāng)前系統(tǒng)默認(rèn)值為6；來(lái)自：百科![]()
是否應(yīng)用上述查詢(xún)下推的增強(qiáng)。 MRS精選文章推薦 大數(shù)據(jù)分析是什么_使用MapReduce_創(chuàng)建MRS服務(wù) MapReduce工作原理_MapReduce是什么意思_MapReduce流程 MapReduce服務(wù)_什么是HetuEngine_如何使用HetuEngine 免費(fèi)云服來(lái)自：專(zhuān)題![]()
大數(shù)據(jù)分析是什么_使用MapReduce_創(chuàng)建MRS服務(wù) MapReduce工作原理_MapReduce是什么意思_MapReduce流程 MapReduce服務(wù)_如何使用MapReduce服務(wù)_MRS集群客戶(hù)端安裝與使用 MapReduce服務(wù)_什么是MapReduce服務(wù)_什么是HBase來(lái)自：專(zhuān)題![]()
工作負(fù)載Job/CronJob概述 工作負(fù)載Job/CronJob概述 時(shí)間：2021-07-01 09:38:20 Job 主要處理一些短暫的一次性任務(wù)： 1. 保證指定數(shù)量Pod成功運(yùn)行結(jié)束； 2. 支持并發(fā)執(zhí)行； 3. 支持錯(cuò)誤自動(dòng)重試； 4. 支持暫停/恢復(fù)Job。 Job的典型使用場(chǎng)景：計(jì)算以及訓(xùn)練任務(wù)來(lái)自：百科![]()
續(xù)使用傳統(tǒng)的 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 的上層應(yīng)用，特別是商業(yè)智能BI類(lèi)的應(yīng)用。 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)（MapReduce Service）提供租戶(hù)完全可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件。包年更優(yōu)惠，買(mǎi)1年只需付10個(gè)月費(fèi)用來(lái)自：百科
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