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根據(jù)不同Job類型，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時為子Job的詳情。 job_id String Job ID。 job_type String Job的類型，包含以下類型： baremetalBatchCreate：批量創(chuàng)建裸金屬服務(wù)器 bar來自：百科![]()
華為云計算 云知識 查詢Job狀態(tài)readBatchV1NamespacedJobStatus 查詢Job狀態(tài)readBatchV1NamespacedJobStatus 時間：2023-12-20 16:46:05 功能介紹 查詢Job狀態(tài)。 調(diào)用方法 請參見如何調(diào)用API。 URI來自：百科![]()
object job信息體，自身循環(huán)體 表3 SubJobsInfo 參數(shù) 參數(shù)類型 描述 sub_jobs Array of objects 子job信息，類型與主job一致 請求示例 查詢job id為ff808082843684110184e155fdb36461的job詳情 GET來自：百科![]()
華為云計算 云知識 工作負載Job常用操作 工作負載Job常用操作 時間：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來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Job/CronJob使用注意點 Job/CronJob使用注意點 時間：2021-07-01 09:46:49 在使用工作負載Job/CronJob時，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)，當前系統(tǒng)默認值為6；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 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。 場景描述：來自：百科![]()
華為云計算 云知識 MapReduce服務(wù) MapReduce服務(wù) 時間：2020-10-29 15:23:40 MapReduce服務(wù)（MRS）打造了高可靠、高安全、易使用的運行維護平臺，對外提供大容量的數(shù)據(jù)存儲和分析能力，可解決各大企業(yè)的數(shù)據(jù)存儲和處理需求。用戶可以獨立申請和來自：百科![]()
工作負載Job/CronJob概述 工作負載Job/CronJob概述 時間：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成功運行結(jié)束； 2. 支持并發(fā)執(zhí)行； 3. 支持錯誤自動重試； 4. 支持暫停/恢復Job。 Job的典型使用場景：計算以及訓練任務(wù)來自：百科![]()
能基于索引查詢的場景。 4、數(shù)據(jù)融合處理 MapReduce提供多種主流計算引擎：MapReduce（批處理）、Tez（DAG模型）、Spark（內(nèi)存計算）、SparkStreaming（微批流計算）、Storm（流計算）、Flink（流計算），滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，將數(shù)據(jù)進行來自：專題![]()
使用Hive客戶端創(chuàng)建外部表 MapReduce服務(wù) MRS 03:44 MapReduce服務(wù) MRS 安裝及使用MRS客戶端 MapReduce服務(wù) MRS 03:22 MapReduce服務(wù) MRS 使用HBase客戶端創(chuàng)建表 MapReduce服務(wù) MRS 04:20 MapReduce服務(wù) MRS來自：專題![]()
Governance構(gòu)建更安全的軟件開發(fā)生命周期 華為云軟件開發(fā)生產(chǎn)線（CodeArts）1月新功能特性 華為云 FunctionGraph 函數(shù)工作流：打破 AIGC 部署困局，釋放企業(yè)無限潛能 批量遷移GitLab內(nèi)網(wǎng)倉庫到代碼托管CodeArts Repo來自：百科![]()
華為云計算 云知識 MapReduce服務(wù)初體驗 MapReduce服務(wù)初體驗 時間：2020-12-02 11:17:34 本實驗指導用戶在華為云上創(chuàng)建、配置、訪問MapReduce服務(wù)，并基于MapReduce服務(wù)提供的HDFS實現(xiàn)單詞統(tǒng)計。 實驗?zāi)繕伺c基本要求 掌握MRS服務(wù)的申請與使用。來自：百科![]()
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優(yōu)勢。 立即體驗MRS 了解詳情 Flink簡介 Flink介紹 Flink是一個批處理和流處理結(jié)合的統(tǒng)一計算框架，其核心是一個提供了數(shù)據(jù)分發(fā)以及并行化計算的流數(shù)據(jù)處理引擎。它的最大亮點是流處理，是業(yè)界常見的開源流處理引擎。 Flink應(yīng)用場景 Flink適合的應(yīng)用場景是低時延的數(shù)據(jù)處理（Data來自：專題![]()
SQL引擎上的流式數(shù)據(jù)處理引擎，用戶可以使用Scala、Java、Python或R中的Dataset/DataFrame API進行流數(shù)據(jù)聚合運算、按事件時間窗口計算、流流Join等操作。當流數(shù)據(jù)連續(xù)不斷的產(chǎn)生時，Spark SQL將會增量的、持續(xù)不斷的處理這些數(shù)據(jù)并將結(jié)果更新到結(jié)果集中。同時，系統(tǒng)通過checkpoint和Write來自：專題![]()
華為云計算 云知識 華為云MapReduce服務(wù) 華為云MapReduce服務(wù) 時間：2020-12-15 09:17:34 MapReduce服務(wù)（MapReduce Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件。來自：百科
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