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- mapreduce作業(yè)提交方式 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科Loader作業(yè)執(zhí)行引擎，支持以MapReduce方式執(zhí)行Loader作業(yè)。 Submission Engine： Loader作業(yè)提交引擎，支持將作業(yè)提交給MapReduce執(zhí)行。 Job Manager： 管理Loader作業(yè)，包括創(chuàng)建作業(yè)、查詢(xún)作業(yè)、更新作業(yè)、刪除作業(yè)、激活作業(yè)、去激活作業(yè)、啟動(dòng)作業(yè)、停止作業(yè)。來(lái)自：專(zhuān)題
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Loader通過(guò)MapReduce作業(yè)實(shí)現(xiàn)并行的導(dǎo)入或者導(dǎo)出作業(yè)任務(wù)，不同類(lèi)型的導(dǎo)入導(dǎo)出作業(yè)可能只包含Map階段或者同時(shí)Map和Reduce階段。 Loader同時(shí)利用MapReduce實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)，在作業(yè)任務(wù)執(zhí)行失敗時(shí)，可以重新調(diào)度。 數(shù)據(jù)導(dǎo)入到HBase 在MapReduce作業(yè)的Map階段中從外部數(shù)據(jù)源抽取數(shù)據(jù)。來(lái)自：百科
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信息。 6、（可選）配置高級(jí)選項(xiàng)。 7、單擊“提交”，完成訓(xùn)練作業(yè)的創(chuàng)建。 參數(shù)填寫(xiě)說(shuō)明見(jiàn)創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)。 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)常見(jiàn)問(wèn)題 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)常見(jiàn)問(wèn)題 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時(shí)提示“對(duì)象目錄大小/數(shù)量超過(guò)限制”，如何解決？ 問(wèn)題分析 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)選擇的代碼目錄有大小和文件個(gè)數(shù)限制。 解決方法來(lái)自：專(zhuān)題![]()
MRS精選文章推薦 MRS優(yōu)勢(shì)_什么是MRS_MRS功能 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 MRS備份恢復(fù)_MapReduce備份_數(shù)據(jù)備份 怎樣選擇 彈性云服務(wù)器 _E CS 哪家強(qiáng)_華為ECS來(lái)自：專(zhuān)題![]()
SQL作業(yè) 使用 DLI 提交SQL作業(yè)查詢(xún)RDS MySQL數(shù)據(jù) 本例以SQL作業(yè)訪(fǎng)問(wèn)RDS數(shù)據(jù)庫(kù)表為例，介紹DLI服務(wù)提交SQL作業(yè)訪(fǎng)問(wèn)外部數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)的操作步驟。 本例以SQL作業(yè)訪(fǎng)問(wèn)RDS數(shù)據(jù)庫(kù)表為例，介紹DLI服務(wù)提交SQL作業(yè)訪(fǎng)問(wèn)外部數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)的操作步驟。 使用DLI提交SQL作業(yè)查詢(xún)RDS來(lái)自：專(zhuān)題![]()
使用Hive客戶(hù)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(hù)端 MapReduce服務(wù) MRS 03:22 MapReduce服務(wù) MRS 使用HBase客戶(hù)端創(chuàng)建表 MapReduce服務(wù) MRS 04:20 MapReduce服務(wù) MRS來(lái)自：專(zhuān)題![]()
使用Flink WebUI Flink WebUI提供基于Web的可視化開(kāi)發(fā)平臺(tái)，用戶(hù)只需要編寫(xiě)SQL即可開(kāi)發(fā)作業(yè)，降低作業(yè)開(kāi)發(fā)門(mén)檻。同時(shí)通過(guò)作業(yè)平臺(tái)能力開(kāi)放，支持業(yè)務(wù)人員自行編寫(xiě)SQL開(kāi)發(fā)作業(yè)來(lái)快速應(yīng)對(duì)需求，減少開(kāi)發(fā)工作量。 使用FlinkServer對(duì)接ClickHouse Flink通來(lái)自：專(zhuān)題![]()
常有以下特點(diǎn)： 對(duì)執(zhí)行實(shí)時(shí)性要求不高，作業(yè)執(zhí)行時(shí)間在數(shù)十分鐘到小時(shí)級(jí)別。 數(shù)據(jù)量巨大。 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)完全可控的企來(lái)自：百科![]()
T接口提交HQL語(yǔ)句到HIVESERVER執(zhí)行，同時(shí)把執(zhí)行通過(guò)瀏覽器呈現(xiàn)給用戶(hù)。 Yarn/MapReduce MapReduce提供REST與Hue交互，用于查詢(xún)Yarn作業(yè)信息。 進(jìn)入Hue頁(yè)面，輸入篩選條件參數(shù)，UI將參數(shù)發(fā)送到后臺(tái)，Hue通過(guò)調(diào)用MapReduce（MR1來(lái)自：專(zhuān)題![]()
該節(jié)點(diǎn)可以指定一個(gè)子作業(yè)循環(huán)執(zhí)行，并支持用一個(gè)數(shù)據(jù)集對(duì)子作業(yè)中的變量進(jìn)行循環(huán)替換。 數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā) 數(shù)據(jù)治理中心 作業(yè)節(jié)點(diǎn)For Each / 常見(jiàn)問(wèn)題 數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)中的常見(jiàn)問(wèn)題 幫助您快速解決數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)中遇到的問(wèn)題 數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)可以創(chuàng)建多少個(gè)作業(yè)，作業(yè)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)是否有限制？ 作業(yè)關(guān)聯(lián)的 CDM 集群刪除后，如何快速修復(fù)？來(lái)自：專(zhuān)題![]()
數(shù)據(jù)湖探索開(kāi)發(fā)指南 Spark SQL作業(yè)開(kāi)發(fā)指南 提供Spark SQL作業(yè)開(kāi)發(fā)指導(dǎo)，包括作業(yè)分析、UDF、使用JDBC或ODBC提交Spark SQL作業(yè)等操作指導(dǎo)。 提供Spark SQL作業(yè)開(kāi)發(fā)指導(dǎo)，包括作業(yè)分析、UDF、使用JDBC或ODBC提交Spark SQL作業(yè)等操作指導(dǎo)。 Spark來(lái)自：專(zhuān)題![]()
目前平臺(tái)支持三種通用學(xué)科作業(yè)、一種英語(yǔ)學(xué)科作業(yè)、兩種編程作業(yè)和小組作業(yè)，分別是： 通用學(xué)科：試題作業(yè)、上傳作業(yè)、寫(xiě)作作業(yè) 英語(yǔ)學(xué)科：口語(yǔ)作業(yè) 編程作業(yè)：前端編程、JAVA 編程 小組作業(yè) 下面主要介紹如何布置通用學(xué)科的作業(yè)。 步驟：教師登錄 > 【作業(yè)】 > 【布置作業(yè)】 > 選擇作業(yè)類(lèi)型（寫(xiě)作作業(yè)來(lái)自：云商店![]()
OpenSource SQL作業(yè)快速入門(mén) 創(chuàng)建并提交Flink OpenSource SQL作業(yè) 主要介紹創(chuàng)建并提交Flink OpenSource SQL作業(yè)的步驟和流程。 主要介紹創(chuàng)建并提交Flink OpenSource SQL作業(yè)的步驟和流程。 創(chuàng)建并提交Flink OpenSource來(lái)自：專(zhuān)題![]()
RS集群管理還提供了作業(yè)管理、資源標(biāo)簽管理，以及對(duì)上述數(shù)據(jù)處理各層組件的運(yùn)維，并提供監(jiān)控、告警、配置、補(bǔ)丁升級(jí)等一站式運(yùn)維能力。 MapReduce相關(guān)精選推薦 MapReduce服務(wù) MapReduce服務(wù)入門(mén) MapReduce服務(wù) 定價(jià) MapReduce服務(wù)學(xué)習(xí)與資源 MapReduce來(lái)自：專(zhuān)題![]()
MRS快速入門(mén) MRS-從零開(kāi)始使用Hadoop 從零開(kāi)始使用Hadoop分別通過(guò)界面和集群后臺(tái)節(jié)點(diǎn)提交wordcount作業(yè)的操作指導(dǎo)。wordcount是最經(jīng)典的Hadoop作業(yè)，它用來(lái)統(tǒng)計(jì)海量文本的單詞數(shù)量。 MRS-從零開(kāi)始使用Kafka 以不開(kāi)啟Kerberos認(rèn)證的集群來(lái)自：專(zhuān)題![]()
云知識(shí) 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù) 創(chuàng)建Spark自定義作業(yè)及查看作業(yè)執(zhí)行結(jié)果 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)創(chuàng)建Spark自定義作業(yè)及查看作業(yè)執(zhí)行結(jié)果 時(shí)間：2020-11-25 15:19:18 本視頻主要為您介紹實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)創(chuàng)建Spark自定義作業(yè)及查看作業(yè)執(zhí)行結(jié)果的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： 用戶(hù)可來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) MR二次開(kāi)發(fā)Demo工程的構(gòu)建和任務(wù)提交 MR二次開(kāi)發(fā)Demo工程的構(gòu)建和任務(wù)提交 時(shí)間：2020-11-24 16:56:38 本視頻主要為您介紹MR二次開(kāi)發(fā)Demo工程的構(gòu)建和任務(wù)提交的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： MapReruce服務(wù)（MRS）二次開(kāi)發(fā)樣來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)介紹 時(shí)間：2020-11-27 11:06:07 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的操作教程指導(dǎo)。 步驟： 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 保存訓(xùn)練參數(shù) 創(chuàng)建TensorBoard 華為云來(lái)自：百科
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