创建和配置节点
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如上一章所述，从算法区选择了组件或算法后，拖拽或双击该算法，就能新增节点并自动连线。 右键单击画布中的节点，会出现一列工具栏，包括重命名、删除节点、日志信息等，用户可根据需要进行操作。 TDInsight提供输入，组件，算法，模型，输出5大类节点，其中输入主要是数据集，直接拖拽即可使用，模型是执行过程中生成的，输出主要是可视化和模型评估，使用方法和算法类似。 因此下面分别介绍算法和组件参数的配置。
以机器学习算法中的聚类算法KMeans为例，简要说明算法参数的配置。单击算法节点，页面右侧出现参数配置框，包含三部分——算法IO参数、算法参数和资源参数。
如图所示，每个输入框下面都给出了简单的说明，用户可以根据需要调节参数。
图中给出KMeans算法的参数配置样式，不同算法对应不同的参数形式。
上图则是为该算法设置资源参数，每个参数的含义见图中说明。还可以在“描述说明”中查看介绍
TDInsight 包含4类组件：统计分析组件，机器学习组件和在线学习组件组件。同样，以机器学习组件中的Spark为例，简要说明组件参数的配置。
组件参数的配置包括两部分：组件参数和资源参数。资源参数的配置与上文类似，不再赘述。组件参数的配置分以下两步完成，
开发Spark jar包或者python脚本；
点击“作业jar包”右侧空白输入框，上传jar包或脚本。当然，也可在线编辑脚本，见图十。
就绪：任务配置成功，已经在TDInsight平台后台生成实例，等待计算集群调度。 运行中：任务已经提交集群，并在计算集群上运行 成功：节点运行成功 失败：运行失败，通常指计算集群上执行失败。 被终止:运行过程中用户强行停止执行。
特殊状态说明： 终止失败：强行停止执行操作本身失败 强制终止：终止失败以后，节点的右键菜单会有一个“强制终止”的菜单，执行后状态就是强制终止
