配置&编译框架简介 Huawei LiteOS使用Kconfig文件配置系统，基于GCC/Makefile实现组件化编译。 不论是Linux下使用make menuconfig命令配置系统，还是Windows下使用Huawei LiteOS Studio进行图形化配置，Huawei

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taskScheduleId Long 是 任务调度ID。 taskScheduleName String 是 任务调度名称。 isEnable String 是 是否启用。 1：启用 0：不启用 resource String 否 任务来源。 taskName String 是 任务名称。 sceneName

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数据调度 调度管理 调度管理为离线任务部署管理页面，所有离线订单的部署任务汇总调度维护。部署任务订单状态成功，失败，并可以查看历史调度和操作日志。 图1 调度管理-1 图2 调度管理-2 启动：任务状态为停止方可启动，默认置灰不可选 停止：运行状态才可以停止，默认置灰不可选 重新

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用于统计CPU的一些调度信息，包括idle任务启动时间、idle任务运行时长、调度切次数等。OsShellStatisticsStart---调度统计功能开启函数。OsShellStatisticsStop---调度统计功能关闭函数。关闭后，会自动调用OsStatisticsShow输出调度统计信息。OsShellCmdDumpSched

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调度策略 污点和容忍策略 负载亲和调度策略 节点亲和调度策略 父主题： 网关工作负载

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选择“运行中”或“未运行”页签。 对于已有连接记录的设备，可以在设备列表页面，查看设备的调度区域。 当您未配置设备调度策略时，该设备调度区域默认为“全部区域”，即设备可连接所有区域下的闲置 云服务器 。 图1 查看调度范围与调度区域 修改设备的调度策略 登录控制台，在服务列表中选择“计算 > VR云渲游平台”。

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资源利用率优化调度（Volcano调度器支持） AI任务性能增强调度（Volcano调度器支持） 异构资源调度（Volcano调度器支持） Volcano调度器（v1.27及以上版本支持） 设置Volcano调度器为默认调度器后，Volcano调度器将替换kube-schedul

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数据治理 框架 数据治理框架 数据治理模块域 数据治理各模块域之间的关系

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数据治理框架 数据治理框架制定如下： 图1 数据治理框架 父主题： 数据治理框架

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语言和框架支持 CodeArts IDE内置了强大的Java语言支持和编码辅助功能。此外，它还为JavaScript和TypeScript的Web开发提供了丰富的内置支持，为HTML、 CSS 、S CS S和JSON等Web技术也提供了出色的工具支持。

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云迁移和云上运维与治理，其中调研分析贯穿整个上云周期，整体框架如下： 图1 云迁移框架 其中有5个阶段是全局任务，即项目级的任务，包括评估规划、上云准备、云上架构设计、整体批次规划、云上运维与治理。有2个阶段是应用级的任务，即每个应用迁移都要执行一个小循环。小循环内按调研、设计、

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服务开发框架详解 整体结构介绍 单Module base/service DDD 父主题： AstroPro学堂

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搭建ThinkPHP框架 简介 ThinkPHP遵循Apache2开源许可协议发布，是一个免费、开源、快速、简单的面向对象的轻量级PHP开发框架，是为了敏捷WEB应用开发和简化企业应用开发而诞生。本文介绍如何在华为云上使用CentOS 7.2操作系统的实例搭建ThinkPHP框架。 前提条件

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步骤2：框架配置 框架配置和基本配置一样，需要您根据实际情况进行勾选配置，不同的配置会呈现不同的效果。 是否启用模板，默认不启用，如需启用，在下拉框中选择已创建的模板。创建模板具体操作请参考创建架构模板。 选择模板后，模板配置将自动带入包括“框架配置”和“生成策略”。 选择参考框架。

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执行框架转换 应用场景 针对企业中使用Dubbo等其他API框架的存量服务，AstroPro支持将代码统一转换为Spring MVC + OpenAPI的主流框架。转换后的框架将统一化，这有助于简化技术栈，降低技术多样性带来的复杂性，同时提高开发和运维团队的效率。 框架转换为Astro

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调度策略 如何让多个Pod均匀部署到各个节点上？ 如何避免节点上的某个容器被驱逐？ 为什么Pod在节点不是均匀分布？ 如何驱逐节点上的所有Pod？ 如何查看Pod是否使用CPU绑核？ 节点关机后Pod不重新调度 如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点？ 为什么Pod调度不到某个节点上？

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com/ascend-310参数指定NPU数量时，requests和limits值需要保持一致。 指定huawei.com/ascend-310后，在调度时不会将负载调度到没有NPU的节点。如果缺乏NPU资源，会报类似“0/2 nodes are available: 2 Insufficient huawei

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CPU调度 CPU管理策略 增强型CPU管理策略 父主题： 调度

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业务优先级保障调度 AI任务性能增强调度 根据AI任务的工作性质、资源的使用情况，设置对应的调度策略，可以增强集群业务的吞吐量，提高业务运行性能。 AI任务性能增强调度 NUMA亲和性调度 Volcano可解决调度程序NUMA拓扑感知的限制，实现以下目标： 避免将Pod调度到NUMA拓扑不匹配的节点。

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的方式来处理。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务，最后返回给客户端。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性

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丰富的计算框架支持 通过CRD提供了批量计算任务的通用API，通过提供丰富的插件及作业生命周期高级管理，支持TensorFlow，MPI，Spark等计算框架容器化运行在Kubernetes上。 高级调度 面向批量计算、高性能计算场景提供丰富的高级调度能力，包括成组调度，优先级抢占、装箱、资源预留、任务拓扑关系等。

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