调度管理 作业策略管理 支持自定义作业执行的频度、日历信息，可以为不同作业定义不同调度频率和日历。 图1 作业策略管理1 图2 作业策略管理2 作业计划场景 数据服务共享平台为开发人员提供按照计划自动执行作业的能力，支持在计划中配置自定义的频度、日历、作业、作业执行优先级等内容。

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调度管理 资产领用单 资产领用 资产上线[挂载](PDA) 资产下线 资产借用单 资产借用 资产归还单 资产归还扫描 资产报废单 资产报废扫描 资产盘点计划单 资产盘点 资产盘盈盘亏单 资产处置单 资产搬运计划 资产搬运扫描 资产转移 父主题： 设备管理

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Standard/ CCE Turbo Gang调度策略是volcano-scheduler的核心调度算法之一，它满足了调度过程中的“All or nothing”的调度需求，避免Pod的任意调度导致集群资源的浪费。具体算法是，观察Job下的Pod已调度数量是否满足了最小运行数量，当Job的

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在新建任务页面底部单击“提交”，返回至任务调度页面。 管理调度任务 调度任务按照调度任务列表和已结束任务列表两个页面进行展示。 调度任务列表：调度任务列表中的任务是“正常调度中”或者“暂停调度”的周期执行任务。 在任务调度页面，单击“调度任务列表”页签，进入调度任务列表页面。 您可以通过任务状态、调度类型、或者

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在新建任务页面底部单击“提交”，返回至任务调度页面。 管理调度任务 调度任务按照调度任务列表和已结束任务列表两个页面进行展示。 调度任务列表：调度任务列表中的任务是“正常调度中”或者“暂停调度”的周期执行任务。 在任务调度页面，单击“调度任务列表”页签，进入调度任务列表页面。 您可以通过任务状态、调度类型、或者

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Volcano调度 Volcano调度概述 使用Volcano调度工作负载 资源利用率优化调度 业务优先级保障调度 AI任务性能增强调度 NUMA亲和性调度 应用扩缩容优先级策略 父主题： 调度

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GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的弹性伸缩实践 GPU故障处理 父主题： 调度

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小时：支持按间隔小时配置调度周期，在某一时刻开始调度运行，调度周期可按间隔时间配置为小时级别，在当天结束时间结束调度后第二天再自动开始调度。同时支持按离散小时进行调度周期配置，可以指定一天内的任意小时和分钟进行调度，离散小时调度仅支持自然周期调度。 天：支持在某天的某一时刻开始调度运行，调度周期为1天。

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作业管理为用户提供向集群提交作业的入口，支持包括MapReduce、Spark、HQL和SparkSQL等类型的作业。结合华为云 数据治理中心 DataArts Studio，提供一站式的大数据协同开发环境、全托管的大数据调度能力，帮助用户快速构建大数据处理中心。 通过 数据治理 中心DataArts

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创建监控系统配置 功能介绍 创建监控系统配置。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{project_id}/cae/monitor-system

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获取监控系统配置 功能介绍 获取监控系统配置。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/cae/monitor-system

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更新监控系统配置 功能介绍 更新监控系统配置。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v1/{project_id}/cae/monitor-sy

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配置作业调度为年调度 场景描述 在配置作业配置调度时，可以选择一年中的某个时间进行调度。如果您需要配置作业的调度时间为年调度，请参考下面的方法进行配置。 配置方法 在 DataArts Studio 中配置一个按月调度执行的作业，然后在作业里面新增一个Dummy节点（空节点，不处理实

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conf Spark客户端目录（如“/opt/client/Spark2x/spark/jars”） jar包 Oozie的share HDFS的“/user/oozie/share/lib/spark2x/”目录 将待使用样例工程的项目打包成jar包,比如OoizeSparkHBase-1

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上传目标目录 Spark客户端目录（如“/opt/client/Spark2x/spark/conf”） hive-site.xml HDFS的“/user/developuser/myjobs/apps/spark2x”目录 hbase-site.xml Spark客户端目录（如

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不合理的调度。 动态资源调度就是为了解决这种场景，根据当前应用任务的负载情况，实时的增减Executor个数，从而实现动态分配资源，使整个Spark系统更加健康。 操作步骤 需要先配置External shuffle service，具体请参考使用External Shuffle

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DataArts Studio调度Spark作业偶现失败如何处理？ 问题现象 DataArts Studio调度spark作业，偶现失败，重跑失败，作业报错： Caused by: org.apache.spark.SparkException: Application appl

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资源浪费和资源不合理的调度。 动态资源调度就是为了解决这种场景，根据当前应用任务的负载情况，实时的增减Executor个数，从而实现动态分配资源，使整个Spark系统更加健康。 可通过如下方法开启动态资源分配功能，其他相关配置可参考Yarn模式下动态资源调度。 登录 FusionInsight

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实例调度任务 创建实例调度任务 查看实例调度任务 父主题： xDM-F数据同步

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已安装Volcano插件，详情请参见Volcano调度器。 组调度介绍 Gang调度策略是volcano-scheduler的核心调度算法之一，它满足了调度过程中的“All or nothing”的调度需求，避免Pod的任意调度导致集群资源的浪费。具体算法是，观察Job下的Pod已调度数量是否满足了最小运行

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变化，为防止Pod调度完成后，集群再次出现负载极端不均衡的情况下，Volcano同时提供重调度能力，通过负载感知和热点打散重调度结合使用，可以获得集群最佳的负载均衡效果。关于热点打散重调度能力的使用请参见重调度（Descheduler）。 工作原理 负载感知调度能力由Volcan

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