规则二：周、月任务按当日自然天，推断出任务的依赖关系。 规则三：大周期依赖小周期，如，天任务依赖小时任务，只依赖小周期最后一个任务成功与否。 自然天：[00:00:00-23:59:59] 自然小时： [00:00-59:59] 图2 自然周期调度作业依赖关系全景图 如何确认当前的周期调度依赖是传统周期调度依赖还是自然周期调度依赖？

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提供多集群、多任务/异构资源混合调度能力，并支持多队列管理，方便多业务进行应用规划。BCE基于Volcano构建混合调度能力，可以支持批量作业的并发调度，在容器技术的加持下，BCE可以做到秒级应用部署，且能按照使用量计费，为您提供最佳性价比和最高效部署能力的批量任务解决方案。 图1

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方案概述 应用场景 芯片设计企业弹性上云：整合本地资源和华为云资源，构建混合云集群，弹性按需上云，解决业务高峰期算力存力不足的问题； 芯片设计企业轻资产运营：企业IT全面上云，云上构建设计仿真一体化环境，通过多维度多层次的安全服务，在弹性使用云上算力资源的同时，保证芯片设计各阶段的数据安全；

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的yaml文件，使用作业模板可以创建作业实例。当前支持G CS 和WDL两种类型的作业模板。 集群 集群是容器运行所需云资源的集合，包含了若干台 服务器 节点、虚拟私有云等云资源。 容器镜像 容器镜像是一个应用的快照。例如，一个容器镜像可以包含一个完整的Ubuntu操作系统环境，里面仅安

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预设数据集成、SQL、Shell等多种任务类型，通过任务间依赖完成复杂数据分析处理。 支持导入和导出作业。 资源管理 支持统一管理在脚本开发和作业开发使用到的file、jar、archive类型的资源。 作业调度 支持单次调度、周期调度和事件驱动调度，周期调度支持分钟、小时、天、周、月多种调度周期。调度周期配置

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什么是容器批量计算 容器批量计算（Batch Container Engine，简称BCE）服务聚焦泛互联网行业，重点围绕多媒体处理、AI计算、基因等场景构建解决方案和竞争力，基于CCE、CCI、IEF等基础设施，提供多集群、多任务/异构资源混合调度能力，并支持多队列管理，方便多

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如下代码所示，当定义完计算逻辑后，使用auto_schedule机制，便可以自动生成相应的调度，此处通过TVM的打印机制可以看到相应计算的中间表示。配置信息包括是否需要打印、编译以及算子内核名以及输入、输出张量。使用generic的auto_schedule接口，自动生成相应的调度（schedule），auto_schedule接口的参数

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如下代码所示，当定义完计算逻辑后，使用auto_schedule机制，便可以自动生成相应的调度，此处通过TVM的打印机制可以看到相应计算的中间表示。配置信息包括是否需要打印、编译以及算子内核名以及输入、输出张量。使用generic的auto_schedule接口，自动生成相应的调度（schedule），auto_schedule接口的参数

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周期调度依赖策略 传统周期调度依赖和自然周期调度依赖对比 传统周期调度 自然周期调度 自然周期调度之同周期依赖原理 自然周期调度之上一周期依赖原理 父主题： 数据开发进阶实践

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修改调度计划 功能介绍 通过任务ID和调度ID修改调度计划。 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 /v2/{project_id}/fdi/ins

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面的调度池中运行。 设置BroadCastHashJoin的超时时间。 BroadCastHashJoin有超时参数，一旦超过预设的时间，该查询任务直接失败，在多并发场景下，由于计算任务抢占资源，可能会导致BroadCastHashJoin的Spark任务无法执行，导致超时出现。

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离散小时调度与作业最近依赖调度逻辑 数据开发当前支持两种调度依赖策略：传统周期调度依赖和自然周期调度依赖。 传统周期调度依赖的详细信息请参见传统周期调度。 自然周期调度依赖的详细信息请参见自然周期调度。 随着用户业务的演进，自然周期调度中，增加了许多新的调度规则，如离散小时调度，最近

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户。 资源池 YARN任务队列支持一种调度策略，称为标签调度（Label Based Scheduling）。通过此策略，YARN任务队列可以关联带有特定节点标签（Node Label）的NodeManager，使YARN任务在指定的节点运行，实现任务的调度与使用特定硬件资源的需

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MRS 集群的资源分为计算资源和存储资源。多租户可实现资源的隔离： 计算资源 计算资源包括CPU和内存。租户之间不可以相互占用计算资源，私有计算资源独立。 存储资源 存储资源包括磁盘或第三方存储系统。租户之间不可以相互访问数据，私有存储资源独立。 计算资源 计算资源可分为静态服务资源和动态资源：

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面的调度池中运行。 设置BroadCastHashJoin的超时时间。 BroadCastHashJoin有超时参数，一旦超过预设的时间，该查询任务直接失败，在多并发场景下，由于计算任务抢占资源，可能会导致BroadCastHashJoin的Spark任务无法执行，导致超时出现。

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调度周期运行。 调度日期： 调度任务的生效时间段。 调度周期： 选择调度任务的执行周期，并配置相关参数。 分：选择调度开始时间和结束时间，配置间隔的分钟时长。 小时：选择调度开始时间和结束时间，配置间隔的小时时长。 天：配置每日调度时间。 周：选择星期几启动调度，配置调度具体时间。

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户。 资源池 YARN任务队列支持一种调度策略，称为标签调度（Label Based Scheduling）。通过此策略，YARN任务队列可以关联带有特定节点标签（Node Label）的NodeManager，使YARN任务在指定的节点运行，实现任务的调度与使用特定硬件资源的需

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3323.00 CDM cdm.xlarge; 16核/32GB | 10/4 Gbit/s | 32 并发任务 1 26780.00 DWS dwsx2.2xlarge.m7|云数仓|X86|8 vCPUs | 64 GB * 3 节点; 1000 GB * 2 （副本） * 3 节点

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使用Volcano调度工作负载 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力，通过接入AI、大数据、基因、渲染等诸多行业计算框架服务终端用户，并针对计算型应用提供了作业调度、作业管理、队列管理等多项功能。

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请参见开发Pipeline作业。 调度作业：配置作业调度任务。具体请参见调度作业。 如果您的作业是批处理作业，您可以配置作业级别的调度任务，即以作业为一个整体进行调度，支持单次调度、周期调度、事件驱动调度三种调度方式。具体请参见配置作业调度任务（批处理作业）。 如果您的作业是实时

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也是云原生混部解决方案中的两个核心设计：全域统一调度和资源分级管控。 全域统一调度和资源分级管控 全域统一调度 应用的全域统一调度的核心是全域和统一，比如：分布式云场景中跨云、跨集群的统一调度，以及不同在线应用、离线任务的统一调度。 首先，Volcano通过静态分析，获取应用的静

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