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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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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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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取消调度 可以勾选多个调度规则，一起“取消调度”后，检查单不再自动调度创建 新建“调度规则”基本信息 新建调度，先选择任务场景，确认后继续录入调度规则基本信息。 图2 选择任务场景 图3 新建调度规则 表2 调度规则字段说明 输入项 填写规则 调度规则名称 必填，手动输入调度规则名称

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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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Loader通过MapReduce作业实现并行的导入或者导出作业任务，不同类型的导入导出作业可能只包含Map阶段或者同时Map和Reduce阶段。 Loader同时利用MapReduce实现容错，在作业任务执行失败时，可以重新调度。 数据导入到HBase 在MapReduce作业的Map阶段中从外部数据源抽取数据。

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（applica

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亲和与反亲和调度 亲和与反亲和调度策略 在创建容器应用时，可以设置亲和/反亲和调度策略，例如将某类应用部署到某些特定的节点、不同应用部署到不同的节点等等。 IEF当前支持简易的调度策略，具体如下。 亲和性 容器应用与节点亲和：当容器应用与节点亲和时，容器应用只会调度到亲和的这些节

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功能说明 启用调度 可以勾选多个调度规则，一起“启动调度”后就会按照配置的调度规则自动调度创建任务/安检/质检/巡检 取消调度 可以勾选多个调度规则，一起“取消调度”后，任务/安检/质检/巡检不再自动调度创建 表3.6-1 调度列表功能说明 2.新建“调度规则”基本信息 新建调度，先选择

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推送至调度系统，生成事件信息，并可持续记录事件的转发、执行和反馈信息。 图2 调度后台 自动调度 系统按照点位的风险评分自动推出排名靠前的点位（无需人工研判），在调度界面右侧信息栏中体现。单击右侧高危点位排行榜，即可在地图上展示对应点位的信息，从而进行推送。 图3 自动调度 父主题：

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亲和与反亲和调度 在守护进程集（DaemonSet）中讲到使用nodeSelector选择Pod要部署的节点，其实Kubernetes还支持更精细、更灵活的调度机制，那就是亲和（affinity）与反亲和（anti-affinity）调度。 Kubernetes支持节点和Pod两

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防护 域名 接入DDoS高防 配置阶梯调度规则。 进入阶梯调度页面。 在阶梯调度列表框左上角，单击“添加规则”。 在弹出添加规则对话框中，配置调度规则后，单击“确定”。 分组调度：选择DDoS原生防护对象中的云资源。 高防CNAME：填写为5.e中的CNAME值。 规则配置完成后，获取调度CNAME值，如图4所示。

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筛选拓扑策略同样为“best-effort”的节点： none：不可调度 best-effort：可调度 restricted：不可调度 single-numa-node：不可调度 尽可能满足策略要求进行调度： 优先调度至单NUMA节点，如果单NUMA节点无法满足CPU申请值，允许调度至多个NUMA节点。 restricted

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单击“下一步”，进行调度信息配置。 数据集范围为全量模式时，仅支持单次调度。 数据集范围为增量模式时，支持单次调度和周期调度。 当选择为周期调度时，参数配置参考表2。 表2 配置周期调度参数 参数名 说明 *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。

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应用GPU资源调度方式 IEF支持多应用共享的方式使用GPU显卡。 IEF支持单个应用使用多个GPU显卡。 GPU资源调度基于GPU显存容量，调度采用GPU显存预分配方式而非实时GPU显存资源。 当应用需要使用的GPU显存资源小于单个GPU卡显存时，支持以共享方式进行资源调度，对现有G

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Pod的编排与调度 无状态负载（Deployment） 有状态负载（StatefulSet） 普通任务（Job）和定时任务（CronJob） 守护进程集（DaemonSet） 亲和与反亲和调度

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