r表示）。 将得到的资源进一步分配给内部任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务的运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。 NodeManager（NM） NM是每个节点上的资源和任务管理器，一方面，它会定时地向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Co

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r表示）。 将得到的资源进一步分配给内部任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务的运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。 NodeManager（NM） NM是每个节点上的资源和任务管理器，一方面，它会定时地向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Co

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r表示）。 将得到的资源进一步分配给内部任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务的运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。 NodeManager（NM） NM是每个节点上的资源和任务管理器，一方面，它会定时地向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Co

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数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。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

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r表示）。 将得到的资源进一步分配给内部任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务的运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。 NodeManager（NM） NM是每个节点上的资源和任务管理器，一方面，它会定时地向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Co

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数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。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

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数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。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

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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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MapReduce任务长时间无进展 问题 MapReduce任务长时间无进展。 回答 一般是因为内存太少导致的。当内存较小时，任务中拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间，您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优

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MapReduce任务长时间无进展 问题 MapReduce任务长时间无进展。 回答 一般是因为内存太少导致的。当内存较小时，任务中拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间，您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优

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通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行，则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。若集群无此参数，或参数值为“false

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MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下，如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件，那么该job在最后的commit阶段，会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中，大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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oozie-examples/ooziesecurity-examples/OozieMapReduceExample Oozie提交MapReduce任务示例程序。 本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，对网站的日志文件进行离线分析。 oozie-exa

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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。 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。

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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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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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GPU调度 GPU调度概述 准备GPU资源 创建GPU应用 监控GPU资源 父主题： 管理本地集群

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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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Hive基于MapReduce提交任务和基于Tez提交任务流程图 Hive on MapReduce任务中包含多个MapReduce任务，每个任务都会将中间结果存储到HDFS上——前一个步骤中的reducer为下一个步骤中的mapper提供数据。Hive on Tez任务仅在一个任

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数据块，由map任务（task）以完全并行的方式来处理。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

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