Yarn模式下动态资源调度 操作场景 对于Spark应用来说，资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务（比如JD BCS erver），若分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。

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com/gpu资源的工作负载仍存在虚拟化GPU显存隔离，会导致该GPU卡无法调度算显隔离模式的工作负载，您需要将使用nvidia.com/gpu资源的工作负载删除才可重新调度。 约束与限制 使用GPU虚拟化兼容Kubernetes默认GPU调度模式，要求配套的CCE AI 套件 (NVIDIA

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hold”参数以百分比的形式配置忽略黑名单节点的阈值。建议根据集群规模，适当增大该参数的值，如3个节点的集群， 建议增大到50%。 Superior调度器的框架设计是基于时间的异步调度，当NodeManager故障后，ResourceManager无法快速的感知到NodeMana

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hold”参数以百分比的形式配置忽略黑名单节点的阈值。建议根据集群规模，适当增大该参数的值，如3个节点的集群， 建议增大到50%。 Superior调度器的框架设计是基于时间的异步调度，当NodeManager故障后，ResourceManager无法快速的感知到NodeMana

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如何查看智能调度看板-地图模式？ 配置简介 路径：调度管理->调度管理->调度监控 智能调度看板配置说明 人员地图模式操作说明 任务场景地图模式操作说明 父主题： 任务相关配置

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配置Yarn模式下Spark动态资源调度 操作场景 对于Spark应用来说，资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务（比如JDB CS erver），若分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。

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的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。 操作步骤 需要先配置External shuffle service。 登录 FusionInsight

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可提前确定执行的司机信息，以实际执行情况进行统计。 功能：指派车辆 在订单管理列表，待调度的订单操作列选择“指派车辆”操作； 图7 指派车辆 选择执行运输的车辆信息，系统可带出车辆默认的司机信息，有变化时可手动选择调整，确定后司机可接受到运输任务 图8 执行运输的车辆信息 司机在

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调度 调度概述 CPU调度 GPU调度 NPU调度 Volcano调度 云原生混部

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调度 执行作业 执行场景 父主题： API

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MapReduce开发指南（普通模式） MapReduce应用开发简介 MapReduce应用开发流程介绍 MapReduce样例工程介绍 准备MapReduce应用开发环境 开发MapReduce应用 调测MapReduce应用 MapReduce应用开发常见问题

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MapReduce开发指南（安全模式） MapReduce应用开发简介 MapReduce应用开发流程介绍 MapReduce样例工程介绍 准备MapReduce应用开发环境 开发MapReduce应用 调测MapReduce应用 MapReduce应用开发常见问题

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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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MapReduce开发指南（普通模式） MapReduce应用开发简介 MapReduce应用开发流程介绍 准备MapReduce应用开发环境 开发MapReduce应用 调测MapReduce应用 MapReduce应用开发常见问题

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MapReduce开发指南（安全模式） MapReduce应用开发简介 MapReduce应用开发流程介绍 准备MapReduce应用开发环境 开发MapReduce应用 调测MapReduce应用 MapReduce应用开发常见问题

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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指定申请NPU的数量。 使用huawei.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

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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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地提高计算资源的利用率。 资源利用率优化调度 业务优先级保障调度 根据业务的重要性和优先级，设置自定义的策略对业务占用的资源进行调度，确保关键业务的资源优先级得到保障。 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。

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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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部署：任务状态为未启动可以手工触发部署 重新部署：任务状态为失败方可手工触发，重新部署功能 启动：只能启动监控停止或失败且部署成功的任务 停止：只能停止监控中切部署成功的任务 重新初始化：任务状态不限状态可以执行重新初始化功能 刷新：刷新当前页面，同步最新页面数据 列表订单操作：字段操作可以查看历史记录，以及部署任务状态

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