无法运行。 容忍策略 容忍策略与节点的污点能力配合使用，允许（不强制）插件的 Deployment 实例调度到带有与之匹配的污点的节点上，也可用于控制插件的 Deployment 实例所在的节点被标记污点后插件的 Deployment 实例的驱逐策略。 插件会对实例添加针对node

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态分配来说，虚拟化的方案更加灵活，最大程度保证业务稳定的前提下，可以完全由用户定义使用的GPU数量，提高GPU利用率。 GPU虚拟化功能优势如下： 灵活：精细配置GPU算力占比及显存大小，算力分配粒度为5%GPU，显存分配粒度达MB级别。 隔离：支持显存和算力的严格隔离，支持单显存隔离，算力与显存同时隔离两类场景。

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运维调度 运维概览 作业监控 实例监控 补数据监控 基线运维 通知管理 备份管理 操作历史 父主题： 数据开发

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NPU调度概述 U CS 本地集群管理支持NPU异构资源调度能力。 可实现快速高效地处理推理和图像识别等工作。 NPU调度可以指定Pod申请NPU的数量，为工作负载提供NPU资源。 父主题： NPU调度

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。 哈希算法中的“HMAC-SHA256哈希”算法。 加密算法中的“dws列加密”算法。 不同脱敏算法的更多使用限制，请参考管理脱敏算法。 目标端配置 *数据源类型 选择存储脱敏后数据的数据源类型，支持的脱敏场景如表3所示。 *数据连接 选择已在管理中心组件创建的数据连接。若未创建请参考创建DataArts

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Yarn与其他组件的关系 Yarn和Spark组件的关系 Spark的计算调度方式，可以通过Yarn的模式实现。Spark共享Yarn集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on Yarn分两种模式：Yarn Cluster和Yarn Client。 Yarn

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MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

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输入的数据集切分为若干独立的数据块，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：

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任务完成后Container挂载的文件目录未清除 作业执行失败时会发生HDFS_DELEGATION_TOKEN到期的异常 重启YARN，本地日志不被删除 执行任务时AppAttempts重试次数超过2次还没有运行失败 在ResourceManager重启后，应用程序会移回原来的队列 YARN资

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任务完成后Container挂载的文件目录未清除 作业执行失败时会发生HDFS_DELEGATION_TOKEN到期的异常 重启YARN，本地日志不被删除 执行任务时AppAttempts重试次数超过2次还没有运行失败 ResourceManager重启后，应用程序会移回原来的队列 YARN资源池的所有节点都被加入黑名单，任务一直处于运行状态

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路由模式的接口切换回交换模式 问题描述 路由模式的接口如何切换回交换模式？ 解决办法 首先在路由模式下，修改VLAN，把配置的静态IP、网关地址、 DNS地址 都删除后，单击“确认”。 修改接口，模式选择交换模式，连接类型选择Trunk，设置Trunk VLAN ID为1-4094，Default

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subscribePattern 模式 subscribePattern是在subscribe的基础上，用户不用指定具体的通道名称而是使用通配符，例如stream.* 表示会消费 stream1, stream2, stream_123等等。已有/新增/删除的通道，只要匹配通配符，就可被消费组消费。

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MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并

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抢占其他核上的离线任务。超线程（Hyper Thread）场景，优先级为2的在线任务可驱逐SMT上的离线任务。 高优先级的任务被唤醒时获得一定的时间片加速，可立刻抢占低优先级的任务（忽略CFS的最小运行时间片），获得更好的低时延响应。 表1 cpu.qos_level接口说明 接口

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HBaseExample 使用Oozie调度Spark访问HBase的示例程序。 oozie-examples/oozienormal-examples/OozieSparkHiveExample 使用Oozie调度Spark访问Hive的示例程序。 父主题： Oozie应用开发概述

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subscribePattern 模式 subscribePattern是在subscribe的基础上，用户不用指定具体的通道名称而是使用通配符，例如stream.* 表示会消费 stream1, stream2, stream_123等等。已有/新增/删除的通道，只要匹配通配符，就可被消费组消费。

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周期调度依赖？ 自然周期调度在2023年6月开始全网使用。对于在此时间之后创建的租户，其所购买的实例支持自然周期调度；对于在此时间之前创建的租户，其所购买的实例支持传统周期调度。 在配置周期调度时，您可以通过单击周期调度后面的弹出的使用指南标题内容，确认当前实例为传统周期调度还是

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扑域中的某个节点上，调度器不会将本次创建的Pod调度到该拓扑域。 说明： 添加多条反亲和性规则时，即设置多个标签筛选需要反亲和的Pod，则本次创建的Pod必须要同时反亲和所有满足标签筛选的Pod，即所有满足标签筛选的Pod所处的拓扑域都不会被调度。 尽量满足 即软约束，设置尽量满

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集群调度器选择开关，用户可自定义调度器模式。 kube-scheduler: K8S 默认调度器 volcano: Volcano 增强调度器。需要安装 volcano 插件 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 default-scheduler kube-scheduler: K8S 默认调度器

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暂停/恢复Reader 暂停Reader：勾选执行中的调度任务，单击“暂停Reader”。 如需暂停全部执行中的调度任务，单击“暂停全部Reader”。 恢复Reader：勾选已暂停的调度任务，单击“恢复Reader”。 如需恢复已暂停的全部的调度任务，单击“恢复全部Reader”。 挂起/取消挂起

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常执行。 更多操作 修改：单击操作列的“修改”，可以修改已配置好的日历。 快选：快速选中本月的周一到周五 反选：对已选择的工作日进行反选 清除：对已选择的工作日进行清除 图2 修改调度日历 删除：单击操作列的“删除”，可以删除已配置好的日历。 父主题： 配置

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