AI任务性能增强调度 公平调度（DRF） 组调度（Gang） 父主题： Volcano调度

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启动、调度、停止采集任务 功能介绍 启动、调度、停止采集任务。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v3/{project_id}/metadata/tasks/{task_id}/action 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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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 父主题： Standard和Turbo集群用户指南

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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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调度 执行作业 执行场景 父主题： API

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查询任务调度明细（API名称：findTaskScheduleById） 功能介绍 查询任务调度明细。 相关接口 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到Token，再调用其他接口时，需要在请求消息头中添加“Authorization”，其值即为Token。 URL 请求方式

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关系型数据库、文件系统之间交换“数据”、“文件”，同时也可以将数据从关系型数据库或者文件服务器导入到HDFS/HBase中，或者反过来从HDFS/HBase导出到关系型数据库或者文件服务器中。 Loader模型主要由Loader Client和Loader Server组成，如图1所示。

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任务工单智能调度规则配置 路径：调度管理->调度管理>调度规则>智能调度规则配置 配置简介 可以针对智能调度规则进行“是否启用”的配置 图3.7-1智能调度规则配置 父主题： 任务相关配置

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taskMode String 是 任务模式。 1：简单任务 2：任务下挂检查单 saveDraft String 是 保持草稿、提交。 0：保存草稿 1：提交 taskExtendList List 否 任务扩展属性。 scheduleType Integer 否 调度类型。 1：周 2：月

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Volcano调度器版本发布记录 表1 Volcano调度器版本记录 插件版本 支持的集群版本 更新特性 1.13.3 v1.21 v1.23 v1.25 v1.27 v1.28 v1.29 支持自定义资源按照节点优先级缩容 优化抢占与节点扩容联动能力 1.13.1 v1.21 v1

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用户可以在YARN中配置任务的优先级。任务优先级是通过ResourceManager的调度器实现的。 操作步骤 设置参数“mapreduce.job.priority”，使用命令行接口或API接口设置任务优先级。 命令行接口。 提交任务时，添加“-Dmapreduce.job.priority=<priority>”参数。

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用户可以在YARN中配置任务的优先级。任务优先级是通过ResourceManager的调度器实现的。 操作步骤 设置参数“mapreduce.job.priority”，使用命令行接口或API接口设置任务优先级。 命令行接口。 提交任务时，添加“-Dmapreduce.job.priority=<priority>”参数。

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络等资源封装在一起，从而限定每个任务使用的资源量。此外，该调度器是一个可插拔的组件，用户可根据自己的需要设计新的调度器，YARN提供了多种直接可用的调度器，比如Fair Scheduler和Capacity Scheduler等。 应用程序管理器负责管理整个系统中所有应用程序，包

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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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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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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”。如果集群无此参数，或参数值为“fals

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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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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，任务中复制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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