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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用于统计CPU的一些调度信息，包括idle任务启动时间、idle任务运行时长、调度切次数等。OsShellStatisticsStart---调度统计功能开启函数。OsShellStatisticsStop---调度统计功能关闭函数。关闭后，会自动调用OsStatisticsShow输出调度统计信息。OsShellCmdDumpSched

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调度策略 污点和容忍策略 负载亲和调度策略 节点亲和调度策略 父主题： 网关工作负载

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调度策略 操作场景 如果您需要将指定设备连接至特定区域的 云服务器 ，请参考本节内容，管理设备对不同区域云 服务器 的调度策略。 在设备 连接云服务器 时，VR云渲游平台将根据用户设置的调度策略分配调度区域内的闲置云服务器。 查看设备的调度策略 登录控制台，在服务列表中选择“计算 > VR云渲游平台”。

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任务调度 当前暂不支持，如果需要用任务调度功能，请使用事件并打开event_scheduler，详情请参见事件管理。 父主题： 任务管理

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Kubernetes调度器可以发现集群中新创建且尚未被调度到节点上的Pod，并负责将未调度的Pod指派到一个合适的节点上运行。在同一个集群中可以使用多个不同的调度器，kube-scheduler调度器是Kubernetes社区提供的集群默认调度器，CCE同时还支持增强的Volcano调度器，提

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作业图形编排 数据服务共享平台为开发人员提供图形编排调度作业的能力，包括作业的设计优先级，依赖关系等。 图5 作业图形编排 事件触发 数据服务共享平台为开发人员提供基本的调度管理触发功能，支持通过事件触发作业的执行，通过文件到达的方式触发作业、作业流的运行，其主要功能包括： 支持按照名称进行查询；

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调度管理 资产领用单 资产领用 资产上线[挂载](PDA) 资产下线 资产借用单 资产借用 资产归还单 资产归还扫描 资产报废单 资产报废扫描 资产盘点计划单 资产盘点 资产盘盈盘亏单 资产处置单 资产搬运计划 资产搬运扫描 资产转移 父主题： 设备管理

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Resource的调度算法。volcano-scheduler观察每个Job请求的主导资源，并将其作为对集群资源使用的一种度量，根据Job的主导资源，计算Job的share值，在调度的过程中，具有较低share值的Job将具有更高的调度优先级。这样能够满足更多的作业，不会因为一个

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Volcano调度 Volcano调度概述 使用Volcano调度工作负载 资源利用率优化调度 业务优先级保障调度 AI任务性能增强调度 NUMA亲和性调度 应用扩缩容优先级策略 父主题： 调度

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GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的工作负载弹性伸缩配置 GPU虚拟化节点弹性伸缩配置 GPU故障处理 父主题： 调度

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偏移量的单位为天。 输入偏移量的值。输入值必须在-366到366之间。默认为1。 当工作空间模式为业务日期模式时，偏移量设置为1时，则表示处理的是昨天的业务数据，偏移量设置为-1时，则表示处理的是明天的业务数据，偏移量设置为0时，则表示处理的是今天的业务数据。 业务日期模式下，作

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NPU调度 NPU调度概述 NPU节点标签 创建NPU应用 父主题： 管理本地集群

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Yarn是一个分布式的资源管理系统，用于提高分布式的集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生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MapRe

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Yarn是一个分布式的资源管理系统，用于提高分布式的集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生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MapRe

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Yarn是一个分布式的资源管理系统，用于提高分布式的集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生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MapRe

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Yarn是一个分布式的资源管理系统，用于提高分布式的集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生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MapRe

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辑，它们组成作业的核心。 MapReduce WebUI界面 用于监控正在运行的或者历史的MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段的细节，以及提供日志显示，帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。 归档 用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 混洗 从

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方式认证。 归档 用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 混洗 从Map任务输出的数据到Reduce任务的输入数据的过程称为Shuffle。 映射 用来把一组键值对映射成一组新的键值对。 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）

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辑，它们组成作业的核心。 MapReduce WebUI界面 用于监控正在运行的或者历史的MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段的细节，以及提供日志显示，帮助用户更细粒度地去开发、配置和调优作业。 归档 用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 混洗 从

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数值整型字段嵌入水印可能会出现数据被修改的情况，请选择可以接受值发生改变的字段嵌入水印。 数据水印嵌入任务的数据集范围选择为增量时，需选择时间字段类型Timestamp、Date字段类型来确定增量范围。 前提条件 已创建源端数据源类型为MapReduce服务（ MRS Hive）的数据连接，请参考创建DataArts

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