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。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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；

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

取消执行当前作业，当前作业的状态为“取消”。 例如，当前作业调度周期为1小时， 依赖作业调度周期为5分钟。 如果当前参数配置的是取消执行，依赖的作业12个实例中只要有一个失败的，当前作业就取消执行。 如果当前参数配置的是继续执行，只要依赖的作业12个实例跑完了，当前作业就继续执行。 说明： 依赖的作业

查看更多 →

选择需要登录的目标数据库实例，单击操作列表中的“登录”，登录目标数据库实例。 在顶部菜单栏选择“后台任务 > 任务调度”，进入任务调度列表页面。 任务的调度执行需要将SQL保存在数据库中，需您同意授权保存SQL到数据库后，才能新建调度任务。 单击左上方的“新建任务”，进入新建调度任务页面。

查看更多 →

选择需要登录的目标数据库实例，单击操作列表中的“登录”，登录目标数据库实例。 在顶部菜单栏选择“后台任务”>“任务调度”，进入任务调度列表页面。 任务的调度执行需要将SQL保存在数据库中，需您同意授权保存SQL到数据库后，才能新建调度任务。 在列表页面，单击左上方的“新建任务”，进入新建调度任务页面。

查看更多 →

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

查看更多 →

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监控指标的弹性伸缩实践 GPU故障处理 父主题： 调度

查看更多 →

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）

查看更多 →

际的业务数据），在Dummy节点与后续执行任务的节点的连线上，您可以配置条件表达式，判断当前的调度时间是否为一年中的指定的某一天进行调度（比如2023年6月29号）。如果是，则执行后续节点，否则跳过后续节点。 在数据开发主界面的左侧导航栏，选择“数据开发 > 作业开发”。 任务配置为月调度，如下图：

查看更多 →

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

查看更多 →

使用源端 MRS Hive所在的MRS集群 MapReduce服务（MRS Hive）所在的MRS集群必须开启Kerberos认证，且必须安装Spark组件。 数据仓库 服务（DWS） 使用MRS Hive所在的MRS集群 MapReduce服务（MRS Hive）所在的MRS集群必须开启K

查看更多 →

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

查看更多 →

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）

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →