微服务引擎 CSE 

 

微服务引擎(Cloud Service Engine)提供服务注册、服务治理、配置管理等全场景能力;帮助用户实现微服务应用的快速开发和高可用运维。支持多语言、多运行时;支持双栈模式,统一接入和管理Spring Cloud、Apache ServiceComb(JavaChassis/GoChassis)、Dubbo侵入式框架和Istio非侵入式服务网格。

 
 

    分布式任务调度 更多内容
  • 公平调度(DRF)

    2。 图1 DRF调度示意图 配置公平调度策略 安装Volcano后,您可通过“配置中心 > 调度配置”选择开启或关闭DRF调度能力,默认开启。 登录CCE控制台。 单击集群名称进入集群,在左侧选择“配置中心”,在右侧选择“调度配置”页签。 在“AI任务性能增强调度”配置中,选择是否开启“公平调度

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  • 什么是云数据库GaussDB

    API参考》。 GaussDB 分布式形态整体架构 GaussDB分布式形态整体架构如下: 图1 GaussDB分布式形态整体架构图 Coordinator Node:协调节点CN,负责接收来自应用的访问请求,并向客户端返回执行结果;负责分解任务,并调度任务分片在各DN上并行执行。 GTM:全局事务管理器(Global

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  • 分布式身份

    分布式身份 注册个人分布式身份 注册企业分布式身份 更新企业DID服务 查询分布式身份文档 父主题: API

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  • YARN应用开发简介

    r表示)。 将得到的资源进一步分配给内部任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务的运行状态,并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。 NodeManager(NM) NM是每个节点上的资源和任务管理器,一方面,它会定时地向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Co

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  • YARN应用开发简介

    r表示)。 将得到的资源进一步分配给内部任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务的运行状态,并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。 NodeManager(NM) NM是每个节点上的资源和任务管理器,一方面,它会定时地向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Co

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  • YARN应用开发简介

    r表示)。 将得到的资源进一步分配给内部任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务的运行状态,并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。 NodeManager(NM) NM是每个节点上的资源和任务管理器,一方面,它会定时地向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Co

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  • YARN应用开发简介

    r表示)。 将得到的资源进一步分配给内部任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务的运行状态,并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。 NodeManager(NM) NM是每个节点上的资源和任务管理器,一方面,它会定时地向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Co

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  • GaussDB分布式版为源任务序列值同步

    GaussDB分布式版为源任务序列值同步 GaussDB分布式版为源任务暂不支持同步序列值,如果同步的表中存在关联的序列,需要在任务结束后,参考以下内容手动同步序列值。 操作步骤 使用DRS同步任务测试连接时的用户登录GaussDB分布式版实例。 执行如下语句,查询库中具有管理序列的表及其关联的序列。

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  • 数据入图调度

    数据入图调度 查看调度任务 管理调度任务 父主题: 数据入图

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  • 集群调度器配置

    集群调度器配置 开启GPU共享 是否开启GPU共享能力 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 enable-gpu-share true/false true 允许 CCE Standard/ CCE Turbo 配置建议: true 默认调度器 集群调度器选择开关,用户可自定义调度器模式。

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  • 切换调度器

    从Capacity调度器切换到Superior调度器 对系统的影响 调度器切换过程中,由于要重启Resource Manager,因此切换期间向Yarn提交任务会失败。 调度器切换过程中,正在Yarn上面执行的Job的Task任务会继续执行,但不会启动新的Task。 调度器切换完成后,

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  • 配置调度日历

    日”。系统默认周一到周五,生成对应的日历信息。 单击“确认”,调度日历配置完成。 配置完成后,请前往作业开发界面,在所需作业画布右侧“调度配置”页签,选择周期调度,选择调度日历,即可按照调度日历所定义的工作日期进行调度。 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。

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  • 传统周期调度依赖和自然周期调度依赖对比

    规则二:周、月任务按当日自然天,推断出任务的依赖关系。 规则三:大周期依赖小周期,如,天任务依赖小时任务,只依赖小周期最后一个任务成功与否。 自然天:[00:00:00-23:59:59] 自然小时: [00:00-59:59] 图2 自然周期调度作业依赖关系全景图 如何确认当前的周期调度依赖是传统周期调度依赖还是自然周期调度依赖?

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  • 动态资源

    Yarn是大数据集群中的分布式资源管理服务,大数据集群为Yarn分配资源,资源总量可配置。Yarn内部为任务队列进一步分配和调度计算资源。对于Mapreduce、Spark、Flink和Hive的任务队列,计算资源完全由Yarn来分配和调度。 Yarn任务队列是计算资源分配的基本单位。

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  • 分布式训练

    分布式训练 分布式训练功能介绍 单机多卡数据并行-DataParallel(DP) 多机多卡数据并行-DistributedDataParallel(DDP) 分布式调测适配及代码示例 分布式训练完整代码示例 基于训练作业启动PyTorch DDP训练示例 基于训练作业启动PyTorch

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  • 分布式部署

    分布式部署 SAP NetWeaver分布式部署如图1所示。 图1 SAP NetWeaver分布式部署 该部署方式是由多个SAP实例组成,一个SAP实例是一组同时开始和结束的进程。在分布式系统中,所有实例都运行在独立的 云服务器 上,主要包括以下实例: ABAP Central Services

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  • 算子调度与编译

    如下代码所示,当定义完计算逻辑后,使用auto_schedule机制,便可以自动生成相应的调度,此处通过TVM的打印机制可以看到相应计算的中间表示。配置信息包括是否需要打印、编译以及算子内核名以及输入、输出张量。使用generic的auto_schedule接口,自动生成相应的调度(schedule),auto_schedule接口的参数

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  • 算子调度与编译

    如下代码所示,当定义完计算逻辑后,使用auto_schedule机制,便可以自动生成相应的调度,此处通过TVM的打印机制可以看到相应计算的中间表示。配置信息包括是否需要打印、编译以及算子内核名以及输入、输出张量。使用generic的auto_schedule接口,自动生成相应的调度(schedule),auto_schedule接口的参数

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  • 修改调度计划

    修改调度计划 功能介绍 通过任务ID和调度ID修改调度计划。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v2/{project_id}/fdi/ins

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  • 周期调度依赖策略

    周期调度依赖策略 传统周期调度依赖和自然周期调度依赖对比 传统周期调度 自然周期调度 自然周期调度之同周期依赖原理 自然周期调度之上一周期依赖原理 父主题: 数据开发进阶实践

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  • 配置自动调度规则

    配置好的 “调度规则” 自动调度任务/安检任务/质检任务/巡检任务,均在“任务管理->任务标准->周期管理”菜单下查看; 图1 调度规则查看 表1 调度列表功能说明 功能按钮 功能说明 启用调度 可以勾选多个调度规则,一起“启动调度”后就会按照配置的调度规则自动调度创建检查单 取消调度

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