Scheduler工作流 Volcano Scheduler的工作流程如下： 客户端提交的Job被调度器识别到并缓存起来。 周期性开启会话，一个调度周期开始。 将没有被调度的Job发送到会话的待调度队列中。 遍历所有的待调度Job，按照定义的次序依次执行enqueue、allocate、preempt

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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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调度器性能配置 请求至kube-apiserver的QPS配置 与kube-apiserver通信的qps 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 kube-api-qps 大于等于0 100 允许 CCE Standard/ CCE Turbo 与kube-apiserver通信的qps

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您需要提交工单联系DDoS防护团队开通CDN调度功能权限。 开启CDN调度 登录管理控制台。 在页面上方选择“区域”后，单击页面左上方的，选择“安全与合规 > DDoS防护 AAD”，进入“Anti-DDoS流量清洗”界面。 在左侧导航栏选择“DDoS调度中心 > CDN调度”。 在“CDN调度”页面中，单击上方的“添加规则”。

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le管理调度功能。 当弹性到CCI的资源调度失败时，bursting节点会被锁定半小时，期间无法调度至CCI。用户可通过CCE集群控制台，使用kubectl工具查看bursting节点状态，若节点被锁定，可手动解锁bursting。 调度策略 CCE集群工作负载弹性调度到CCI策略有如下三种：

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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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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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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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API参考》。 GaussDB分布式版形态整体架构 GaussDB分布式版形态整体架构如下： 图1 GaussDB分布式版形态整体架构图 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。

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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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负载亲和/反亲和调度策略参数说明： 参数名 参数描述 权重 仅支持在“尽量满足”策略中添加。权重的取值范围为1-100，调度器在进行调度时会将该权重加到其他优先级函数的评分上，最终将Pod调度到总分最大的节点上。 命名空间 指定调度策略生效的命名空间。 拓扑域 拓扑域（topologyKey

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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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配置调度日历 作业调度支持按照日历配置自定义工作日期进行周期调度。 调度日历配置完成后，在作业开发界面，在“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。如果作业不在日历范围内是空跑，在日历范围内是正常执行。 使用调度日历功能后，在作业正常

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查看调度任务执行详情：单击具体任务的“操作”列处的，在弹窗中查看调度任务执行进展、Reader详细信息和Writer详细信息等。 管理调度任务 在数据入图调度页面，开发人员及以上权限的用户可以管理调度任务，包括暂停或恢复Reader、取消挂起调度任务和重试或终止等操作。 表1 管理调度任务 操作 说明

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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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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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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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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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图2 不同子网NPU卡间的网络 智能调度 AI大模型训练会将训练任务切分到多个计算节点进行分布式并行训练，会在节点之间引入复杂的通信行为，导致训练效率下降，智能调度通过考虑分布式训练通信的复杂性和集群带宽多级收敛的特性，根据大模型训练任务特征，并行度及可用资源拓扑信息，提供基于

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配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置场景 本章节操作适用于 MRS 3.x及之后版本。 分布式缓存在两种情况下非常有用。 滚动升级 在升级过程中，应用程序必须保持文字内容（jar文件或配置文件）不变。而这些内容并非基于当前版本的Yarn，而是要基于其提交时的版本。一般

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离散小时调度与作业最近依赖调度逻辑 数据开发当前支持两种调度依赖策略：传统周期调度依赖和自然周期调度依赖。 传统周期调度依赖的详细信息请参见传统周期调度。 自然周期调度依赖的详细信息请参见自然周期调度。 随着用户业务的演进，自然周期调度中，增加了许多新的调度规则，如离散小时调度，最近

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