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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价格详情 04 使用 开发服务服务 Jalor框架 AUI框架 灵雀 API市场 IDaas EDM 连接服务 FDI MQS API网关 简单通知 安全服务 主机防护 一键安全上网 堡垒机 加解密服务 智能数据服务 统一数据库服务 分布式调度 数据交换 数据库服务 场景装备服务 灵犀智屏

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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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渲染节点调度 功能介绍 一般由设备调用，用于获取已安装指定应用的 GPU云服务器 的IP地址、端口等信息。 接口约束 无 URI POST /v2/cvr/render-tasks 该接口需要使用global终端节点调用。 请求参数 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 application_id

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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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取消调度 可以勾选多个调度规则，一起“取消调度”后，检查单不再自动调度创建 新建“调度规则”基本信息 新建调度，先选择任务场景，确认后继续录入调度规则基本信息。 图2 选择任务场景 图3 新建调度规则 表2 调度规则字段说明 输入项 填写规则 调度规则名称 必填，手动输入调度规则名称

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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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调度工作负载 工作负载调度策略概述 设置指定节点调度（nodeSelector） 设置节点亲和调度（nodeAffinity） 设置工作负载亲和/反亲和调度（podAffinity/podAntiAffinity） 父主题： 工作负载

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在新建任务页面底部单击“提交”，返回至任务调度页面。 管理调度任务 调度任务按照调度任务列表和已结束任务列表两个页面进行展示。 调度任务列表：调度任务列表中的任务是“正常调度中”或者“暂停调度”的周期执行任务。 在任务调度页面，单击“调度任务列表”页签，进入调度任务列表页面。 您可以通过任务状态、调度类型、或者

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在新建任务页面底部单击“提交”，返回至任务调度页面。 管理调度任务 调度任务按照调度任务列表和已结束任务列表两个页面进行展示。 调度任务列表：调度任务列表中的任务是“正常调度中”或者“暂停调度”的周期执行任务。 在任务调度页面，单击“调度任务列表”页签，进入调度任务列表页面。 您可以通过任务状态、调度类型、或者

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Spark和YARN的关系 Spark的计算调度方式，可以通过YARN的模式实现。Spark共享YARN集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on YARN分两种模式：YARN Cluster和YARN Client。 YARN Cluster模式 运行框架如图 Spark on

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数据治理 组织架构框架 数据治理可以采用集中化（全时投入）和虚拟化（部分投入）混合的组织模式。结合具备专业技能的专职数据治理人员和熟悉业务和IT系统的已有人员，在运作上实现数据治理团队的快速构建和能力导入，捆绑业务、IT开发和数据团队利用已有人员熟悉度快速切入重点工作。 在工作内容和责任上具体到三层的工作组织：

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将测试框架集成到项目中 CodeArts IDE提供了与JUnit和TestNG测试框架的集成，让您轻松运行和调试Java测试用例。在开始之前，请确保为项目定义了JDK，如使用Java项目中所述。 您可以通过在pom.xml（对于Maven）或build.gradle（对于Gra

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使用Spring Cloud框架实现应用开发 Spring Cloud概述 准备工作 开发指导 实践案例

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使用STS SDK（Spring Cloud框架） 引入STS SDK 在pom.xml中添加STS SDK依赖。 将${sts.version}替换成实际所使用的STS SDK版本。 如果将SDK放到外部maven仓中，则只需要添加sts-spring-boot依赖。 如果采用

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Yarn和Spark组件的关系 Spark的计算调度方式，可以通过Yarn的模式实现。Spark共享Yarn集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on Yarn分两种模式：Yarn Cluster和Yarn Client。 Yarn Cluster模式 运行框架如图1所示。 图1 Spark

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添加多条“必须满足”规则时，只需要满足一条规则就会进行调度。 尽量满足 即软约束，设置尽量满足的条件，对应preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution。 添加多条“尽量满足”规则时，满足其中一条或者都不满足也会进行调度。 节点亲和性调度策略参数说明： 参数名 参数描述

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应用GPU资源调度方式 IEF支持多应用共享的方式使用GPU显卡。 IEF支持单个应用使用多个GPU显卡。 GPU资源调度基于GPU显存容量，调度采用GPU显存预分配方式而非实时GPU显存资源。 当应用需要使用的GPU显存资源小于单个GPU卡显存时，支持以共享方式进行资源调度，对现有G

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原生调度（policy=0） 原生调度表示使用NVIDIA GPU本身的算力调度方式。在原生调度策略下XGPU只用来做显存的隔离。 固定算力调度（policy=1） 固定算力调度表示以固定的算力百分比为容器分配算力。例如为容器1和容器2分别分配5%和15%的算力，如下图所示。 平均调度（policy=2）

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是否支持批量调度作业？ 问题描述 CDM 是否支持批量调度作业？ 解决方案 支持。 访问 DataArts Studio 服务的数据开发模块。 在数据开发主界面的左侧导航栏，选择“数据开发 > 作业开发”，新建作业。 拖动多个CDM Job节点至画布，然后再编排作业。 父主题： 功能类

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装箱调度（Binpack） 装箱调度（Binpack）是一种优化算法，以最小化资源使用量为目标，将资源合理地分配给每个任务，使所有资源都可以实现最大化的利用价值。在集群工作负载的调度过程中使用Binpack调度策略，调度器会优先将Pod调度到资源消耗较多的节点，减少各节点空闲资源碎片，提高集群资源利用率。

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