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。

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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

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什么是华为云U CS 华为云UCS（Ubiquitous Cloud Native Service）是业界首个专门针对集群跨云场景的分布式云原生产品，为企业提供云原生业务部署、管理、应用生态的全域一致性体验，让客户在使用云原生应用时，感受不到地域、跨云、流量的限制，把云原生的能力带入

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在分布式云场景下的跨云跨集群的弹性伸缩，应用故障时的跨云迁移，可根据全局资源分布和工作情况，结合地理位置、网络QoS、亲和性、资源均衡度等条件下的应用最优化部署。让用户可以随时、随地提供应用所需算力资源。 智能流量分发调度 通过统一的容器网络编排和服务发现能力，实现跨云跨集群扁平

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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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量修改。如果将作业的偏移量从0修改为1，从作业的调度计划时间看，某一天的实例可能会跳过；如果将作业的偏移量从0修改为-1，从作业的调度计划时间看，某一天的实例可能会重叠。 修改偏移量，仅修改当前目录下的作业偏移量，子目录里面的作业不会进行修改。 同一个翻牌目录的作业，偏移量需要保持一致。

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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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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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服务分布 表1 服务分布 服务名 服务器 安装目录 端口 Sf3d 10.190.x.x 10.190.x.x 10.190.x.x /app/apache-tomcat-9.0.64_sf3d 8080 sfmap /app/appdeploy/sfmapTile_V6.0.SP2_arm

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鉴权失败。 404 接口没找到。 500 默认ServiceException异常码，应用内部错误。 操作危险级别 Minor 父主题： 数据平台和可视化服务

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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：

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在 CCE Turbo 集群中使用分布式云资源 CCE Turbo集群支持管理边缘基础设施（智能边缘小站）的能力。启用分布式支持后，一个集群可以统一管理数据中心和边缘的计算资源，用户可以便捷地根据应用的诉求将其部署在对应的区域。 CCE Turbo集群使用分布式云资源功能需要提前注册并部署智能边缘小站服务。

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服务分布 表1 服务分布 服务名 服务器 安装目录 端口 cas uniform-auth 10.190.x.x 10.190.x.x /app/apache-tomcat-9.0.64_uniform_auth/ 8001 父主题： 二三维底板服务维护软件部署

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数据分布 数据分片 Doris表按两层结构进行数据划分，分别是分区和分桶。 每个分桶文件就是一个数据分片（Tablet），Tablet是数据划分的最小逻辑单元。每个Tablet包含若干数据行。各个Tablet之间的数据没有交集，并且在物理上是独立存储的。 一个Tablet只属于一

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配置云上和云下的通信 在完成下载eBackup镜像模板后，需要通过网络配置，用于云上和云下的网络通信。 背景说明 配置云上和云下的网络通信方式有两种，适用于两种不同的场景。您需要根据实际的业务情况进行配置。 通过 VPC终端节点 通信 如果您的本地数据中心已通过VPN或者云专线与VP

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则执行计划将存在“Streaming”，导致DN之间存在较大通信数据量，如图1所示。 图1 选择合适的分布列案例（一） 如果将a作为t1的分布列，将b作为t2的分布列： 1 2 CREATE TABLE t1 (a int, b int) DISTRIBUTE BY HASH (a);

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如何获取Topic的分布信息 用户问题 如何获取Topic在Broker实例的分布信息？ 前置操作 前提条件 已安装Kafka、ZooKeeper客户端。 操作步骤 以客户端安装用户，登录安装Kafka客户端的节点。 切换到Kafka客户端安装目录，例如“/opt/client”。

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案例：选择合适的分布列 分布列用于将数据分布到不同的节点上，划分均衡可以避免数据倾斜。 在进行关联查询时，尽量选择查询中的关联条件作为分布键。当关联条件作为分布键时，相关数据都分布在DN本地，将减少DN之间的数据流动代价，提升查询速度。 优化前 将a作为t1和t2的分布列，表定义如下：

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FJob1和TFJob2处于互相等待对方释放资源，这种死锁情况造成了GPU资源的浪费。 亲和调度问题 分布式训练中，Ps和Worker存在很频繁的数据交互，所以Ps和Worker之间的带宽直接影响了训练的效率。 Kubernetes默认调度器并不考虑Ps和Worker的这种逻辑关

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则执行计划将存在“Streaming”，导致DN之间存在较大通信数据量，如图1所示。 图1 选择合适的分布列案例（一） 如果将a作为t1的分布列，将b作为t2的分布列： 1 2 CREATE TABLE t1 (a int, b int) DISTRIBUTE BY HASH (a);

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