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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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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实例调度任务 创建实例调度任务 查看实例调度任务 父主题： xDM-F数据同步

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Integer 调度计划的执行间隔时间周期。 最小值：1 最大值：59 created_date Integer 调度计划的创建时间。 最小值：1 最大值：99999999999999999 last_modified_date Integer 调度计划最近一次的修改时间。 最小值：1

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nothing”的调度需求，避免Pod的任意调度导致集群资源的浪费。具体算法是，观察Job下的Pod已调度数量是否满足了最小运行数量，当Job的最小运行数量得到满足时，为Job下的所有Pod执行调度动作，否则，不执行。 基于容器组概念的Gang调度算法十分适合需要多进程协作的场景。AI场景往往包含复杂的流程，Data

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其所申请资源的Request/Limit差异很大，这直接导致了集群负载不均的问题： 集群中的部分节点，资源的真实使用率远低于资源申请值的分配率，却没有被调度更多的Pod，这造成了比较大的资源浪费。 集群中的另外一些节点，其资源的真实使用率事实上已经过载，却无法为调度器所感知到，这极大可能影响到业务的稳定性。

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配置调度身份 数据开发模块的作业执行中会遇到如下问题： 数据开发模块的作业执行机制是以启动作业的用户身份执行该作业。对于按照周期调度方式执行的作业，当启动该作业的IAM账号在调度周期内被停用或删除后，系统无法获取用户身份认证信息，导致作业执行失败。 如果作业被低权限的用户启动，也会因为权限不足导致作业执行失败。

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当前作业A调度周期的自然起点) 时间区间内检查是否有作业B的实例运行，只有在此期间作业B的实例运行完成才会运行作业A。 调度周期的自然起点定义如下： 调度周期为小时：上一调度周期的自然起点为上一小时的零分零秒，当前调度周期的自然起点为当前小时的零分零秒。 调度周期为天：上一调度周期的自然

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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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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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略，将应用调度到合适的环境中。如：基于预测的智能调度策略、基于业务的binpack装箱/重调度策略、基于运行态势的资源超卖策略等。 Volcano将分布式云平台中的资源统一管理，将不同类型的应用调度到合适的位置，有效的解决了多集群带来的资源碎片问题和因应用迭代带来的节点规格不匹配

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间亲和性和反亲和性配置计算task优先级和Node优先级的算法。通过在Job内配置task之间的亲和性和反亲和性策略，并使用task-topology算法，可优先将具有亲和性配置的task调度到同一个节点上，将具有反亲和性配置的Pod调度到不同的节点上。同样是处理亲和性和反亲和性

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在配置依赖关系时，支持配置同周期的依赖和上一周期的依赖。 同周期依赖的原理，详情参考自然周期调度之同周期依赖原理。 上一周期依赖的原理，详情参考自然周期调度之上一周期依赖原理。 当分钟的调度周期不能被小时整除时，周期调度就不是严格按照间隔周期去跑，而是按照cron表达式的规则，每个小时的零点触发去跑，再往后推间隔。

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化存储的要求，直接影响企业数据上云的策略。 面对传统集中式云计算的固有局限性，边缘计算成为应对新型业务和数据合规业务的较好选择。边缘计算通过在靠近终端应用的位置建立站点，最大限度的将集中式云计算的能力延伸到边缘侧，有效解决以上的时延和带宽问题。 您可以参考图1了解更多关于云计算和边缘计算的区别。

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获取IAM用户Token接口获取，接口返回的响应消息头中“X-Subject-Token”就是需要获取的用户Token。简要的获取方法样例请参见 Token认证。 最小长度：0 最大长度：20000 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 schedule_id 否 String 调度计划id，租户下唯一，选填如不填则随机生成

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bject-Token”就是需要获取的用户Token。简要的获取方法样例请参见 Token认证。 最小长度：0 最大长度：20000 响应参数 无 请求示例 DELETE https://{endpoint}/v2/{project_id}/edge-nodes/{edge_no

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默认展示当前应用租户下所有数据入图任务的调度任务。如有需要，您还可： 筛选任务：在“条件筛选”处输入或选择常用查询条件，或展开“高级搜索”选择更多查询条件，单击“搜索”，任务列表显示满足条件筛选的数据。 更改排序：单击表头各参数后的，列表按对应参数升序或降序排列。 查看调度任务执行详情：单击具体任务的“操作”

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Integer 调度计划的执行间隔时间周期。 最小值：1 最大值：59 created_date Integer 调度计划的创建时间。 最小值：1 最大值：99999999999999999 last_modified_date Integer 调度计划最近一次的修改时间。 最小值：1

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Scheduler是负责Pod调度的组件，它由一系列action和plugin组成。action定义了调度各环节中需要执行的动作；plugin根据不同场景提供了action 中算法的具体实现细节。Volcano Scheduler具有高度的可扩展性，您可以根据需要实现自己的action和plugin。

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运维调度 运维概览 作业监控 实例监控 补数据监控 通知管理 备份管理 操作历史 父主题： 数据开发

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