，MPI，Spark等计算框架容器化运行在Kubernetes上。 高级调度：面向批量计算、高性能计算场景提供丰富的高级调度能力，包括成组调度，优先级抢占、装箱、资源预留、任务拓扑关系等。 队列管理：支持分队列调度，提供队列优先级、多级队列等复杂任务调度能力。 目前Volcano

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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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ion生命周期内的所有工作。包括： 与RM调度器协商以获取资源。 将得到的资源进一步分配给内部的任务（资源的二次分配）。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。 开源容量调度器Capacity Scheduler原理 Capacity

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Slurm：是一个开源，高度可扩展的集群管理工具和作业调度系统，用于各种规模的Linux集群。 主要提供如下集中关键的特性： 资源分配 分配独占或者非独占的资源给用户，可以控制分配的时长，供用户运行作业。 作业管理框架 提供一个框架，可以帮助用户控制并行作业在所分配资源上的启动、运行和监控。

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计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 分解来看，Spark分成控制端(Driver)和执行端（Executor）。控制端负责任务调度，执行端负责任务执行。 读取文件的过程如图 读取文件过程所示。 图1 读取文件过程 读取文件步骤的详细描述如下所示： Driver与HDFS交互获取File

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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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Process-output，Tez将若干小任务灵活重组，形成一个大的DAG作业。 图1 Hive基于MapReduce提交任务和基于Tez提交任务流程图 Hive on MapReduce任务中包含多个MapReduce任务，每个任务都会将中间结果存储到HDFS上——前一个步骤

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ourceManager是一个全新的资源管理系统，而ApplicationMaster则负责MapReduce作业的数据切分、任务划分、资源申请和任务调度与容错等工作。 父主题： MapReduce

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渲染节点调度 功能介绍 一般由设备调用，用于获取可以连接的 GPU云服务器 的IP地址等信息。 接口约束 无 URI POST /v1/{project_id}/cvr/node/scheduler 该接口需要使用区域级终端节点调用，例如需进行华北-北京四区域的渲染节点调度，请使用华北-北京四的终端节点。

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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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uleProfile管理调度功能。 调度策略 CCE集群工作负载弹性调度到CCI策略有如下三种： 调度策略 策略图解 适用场景 强制调度策略（enforce） CCE工作负载强制弹性到CCI。 本地优先调度策略（localPrefer） 工作负载优先调度到CCE集群，集群资源不足时工作负载弹性到CCI。

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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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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”。 图1 添加CDN调度规则 在弹出的对话框中添加相关内容，具体填写规则见表1。 图2 规则详情 表1 规则填写详情 参数 说明 规则名称 输入CDN调度的自定义规则名称。 CDN 域名

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项目助理/后台人员 调度监控, 创建任务, 创建问题, 制定作业规则, 定义问题分类, 维护人员技能, 编制学习方案，制定积分方案 APP 端侧子产品+ 作业人员+问题管理/安全管理/质量管理/巡检管理: 编排能力, 调度算法, 指标卡片编排, 学习推送 项目执行管理人员 管理任务进展，管理

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使用NUWA框架实现应用开发 开发概述 总体开发思路 准备工作 快速开始 开发指导 打包目录 注意事项

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分配独占或者非独占的资源给用户，可以控制分配的时长，供用户运行作业。 作业管理框架 提供一个框架，可以帮助用户控制并行作业在所分配资源上的启动、运行和监控。 队列 提交的作业资源需求超出了可用资源，将作业放入队列。 不同的作业调度策略 提供资源预留，公平分享，回填等高级作业调度策略供使用。 其他工具 提供作业信息统计，作业状态诊断等工具。

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等多项功能。 一般情况下，Kubernetes在调度工作负载时会使用自带的默认调度器，若需要使用Volcano调度器的能力，您可以为工作负载指定调度器。关于Kubernetes调度器的详情请参见为Pod指定调度器。 约束与限制 调度大量工作负载的场景下，Volcano会打印较多的

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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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计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 分解来看，Spark分成控制端(Driver)和执行端（Executor）。控制端负责任务调度，执行端负责任务执行。 读取文件的过程如图1所示。 图1 读取文件过程 读取文件步骤的详细描述如下所示： Driver与HDFS交互获取File

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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。 <dependency> <groupId>com.huawei.wisecloud.sts</groupId> <artifact

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将测试框架集成到项目中 在您的项目中启动测试框架集成： 单击CodeArts IDE底部的“测试“（）按钮来打开测试视图。 在测试视图中，单击“Configure Python Tests“按钮。 在弹出的窗口中选择测试框架来启动对应集成。 如果您选择“pytest“，Codea

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