查询所有batch/v1beta1的API 功能介绍 get available resources 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /apis/batch/v1beta1 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token

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Job和CronJob是负责批量处理短暂的一次性任务（short lived one-off tasks），即仅执行一次的任务，它保证批处理任务的一个或多个Pod成功结束。 Job：是Kubernetes用来控制批处理型任务的资源对象。批处理业务与长期伺服业务（Deployme

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readthedocs.io/en/latest/userdata.html。 脚本类型：包括“Batch批处理程序”和“PowerShell脚本”。 表2 Windows云服务器脚本类型介绍 - Batch批处理程序 PowerShell脚本 格式 以“rem cmd”开头且作为首行，且前面不能有空格。

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使用Job和CronJob创建任务负载 任务负载是负责批量处理短暂的一次性任务(short lived one-off tasks)，即仅执行一次的任务，它保证批处理任务的一个或多个 Pod 成功结束。 短时任务（Job）：是Kubernetes用来控制批处理型任务的资源对象。批处理业务与长期伺服业务（Depl

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查询APIGroup /apis/batch.volcano.sh 功能介绍 查询APIGroup /apis/batch.volcano.sh 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /apis/batch.volcano.sh 请求参数 表1 请求Header参数 参数

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图中的OTLP、Jaeger、Prometheus格式。 Processors 处理器Processors用于处理Receivers收集到的数据，例如常用的batch处理器，用于对遥测数据进行批处理。 Exporters 导出器Exporters是将遥测数据发送到指定后端的方式，它帮助我们更好地可视化和分析遥测数据。

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readthedocs.io/en/latest/userdata.html。 脚本类型：包括“Batch批处理程序”和“PowerShell脚本”。 表2 Windows裸金属服务器脚本类型介绍 - Batch批处理程序 PowerShell脚本 格式 以“rem cmd”开头且作为首行，且前面不能有空格。

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上传分组资源：上传Spark作业所需的资源包。 查询组内资源包：确认上传的资源包是否正确。 创建批处理作业：创建并提交Spark批处理作业。 查询批处理作业状态：查看批处理作业状态。 查询批处理作业日志：查看批处理作业日志。 操作步骤 创建弹性资源池elastic_pool_dli 接口相关信息

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测试Kafka生产速率和CPU消耗 本章节从批处理大小、是否跨AZ生产、副本数、同步/异步复制的维度进行分布式消息服务Kafka版的性能测试，对比客户端消息生产速率和服务端CPU消耗，得出性能测试结果。 测试场景一（批处理大小）：相同的Kafka实例和Topic，不同的消息大小

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vectorization.batch-size 5000 Parquet矢量化读取的批处理大小。 read.orc.vectorization.enabled false 用于控制是否使用ORC矢量化读取。 read.orc.vectorization.batch-size 5000 ORC矢量化读取的批处理大小。

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操作场景 在批处理任务运行过程中，beeline客户端由于网络异常等问题断线时，Hive能支持beeline在断线前已经提交的任务继续运行。当再次运行该批处理任务时，已经提交过的任务不再重新执行，直接从下一个任务开始执行。 在批处理任务运行过程中，HiveServer服务由于某些原

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操作场景 在批处理任务运行过程中，beeline客户端由于网络异常等问题断线时，Hive能支持beeline在断线前已经提交的任务继续运行。当再次运行该批处理任务时，已经提交过的任务不再重新执行，直接从下一个任务开始执行。 在批处理任务运行过程中，HiveServer服务由于某些原

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查询所有batch.volcano.sh/v1alpha1的API 功能介绍 查询所有batch.volcano.sh/v1alpha1的API 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /apis/batch.volcano.sh/v1alpha1 请求参数 表1 请求Header参数

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比pushdown降低更多IO。 batch.size.entries 单次batch插入entry的条数上限，默认为1000。如果单条数据非常大，在bulk存储设置的数据条数前提前到达了单次batch的总数据量上限，则停止存储数据，以batch.size.bytes为准，提交该批次的数据。

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at”即可。 图1 预处理数据报错 数据预处理完成标识。 图2 数据预处理完成 新建data目录并移动处理好的数据。 mkdir data mv meg-gpt2* ./data mv gpt2* ./data 步骤2 单机单卡训练 本小节使用上文的服务器环境和安装好的模型，

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Spark作业相关API 创建批处理作业 查询批处理作业列表 查询批处理作业详情 查询批处理作业状态 取消批处理作业

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缩小batch大小后，QPS上升，实例总体性能为什么会下降 问题现象 用户原来的batch_size设置的是100，单行大概为400Byte。由于batch_size达到5KB后会触发告警，所以修改batch_size为10。但是为了保证总体写入性能，QPS会达到原来的10倍，然而实际修改后总体性能却出现下降。

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普通任务是一次性运行的短任务，部署完成后即可执行。正常退出（exit 0）后，任务即执行完成。 普通任务是用来控制批处理型任务的资源对象。批处理业务与长期伺服业务（Deployment、Statefulset）的主要区别是： 批处理业务的运行有头有尾，而长期伺服业务在用户不停止的情况下永远运行。Job管理的Pod

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Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。

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日志的时间。 批处理消息最大值 Kafka允许的最大批处理大小，如果启用消息压缩，则表示压缩后的最大批处理大小。 如果增加“批处理消息最大值”的值，且存在消费者版本早于0.10.2，此时消费者的“fetch size”值也必须增加，以便消费者可以获取增加后的批处理大小。 描述 Topic的描述信息。

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Flink作业模板相关API 包括新建模板、更新模板、删除模板和查询模板列表。 Spark作业相关API 包括创建批处理作业、取消批处理作业、查询批处理作业列表、查询批处理作业详情、查询批处理作业状态和查询批处理作业日志。 Spark作业模板相关API 包括保存SQL模板、创建作业模板等模板相关API。

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