Volcano调度概述 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano

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hoodie.commits.archival.batch 这控制着批量读取并一起归档的提交即时的数量。 10 hoodie.parquet.small.file.limit 该值应小于maxFileSize，如果将其设置为0，会关闭此功能。由于批处理中分区中插入记录的数量众多，总会出现小

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ion batch.size 16384 262144 默认的批量处理消息字节数上限。producer将试图批处理消息记录，以减少请求次数。这将改善client与server之间的性能。不会试图处理大于这个字节数的消息字节数。 发送到brokers的请求将包含多个批量处理，其中会

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在管理控制台左上角单击，选择区域。 请选择Kafka实例所在的区域。 在管理控制台左上角单击，选择“应用中间件 > 分布式消息服务Kafka版”，进入分布式消息服务Kafka专享版页面。 单击Kafka实例的名称，进入实例详情页面。 在左侧导航栏选择“Topic管理”，进入Topic列表页面。

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/v3/{project_id}/jobs/batch-connection drs:migrationJobs:connect（测试连接需要在项目上配置 VPC FullAccess权限。） √ √ 批量数据库对象选择信息 PUT /v3/{project_id}/jobs/batch-select-objects

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”，且长度为1～128个字符。 作业类型 选择作业的类型。 批处理作业：按调度计划定期处理批量数据，主要用于实时性要求低的场景。批作业是由一个或多个节点组成的流水线，以流水线作为一个整体被调度。被调度触发后，任务执行一段时间必须结束，即任务不能无限时间持续运行。 批处理作业可以配置作业级别的调度任务，即以

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如下两个参数在cassandra.yaml中进行设置： batch_size_warn_threshold_in_kb（当前值为5） batch_size_fail_threshold_in_kb（当前值为50） FROM MINBATCHSIZE 导入批处理的最小大小。 2 对于每一个chunk

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在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《 数据湖探索 用户指南》。API操作请参考《 数据湖 探索API参考》>《创建批处理作业》。 如果选择spark版本为2.3.2（即将下线）或2.4.5提交作业时，需要指定Module模块，名称为：sys.datasource

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。 LogAppendTime：broker将消息写入日志的时间。 批处理消息最大值 Kafka允许的最大批处理大小，如果在生产客户端配置文件或代码中启用消息压缩，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”，且存在消费者版本早于0.10.2，此时消费者的“fetch

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com/uniagent-cn-north-1/script/batch_agent_install.sh && bash batch_agent_install.sh -t 2.5.6 安装完成后，登录云监控服务管理控制台，单击左侧导航栏的“主机监控”。 查看所有已安装Agent的弹性云服务器列表。 Agent插件

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Windows） 操作场景 当您需要对多台Windows系统的云服务器批量更新一键式重置密码插件时，可参考本文档操作。 前提条件 准备好执行机，执行机需满足的条件请参见约束与限制。 需要提前准备待批量安装插件的云服务器的IP地址、Administrator用户的密码信息。 执行机应该与待更新机器在同一VPC下。

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平台要求文件名称只能由数字、字母和特殊字符“-”、“_”、“.”、“@”组成，例如：wait_voice1.wav。若文件名称不符合要求，请更改文件名。 创建批处理。 添加需要处理的文件/文件夹，因最终生成的文件要求不大于2M，建议源文件不大于6M。 设置转换文件的格式（A-Law、8000 Hz、单声道）。

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任务（Job） 任务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。 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（Deploym

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导出两个作业，作业名称分别为job_batch和job_stream。是否导出作业依赖的脚本和资源默认为true。 POST /v1/b384b9e9ab9b4ee8994c8633aabc9505/jobs/batch-export { "jobList":["job_batch","job_stream"]

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input_batch_var = torch.autograd.Variable(torch.stack(input_batch, dim=0), volatile=True) print(input_batch_var.shape)

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存储过程，返回的游标将不可用。 存储过程不能和普通SQL在同一条语句中执行。 存储过程中inout类型参数必需注册出参。 执行批处理 用一条预处理语句处理多条相似的数据，数据库只创建一次执行计划，节省了语句的编译和优化时间。可以按如下步骤执行： 调用Connection的prep

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存储过程，返回的游标将不可用。 存储过程不能和普通SQL在同一条语句中执行。 存储过程中inout类型参数必需注册出参。 执行批处理 用一条预处理语句处理多条相似的数据，数据库只创建一次执行计划，节省了语句的编译和优化时间。可以按如下步骤执行： 调用Connection的prep

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I参考》>《创建批处理作业》。 提交作业时，需要指定Module模块，名称为：sys.datasource.css。 通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”表说明。 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-

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查看报错原因，解决报错。 问题现象2 作业卡在sync-batch-norm中或者训练速度变慢。pytorch如果开了sync-batch-norm，多机会慢，因开了sync-batch-norm以后，每一个iter里面每个batch-norm层都要做同步，通信量很大，而且要所有节点同步。

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"314", { "batch_size" : 32, "learning_rate" : 0.05512301741232006, "trial_index" : 0, "param/batch_size" : 32,

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"instance_count" : 0, "batch_indexes" : [ ] }, { "instance_status" : "PROCESSING", "instance_count" : 0, "batch_indexes" : [ ]

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