配置Yarn模式下Spark动态资源调度 操作场景 对于Spark应用来说，资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务（比如JD BCS erver），若分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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选择“运行中”或“未运行”页签。 对于已有连接记录的设备，可以在设备列表页面，查看设备的调度区域。 当您未配置设备调度策略时，该设备调度区域默认为“全部区域”，即设备可连接所有区域下的闲置 云服务器 。 图1 查看调度范围与调度区域 修改设备的调度策略 登录控制台，在服务列表中选择“计算 > VR云渲游平台”。

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数据调度 调度管理 调度管理为离线任务部署管理页面，所有离线订单的部署任务汇总调度维护。部署任务订单状态成功，失败，并可以查看历史调度和操作日志。 图1 调度管理-1 图2 调度管理-2 启动：任务状态为停止方可启动，默认置灰不可选 停止：运行状态才可以停止，默认置灰不可选 重新

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用于统计CPU的一些调度信息，包括idle任务启动时间、idle任务运行时长、调度切次数等。OsShellStatisticsStart---调度统计功能开启函数。OsShellStatisticsStop---调度统计功能关闭函数。关闭后，会自动调用OsStatisticsShow输出调度统计信息。OsShellCmdDumpSched

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资源利用率优化调度（Volcano调度器支持） AI任务性能增强调度（Volcano调度器支持） 异构资源调度（Volcano调度器支持） Volcano调度器（v1.27及以上版本支持） 设置Volcano调度器为默认调度器后，Volcano调度器将替换kube-scheduler调度器，

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任务调度 当前暂不支持，如果需要用任务调度功能，请使用事件并打开event_scheduler，详情请参见事件管理。 父主题： 任务管理

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资源利用率优化调度配置案例 概述 Volcano调度分为两个阶段，分别为节点过滤和节点优选，过滤阶段筛选出符合调度条件的节点，优选阶段对所有符合调度条件的节点打分，最终选取得分最高的节点进行调度。Volcano提供多种调度策略进行节点打分优选，每种调度策略可以根据实际业务场景调整

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工作负载弹性伸缩：即调度层弹性，主要是负责修改负载的调度容量变化。例如，HPA是典型的调度层弹性组件，通过HPA可以调整应用的副本数，调整的副本数会改变当前负载占用的调度容量，从而实现调度层的伸缩。 节点弹性伸缩：即资源层弹性，主要是集群的容量规划不能满足集群调度容量时，会通过弹出E CS 资源的方式进行调度容量的补充。

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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 nodes are available: 2 Insufficient huawei.com/ascend-310.”的Kubernetes事件。 在CCE控制台使用NPU资源，只需在创建工

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CPU调度 CPU管理策略 增强型CPU管理策略 父主题： 调度

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调度策略 如何让多个Pod均匀部署到各个节点上？ 如何避免节点上的某个容器被驱逐？ 为什么Pod在节点不是均匀分布？ 如何驱逐节点上的所有Pod？ 如何查看Pod是否使用CPU绑核？ 节点关机后Pod不重新调度 如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点？ 为什么Pod调度不到某个节点上？

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作业是无法正常执行的，而默认调度器对于Pod调度是逐个进行的，对于Kubeflow作业TFJob的Ps和Worker是不感知的。在集群高负载（资源不足）的情况下，会出现多个作业各自分配到部分资源运行一部分Pod，而又无法正执行完成的状况，从而造成资源浪费。以下图为例，集群有4块G

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芯片研发全流程对于IT资源的诉求是波动，资源高峰期，本地静态资源无法满足动态需求，资源低谷期，本地资源只能闲置，整体IT资源利用率低，影响项目进度； 芯片研发随着工艺节点发展，对于IT资源的诉求是翻倍，企业IT部门无法快速做到无限制扩机房、扩容操作。 公有云资源丰富多样，一旦云上资源调度策略不合

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负载伸缩概述 为什么需要负载伸缩 由于企业应用流量的不断变化，容器工作负载的资源需求也在不断变化。在部署、管理容器工作负载时，若时刻保持业务高峰期的资源数量，会造成大量的资源浪费；若为工作负载设置资源限制，则达到资源使用上限后可能会造成应用异常。Kubernetes中的HPA（Horizontal

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度浮点向定点运算转换，多种压缩技术和调优技术实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两

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调度管理 作业策略管理 支持自定义作业执行的频度、日历信息，可以为不同作业定义不同调度频率和日历。 图1 作业策略管理1 图2 作业策略管理2 作业计划场景 数据服务共享平台为开发人员提供按照计划自动执行作业的能力，支持在计划中配置自定义的频度、日历、作业、作业执行优先级等内容。

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调度管理 资产领用单 资产领用 资产上线[挂载](PDA) 资产下线 资产借用单 资产借用 资产归还单 资产归还扫描 资产报废单 资产报废扫描 资产盘点计划单 资产盘点 资产盘盈盘亏单 资产处置单 资产搬运计划 资产搬运扫描 资产转移 父主题： 设备管理

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