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安装Spark 前提条件 您需要准备一台可访问公网的Linux机器，节点规格建议为4U8G及以上。 配置JDK 以CentOS系统为例，安装JDK 1.8。 查询可用的JDK版本。 yum -y list java* 选择安装JDK 1.8。 yum install -y java-1
复用等机制减少集群资源的空闲比例。 价值 面向AI计算的容器服务，采用高性能GPU计算实例，并支持多容器共享GPU资源，在AI计算性能上比通用方案提升3~5倍以上，并大幅降低了AI计算的成本，同时帮助数据工程师在集群上轻松部署计算应用，您无需关心复杂的部署运维，专注核心业务，快速实现从0到1快速上线。
Volcano批量调度系统：加速AI计算的利器 Volcano是一款构建于Kubernetes之上的增强型高性能计算任务批量处理系统。作为一个面向高性能计算场景的平台，它弥补了Kubernetes在机器学习、深度学习、HPC、大数据计算等场景下的基本能力缺失，其中包括gang
有如下优点： 平衡在线业务与离线业务对出口网络带宽的使用，保证在线业务有足够的网络带宽，在线业务触发阈值时，压缩离线业务带宽使用。 在线业务所占用的网络资源较少时，离线业务可使用更多带宽；在线业务所占用的网络资源较多时，降低离线业务资源占用量，从而优先保障在线业务的网络带宽。 约束与限制
节点，离线作业优先调度到超卖节点。 在线作业预选超卖节点时只能使用其非超卖资源 在线作业只能使用超卖节点的非超卖资源，离线作业可以使用超卖节点的超卖及非超卖资源。 同一调度周期在线作业先于离线作业调度 在线作业和离线作业同时存在时，优先调度在线作业。当节点资源使用率超过设定的驱逐
特性，实现业务对集群资源的充分利用；从节点维度来看，混部是将多个容器部署在同一个节点上，这些容器内的应用既包括在线类型，也包括离线类型。根据应用对资源质量需求的差异，在线应用可以归纳为延时敏感型LS（Latency Sensitive），通常对请求压力（QPS）或访问延迟（RT）
功能，主要特性包括： 丰富的计算框架支持：通过CRD提供了批量计算任务的通用API，通过提供丰富的插件及作业生命周期高级管理，支持TensorFlow，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，
度新扩容的Pod，那么就需要为集群增加节点，从而保证业务能够正常提供服务。 弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛，典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度： 工
CCE是否支持账户余额变动提醒？ 系统会以邮件、短信形式给客户发送账户余额变动通知，包括账户余额调整、充值到账、客户在线充值等。 父主题： 计费类
级高的业务SLO。 资源分级管控为业务潮汐明显的在线业务间混部、在线和离线业务混部奠定了基础。解决了应用预留资源较多、资源无法分时复用的问题。 在线作业与离线作业 从业务是否一直在线的角度看，其类型可分为在线作业和离线作业。 在线作业：一般运行时间长，服务流量呈周期性，资源存在潮
Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，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，通过接入AI、大数据、基因、渲染等诸多行业计算框架服务终端用户，并针对计算型应用提供了作业调度、作业管理、队列管理等多项功能。 一般情况下，Kubernetes在调度工作负
原生应用部署和管理方案。 为什么选择云容器引擎 云容器引擎深度整合高性能的计算（ECS/BMS）、网络（VPC/EIP/ELB）、存储（EVS/OBS/SFS）等服务，并支持GPU、NPU、ARM等异构计算架构，支持多可用区（Available Zone，简称AZ）、多区域（Re
问量激增，需及时、自动扩展云计算资源。 视频直播客户业务负载变化难以预测，需要根据CPU/内存使用率进行实时扩缩容。 游戏客户每天中午12点及晚上18:00-23:00间需求增长，需要定时扩容。 价值 云容器引擎可根据用户的业务需求预设策略自动调整计算资源，使云服务器或容器数量自
示的内存使用率低于HPA阈值后并没有发生缩容。 问题根因 界面上显示的容器内存使用率与HPA弹性伸缩的内存使用率在计算方式上存在差异： 界面上显示的容器内存使用率计算方式为：container_memory_rss/内存Limit container_memory_rss（即Resident
等通用计算能力。 功能 描述 参考文档 使用Volcano调度工作负载 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。 使用Volcano调度工作负载 资源利用率优化调度 针对计算资源进行
业务“潮汐”特性明显，预留资源较多：在线业务具有明显日级别波峰、波谷特性，用户为保证服务的性能和稳定性按照波峰申请资源，集群的大部分资源处于闲置状态。 在线和离线作业分布不同集群，资源无法分时复用：用户为在线和离线作业划分不同的K8s集群中，在线业务在波谷时，无法部署离线作业使用这部分资源。
系统委托说明 由于CCE在运行中对计算、存储、网络以及监控等各类云服务资源都存在依赖关系，因此当您首次登录CCE控制台时，CCE将自动请求获取当前区域下的云资源权限，从而更好地为您提供服务。服务权限包括： 计算类服务 CCE集群创建节点时会关联创建云服务器，因此需要获取访问弹性云服务器、裸金属服务器的权限。
Volcano agent会周期性采集节点上Pod的CPU和内存利用率，计算每个Pod的CPU和内存用量均值、峰值和标准差，并基于Pod的这些统计特征值，进一步计算节点的CPU和内存用量评估值。 超卖量的计算算法：节点资源超卖量 = (节点资源分配量 - 节点资源用量评估值) *
云上云下同架构平台，可灵活根据流量峰值实现资源在云上云下的弹性伸缩、平滑迁移和扩容。 计算与数据分离，能力共享 通过云容器引擎，用户可以实现敏感业务数据与一般业务数据的分离，可以实现开发环境和生产环境分离，可以实现特殊计算能力与一般业务的分离，并能够实现弹性扩展和集群的统一管理，达到云上云下资源和能力的共享。
annotations["volcano.sh/qos-level"] -7~7间整数 无 允许 - 小于0代表低优先级任务，即离线作业，大于等于0代表高优先级任务，即在线作业。 Pod的入口带宽 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 annotations["kubernetes.io/ingress-bandwidth"]
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