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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
应用程序完成后，执行程序的Pod将终止并清理，但驱动程序Pod仍然存在并保持在“已停止”状态，直到最终进行垃圾回收或手动清理。在“已停止”状态下，驱动程序Pod不会使用任何计算或内存资源。 图1 提交机制的工作原理 在CCE上运行SparkPi例子 在执行Spark的机器上安装kubectl，详情请参见通过kubectl连接集群。
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。
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，
用于保存事件信息和事件告警。 费用说明 LTS创建日志组免费，并每月赠送每个账号一定量免费日志采集额度，超过免费额度部分将产生费用（价格计算器）。 Kubernetes事件上报云日志服务（LTS） 根据不同的场景，开通Kubernetes事件采集的步骤如下： 集群未开通日志中心 集群已开通日志中心
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。
准确地说是Pod）都运行在一个单独的微型虚拟机中，拥有独立的操作系统内核，以及虚拟化层的安全隔离。通过使用安全运行时，不同容器之间的内核、计算资源、网络都是隔离开的，保护了Pod的资源和数据不被其他Pod抢占和窃取。 CCE Turbo集群支持使用普通运行时和安全运行时创建工作负
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
、负载均衡等，价格参照相应产品价格表。 更多价格目录请参见：产品价格详情。 如需了解实际场景下的计费样例以及各计费项在不同计费模式下的费用计算过程，请参见计费样例。 父主题： 计费类
设置资源配额及限制 Kubernetes在一个物理集群上提供了多个虚拟集群，这些虚拟集群被称为命名空间。命名空间可用于多种工作用途，满足多用户、多环境、多应用的使用需求，通过为每个命名空间配置包括CPU、内存、Pod数量等资源的额度可以有效限制资源滥用，从而保证集群的可靠性，更多信息请参见资源配额。
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。
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
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
、负载均衡等，价格参照相应产品价格表。 更多价格目录请参见：产品价格详情。 如需了解实际场景下的计费样例以及各计费项在不同计费模式下的费用计算过程，请参见计费样例。
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
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) *
CCE Standard集群 计算加速型 P2s NVIDIA V100 5120 14TFLOPS 单精度浮点计算 7TFLOPS 双精度浮点计算 112TFLOPS Tensor Core 深度学习加速 AI深度学习训练、科学计算、计算流体动力学、计算金融、地震分析、分子建模、基因组学。
性能。 Volcano调度器 可选插件。勾选后自动安装Volcano调度器插件，并将集群的默认调度器设置为Volcano，为您提供面向批量计算、高性能计算场景的高级调度能力。 CCE突发弹性引擎（对接CCI） 可选插件。勾选后自动安装CCE突发弹性引擎（对接CCI）插件，支持在短时高负
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
扩缩容决策算法 HPA controller根据当前指标和期望指标来计算缩放比例，计算公式如下： 期望实例数 = 向上取整[当前实例数 * ( 当前的指标值 / 目标值 )] 例如当前的指标值是200m，目标值是100m，那么按照公式计算期望的实例数就会翻倍。那么在实际过程中，可能会遇到实例数
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