高通量计算框架HTCondor(一)——概述

简介: 高通量计算框架HTCondor(一)——概述

高通量计算框架HTCondor(一)——概述

目录

1. 正文

HTCondor是威斯康星大学麦迪逊分校构建的分布式计算软件和相关技术,用来处理高通量计算(High Throughput Computing )的相关问题。高通量计算中的Throughput应该是吞吐量的意思,也就是调度计算机资源的能力。与高性能计算(HPC)不同,高通量计算(HTC)应对的问题是在高性能的同时能够长时间稳定运行的能力,并充分利用集群或网络内计算资源。长时间计算时,集群或网络内计算资源往往是不可靠的,这中间蕴含了计算资源管理和任务调度的问题。

具体来说,HTC的思想就是将规模的密集运算拆分成一个个的子任务,交给集群计算机运算。HTCondor提供了如下功能:

  1. 发布任务:根据设定的集群内计算资源条件,将任务发布到集群计算机。
  2. 调度任务:任务能够发送到满足条件计算机中运行,或者迁移到另外一台计算机。
  3. 监视任务:随时监视任务运行的情况和计算资源的情况。
    注意拆分任务这一步还是需要用户自己控制的,拆分合适粒度的并行任务,有助于最大程度的负载均衡。

除此之外,一个不能忽视的的问题就是磁盘IO的问题。HTC往往伴随着海量数据,巨量数据的磁盘IO必定会造成性能瓶颈。HTCondor自带了一种文件传输机制,发布任务的时候能够自动将数据发送到对应的机器中运行。当然,也可以尝试搭配分布式文件系统如hdfs进行计算。

准备在这一系列博文中,通过一个具体的实例,总结下HTCondor的使用过程,也算对分布式计算或者集群计算有个感性的认识。

2. 目录

1.高通量计算框架HTCondor(一)——概述

简要介绍了高通量分布式计算与HTCondor。

2.高通量计算框架HTCondor(二)——环境配置

详细展示了HTCondor环境的搭建过程。

3.高通量计算框架HTCondor(三)——使用命令

介绍了HTCondor的使用环境,以及经常使用的命令。

4.高通量计算框架HTCondor(四)——案例准备

准备一个实际案例做分布式计算。

5.高通量计算框架HTCondor(五)——分布计算

使用一个实例进行简单的分布式计算。

6.高通量计算框架HTCondor(六)——拾遗

总结了使用HTCondor过程中的一些问题与建议。

3. 参考

[1]. 说说高通量计算(HTC)、高性能计算(HPC)和多任务计算(MTC)

[2]. HTCondor官网

[3]. Hadoop到底是干什么用的?

[4]. condor 使用详解

4. 相关

代码和数据地址

下一篇

分类: 分布式计算

标签: 集群计算 , 分布式计算 , HTCondor



相关文章
|
10月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
机器学习的基本概念与核心功能
机器学习的基本概念与核心功能
|
1月前
|
分布式计算 Linux 调度
高通量计算框架HTCondor(二)——环境配置
高通量计算框架HTCondor(二)——环境配置
38 1
|
3月前
|
分布式计算 大数据 数据处理
经典大数据处理框架与通用架构对比
【6月更文挑战第15天】本文介绍Apache Beam是谷歌开源的统一数据处理框架,提供可移植API,支持批处理和流处理。与其他架构相比,Lambda和Kappa分别专注于实时和流处理,而Beam在两者之间提供平衡,具备高实时性和数据一致性,但复杂性较高。选择架构应基于业务需求和场景。
160 3
经典大数据处理框架与通用架构对比
|
2天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
经典时间序列分析概述:技术、应用和模型
时间序列数据按时间顺序收集,具有时间维度的重要性,需专门技术和模型进行分析预测。其应用广泛,涵盖经济预测、风险管理、天气预报、气候建模、流行病学、患者监测、需求预测、客户行为分析及预测性维护等领域。时间序列特征包括趋势、季节性和周期性模式。自相关和偏自相关用于衡量数据点间关系,白噪声表示无自相关的时间序列。平稳性指统计特性随时间保持一致,对建模至关重要。常见模型包括ARMA、ARIMA、SARIMA、ARCH和GARCH,用于捕捉复杂动态并预测未来模式。选择合适模型和确定顺序对准确预测至关重要。掌握这些基础知识不仅增强对复杂模型的理解,还能确保预测方法的稳健性和可靠性。
14 1
经典时间序列分析概述:技术、应用和模型
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 数据处理
构建高效机器学习模型的五大策略
【5月更文挑战第31天】 在数据驱动的时代,机器学习已成为创新的核心动力。本文将深入探讨如何构建高效的机器学习模型,涵盖数据处理、特征工程、模型选择、调参技巧及模型评估五个关键策略。不同于常规摘要的形式,我们将通过具体实例和案例分析,提供一套实操性强的方法论,帮助读者在实际工作中提升模型性能,解决业务问题。
|
7天前
|
机器学习/深度学习 测试技术 数据处理
KAN专家混合模型在高性能时间序列预测中的应用:RMoK模型架构探析与Python代码实验
Kolmogorov-Arnold网络(KAN)作为一种多层感知器(MLP)的替代方案,为深度学习领域带来新可能。尽管初期测试显示KAN在时间序列预测中的表现不佳,近期提出的可逆KAN混合模型(RMoK)显著提升了其性能。RMoK结合了Wav-KAN、JacobiKAN和TaylorKAN等多种专家层,通过门控网络动态选择最适合的专家层,从而灵活应对各种时间序列模式。实验结果显示,RMoK在多个数据集上表现出色,尤其是在长期预测任务中。未来研究将进一步探索RMoK在不同领域的应用潜力及其与其他先进技术的结合。
30 4
|
2月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
大模型技术基础
【7月更文挑战第26天】大模型技术基础
64 6
|
1月前
|
分布式计算 负载均衡 数据处理
高通量计算框架HTCondor(四)——案例准备
高通量计算框架HTCondor(四)——案例准备
22 0
|
1月前
|
分布式计算 数据安全/隐私保护
高通量计算框架HTCondor(三)——使用命令
高通量计算框架HTCondor(三)——使用命令
33 0
|
4月前
|
数据可视化 数据挖掘
R语言广义线性混合模型GLMMs在生态学中应用可视化2实例合集|附数据代码1
R语言广义线性混合模型GLMMs在生态学中应用可视化2实例合集|附数据代码