使用aprun放置进程--每个节点需要一个进程
使用aprun放置进程是一种在并行计算中管理进程分布的方法。aprun是一个用于在超级计算机集群中启动并行作业的命令。在每个节点上，需要一个进程来执行特定的任务。
具体来说，aprun命令可以指定并行作业的进程数量和进程分布方式。每个节点上的进程可以执行相同的任务，也可以执行不同的任务，具体取决于应用程序的需求。
使用aprun放置进程的优势在于可以充分利用集群中的计算资源，提高作业的执行效率。通过合理地分配进程，可以减少通信开销，提高并行计算的性能。
aprun适用于各种并行计算场景，包括科学计算、数据分析、机器学习等。通过合理地配置aprun命令，可以根据应用程序的特点和需求，灵活地管理进程的分布，从而提高计算效率。
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我正在研究b/w并行和分布式系统的区别。有人告诉我，这一界限正在变得模糊。此外，集群既可以看作是并行系统，也可以是分布式系统(取决于上下文--无论这意味着什么)。
这怎麽可能？集群不应该只是分布式系统吗？
浏览 1提问于2014-03-01得票数 1
我有过在远程集群上运行并行作业，以及在一台本地机器上运行并行(parfor)作业的经验，但从未尝试过创建自己的集群。我访问了几台笔记本电脑/台式机/服务器(除了一台服务器之外，所有的都是root访问)，我想知道是否可以将它们全部(或部分)连接起来形成一个本地集群(总共大约有30个内核)。
浏览 4提问于2011-03-03得票数 4
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并行和分布式计算
、、
并行计算和分布式计算的区别是什么？当涉及到可伸缩性和效率时，通常会看到解决方案在计算机集群中处理计算，有时被称为并行处理或分布式处理。
在某种程度上，计算似乎总是并行的，因为有些事情是并发运行的。但是，分布式计算仅仅是与多台机器的使用有关，还是有更多的特性来区分这两种处理？例如，说一个计算是并行的和分布式的，难道不是多余的吗？
浏览 0提问于2014-05-15得票数 16
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我试图在mpi4py python脚本: hello.py上运行16个实例。我存储在这类的s.txt 16命令中：
python /lustre/4_mpi4py/hello.py > 01.out
我是通过aprun命令在Cray集群中提交的，如下所示：
aprun -n 32 sh -c 'parallel -j 8 :::: s.txt'
我的目的是在time.The脚本中的每个节点运行8个这样的python作业，运行时间超过3个小时，并且没有创建任何*.out文件。从PBS调度器输出文件中，我得到了以下内容：
Python version 2.7.3 loaded
浏览 5提问于2017-04-20得票数 1
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我想让一个程序在一个(raspberry pi )计算机集群上运行，其中一个pi只执行视频内容，而另一个只在一个主程序(如AI )下处理音乐等。我朝正确的方向走了吗？这不是并行计算吗？
浏览 0提问于2016-02-10得票数 0
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我想使用并行计算工具箱使我的Matlab项目更快。在我的PC中，有2个处理器，每个处理器有12个内核。所以，我有24个内核。问题是Matlab总是只找到12个核心。据我所知，它只在一个处理器上使用内核，Matlab的项目就是在这个处理器上运行的。但是我想用掉我所有的24个内核。有可能吗？如果是，我该怎么做？我想，我应该建立集群，但集群我必须购买MATLAB分布式计算服务器。我不想这么做，因为我不想用太多的computers...just，只想用我的24核电脑……感谢您的时间和考虑
浏览 4提问于2015-09-18得票数 1
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对我来说，分布式计算和并行计算之间的区别并不是很清楚。这学期我有一门“分布式系统”课程，当然还有一个项目需要我去做。我对安全很感兴趣，所以我选择了一个与安全相关的项目，我选择了一个密码破解系统，请不要误会，这是为了教育目的！
该系统由多个处理器/计算机组成，其中每台计算机将接收破解散列密码的请求，然后如果计算机忙(可能正在处理其他密码)，它将把该请求移交给它的对等体之一(通过相同网络连接的一些计算机)，并且如果该计算机是空闲/空闲的，它将处理该请求。
我想知道这个机制是分布式的还是并行的。有些人可能会认为这是一种协作计算。请给我指引正确的路。
提前感谢:)
浏览 1提问于2011-04-18得票数 2
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我有一个函数来计算适应度值，比如func()。在我的实现中，我使用MPI进行并行化。
MPI集群中有3台机器通过局域网连接。这些机器安装有NFS协议。内存不在这些机器之间共享。
主while循环运行500次。
在这个while循环中，我使用MPI并行化9个func()调用。这意味着，在main循环中调用9次func()，我并行化了三个节点中每个节点调用3个func()调用并将结果返回给主节点的方式。
这在while循环中继续了500次。(这意味着，在每个下一个循环中，同样有9个func()调用被并行化)
这种策略称为并行计算还是分布式计算？
考虑到定义，并行计算是并行中的多个任
浏览 2提问于2022-03-07得票数 0
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我已经学习了关于matlab处理的页面和讨论，但是我仍然不知道如何在几个节点(不是核心)上分发我的程序。在我使用的集群中，有10个节点可用，每个节点内部有8个可用核心。当在每个节点内使用"parfor“(在8个核之间)时，并行化工作得很好。但是当使用几个节点时，我认为(不知道如何验证)它不能很好地工作。下面是我在集群上运行的一个程序：
function testPool2()
disp('This is a comment')
disp(['matlab number of cores : ' num2str(feature('numCore
浏览 1提问于2013-07-31得票数 1
我管理着一小群开发人员，在任何给定的时间里，我们都有几个可以被认为是"“的数据项目--这些项目通常涉及在一台计算机上运行一个脚本几天，一个典型的例子是处理几千个PDF文件来提取一些关键文本并放置到CSV文件中，以便稍后插入数据库。
现在，我们已经完成了足够多的这类任务，我开始研究使用RabbitMQ开发一个简单的作业队列系统，其中有几个备用服务器(目的是为需要更大规模的项目使用Amazon /S3/EC2)。
在寻找其他人这样做的例子时，我不断地遇到经典的Hadoop“纽约时报”示例：
“纽约时报”使用100个Amazon实例和一个Hadoop应用程序在24小时内将4 TB原始图像T
浏览 1提问于2013-04-01得票数 14
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我了解了这两种类型的部署之间的基本区别。尽管如此，在阅读了教程之后，我还是得到了这些问题。欢迎任何见解！
既然单节点部署中的节点可以实现集群中三个节点(控制/数据/代理)的功能，那么为什么要使用单一服务器来部署三个节点(因为它们都在同一台计算机上)？除了高可用性功能之外，还有什么其他好处呢？
在单服务器集群中配置了3个节点后，根据DolphinDB手册，每个节点的可用内存为4G。总内存是12G吗？它似乎比单节点部署的内存容量高得多.
浏览 20提问于2022-02-16得票数 0
我有一个带有一个TaskManager和两个处理槽的Apache Flink设置。当我执行一个并行度设置为1的应用程序时，该作业大约需要33秒才能执行。当我将并行度增加到2时，作业需要45秒才能完成。
我在我的Windows机器上使用Flink，配置为10个计算核心(4C+ 6G)。我想获得更好的结果与2个插槽。我能做什么?
浏览 22提问于2018-02-26得票数 1
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我正在尝试将一些“并行”Python代码移植到Azure Databricks。代码在本地运行得非常好，但在Azure Databricks上却不太好。代码利用了multiprocessing库，更具体地说，利用了starmap函数。
代码是这样的：
from sklearn import metrics
import lightgbm as lgb
import numpy as np
def init_pool():
from threading import current_thread
ident = current_thread().ident
np.ran
浏览 0提问于2021-08-19得票数 1
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我正在尝试使用Map-Reduce框架编写一个大型程序，它需要将整个过程分成三个Map-Reduce作业，这些作业应该按顺序发生。
我之所以使用，是因为我在很多地方读到它比octo.py和其他用Python语言实现的框架更快。
但我无法链接多个作业，因为每个客户端都需要提供密码并连接到服务器才能执行。我的想法是，通过启动客户端，所有作业都应该按顺序运行。我是python的新手。如果有人能在这方面帮助我，我将不胜感激。
下面是启动作业的代码，例如这里的wordCount。
s = mincemeat.Server()
s.datasource = datasource
s.mapfn = map
浏览 0提问于2013-05-28得票数 3
我最近正在学习Amazon，据我所知，EMR集群允许我们选择3个节点。
Master，它运行主要的Hadoop守护进程，如NameNode、作业跟踪器和资源管理器。
核心，运行Datanode和Tasktracker守护进程。
只运行TaskTracker的任务。
我问你们为什么EMR会提供任务节点？正如hadoop所建议的，我们应该在同一个节点上拥有Datanode守护进程和Tasktracker守护进程。亚马逊这么做背后的逻辑是什么？您可以将数据保存在S3流中，将其保存到核心节点上，在HDFS上进行处理，而不是将数据从HDFS共享到任务节点，这样会增加头上的IO。因为就
浏览 6提问于2017-01-07得票数 23
我在下面读了一篇关于暴风的文章。
这个问题和答案对我来说都是很有帮助的，我是风暴的初学者。不过，我仍有一些意见。答案中说，
每个执行器运行多个任务并不会增加并行性的级别-- >executor总是有一个线程用于其所有任务，这意味着任务>在执行器上连续运行。
这是否意味着Storm的“并行计算”集中在“并行机器”上。正如Miguno所提到的，它为我们提供了扩展集群机器的灵活性。然而，计算机正在变得越来越多的CPU核心集成，如果我们使用并行计算对集群中的每台机器，它会更有效吗？(在某种程度上，我觉得每台机器中的多核也是一个“集群”)。还有一些非常有用的并行编程库，如AKKA、D
浏览 2提问于2013-10-20得票数 0
请描述您的问题
标题：CentOS 下 LNMP 环境配置 - 云服务器 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/213/2125
安装 MySQL。输入以下命令：
yum install mariadb mariadb-serve
启动 MySQL 服务。输入命令：
service mysqld start
腾讯服务很不负责，那几个命令有用吗?牛头对马嘴！
浏览 1122提问于2018-02-02
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自动标度星火簇
、、、
我在集群上运行了一个火花流作业。Spark作业从Kafka提取消息，并在将处理后的数据转储到数据库之前进行所需的处理。我已经按照当前负载调整了集群的大小。但这一负荷要求今后可能会上升/下降。
我想知道的技术，以方便这种自动缩放而不重新启动的工作。如果使用kakfa (在我的例子中)，缩放变得更加复杂，因为我不希望分区在有状态流中被移动。目前，集群完全在内部，但是如果这有助于扩展用例，我不介意迁移到云。
浏览 2提问于2018-01-30得票数 1
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我需要用C++写一个科学的应用程序，做大量的计算并使用大量的内存。我有一部分工作，但由于对资源的高要求，我正在考虑开始迁移到。
在此之前，我有一个简单的好奇心:如果我正确理解了OpenMPI的原理，那么负责在不同节点上拆分作业的是开发人员，根据当时可用的节点调用发送和接收。
你知道它是否真的存在一些库或操作系统或其他什么东西，可以让我的代码像现在一样具有这种功能吗？基本上，连接所有计算机并让它们共享内存和CPU的东西？
我有点困惑，因为有大量关于这个主题的材料。我应该关注云计算吗？或者分布式共享内存？
浏览 0提问于2010-03-31得票数 9
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