如何在DASK中批量调度dask_jobqueue作业而不是并发？

在DASK中批量调度dask_jobqueue作业而不是并发，可以通过以下步骤实现：

1. 安装dask和dask_jobqueue库：首先，确保已经安装了dask和dask_jobqueue库。可以使用pip命令进行安装，例如：pip install dask dask_jobqueue
2. 创建dask集群：使用dask_jobqueue库创建一个dask集群，可以选择适合自己需求的调度器，如Slurm、PBS、SGE等。以下是使用Slurm调度器创建dask集群的示例代码：

from dask_jobqueue import SLURMCluster

cluster = SLURMCluster(cores=8, memory='32GB', project='myproject')
cluster.scale(10)  # 设置集群规模，这里设置为10个节点

# 连接到集群
from dask.distributed import Client
client = Client(cluster)

1. 提交作业：使用dask_jobqueue库的submit方法提交作业。可以通过循环来批量提交多个作业，每个作业可以是一个函数或脚本。

from dask_jobqueue import SLURMCluster

# 创建dask集群
cluster = SLURMCluster(cores=8, memory='32GB', project='myproject')
cluster.scale(10)

# 连接到集群
from dask.distributed import Client
client = Client(cluster)

# 定义作业函数
def my_job():
    # 执行作业的代码

# 提交作业
for i in range(10):
    cluster.submit(my_job)

通过以上步骤，可以在DASK中批量调度dask_jobqueue作业而不是并发。每个作业将在集群中的一个节点上运行，可以根据需要设置集群规模和作业数量。这种方式可以有效地管理和调度大规模的作业，并充分利用集群资源。

注意：以上示例代码中使用的是SLURM调度器，如果需要使用其他调度器，请根据实际情况进行相应的调整。

参考链接：

• Dask官方文档：https://docs.dask.org/en/latest/
• dask_jobqueue库文档：https://jobqueue.dask.org/