“ 大家好哇！前面我们对slurm作业调度系统进行了一个简单的介绍【科研利器】slurm作业调度系统（一），今天我们继续对如何用slurm提交批处理任务以及使用 sinfo、squeue、scontrol命令查询作业信息进行具体的介绍。”
本文将介绍slurm，一个 Linux服务器中的集群管理和作业调度系统。并对其基础命令和运行方式进行实战演练。
中文文档：https://docs.slurm.cn/users/shou-ce-ye
在实际的生产环境中，使用单用户模式直接运行命令的机会不是很多，通常是采用提交作业任务给集群计算的方式。这样一来既能节约资源和时间，又能申请到更大规模的计算资源，对于平台管理人员还是用户来说都是非常有利的。国家超算中心，地方超算中心，学校超算中心一般都对外提供这样的服务，不过需要按核时进行计费。所谓“核时”就是一个 CPU 核运行一个小时，这也是高性能计算中通常使用的资源衡量单位。作为超算中心或者高性能集群，必不可缺的就是集群作业管理系统，它可以根据用户的需求，统一管理和调度集群的软硬件资源，保证用户作业公平合理地共享集群资源，提高系统利用率和吞吐率。
大家好哇！随着时代的不断发展，我们在做项目时所使用的数据也越来越大。当进行计算量很大的任务时，我们不可避免地会使用超级计算机(以下简称超算)来帮助我们完成。常见的超级计算机作业调度系统有SLURM和Torque PBS，但我自己在实际应用过程中常见到的是slurm，以下就slurm作业调度系统进行一些简单的介绍！
“ 大家好哇！上一期我们介绍了提交批处理任务的整个流程，包括查看资源、编写脚本、提交作业、查询作业信息等内容。今天呢，我们主要就作业脚本中两个非常重要的概念 Partition和 QoS 进行介绍，并给出一些实用技巧。”
我现在经常在实验室服务器上跑程序，而老师要求我们使用SLURM作业管理系统，网上资料零零散散，这篇文章算是一个简单的汇总
“ 大家好哇！上一期我们介绍了作业脚本中两个非常重要的概念Partition 和 QoS 进行介绍，并给出一些实用技巧。今天呢，我们给出一些在slurm作业系统中常见的报错提示的含义及解决方法。”
scontrol show partition显示全部队列信息，scontrol show partition PartitionName或 scontrol show partition=PartitionName显示队列名PartitionName的队列信息，输出类似：
Slurm可以被配置为收集每个作业和作业步骤执行的核算信息。核算记录可以被写入一个简单的文本文件或一个数据库。目前正在执行的作业和已经终止的作业的信息都是可用的。sacct命令可以报告正在运行或已经终止的作业的资源使用情况，包括单个任务，这对于检测任务之间的负载不平衡非常有用。sstat命令可用于仅对当前正在运行的作业进行统计。它也可以为你提供关于任务之间不平衡的有价值的信息。sreport可以用来生成基于特定时间间隔内执行的所有作业的报告。
“ 大家好哇！上一期我们给出了一些在slurm作业系统中常见的报错提示的含义及解决方法。今天我们主要来看看如何在超算中配置运行环境。”
这份文件包含了Slurm管理员的信息，专门针对包含1024个节点以上的集群。目前由Slurm管理的大型系统包括天河二号（位于中国国防科技大学，拥有16000个计算节点和310万个内核）和Sequoia（位于劳伦斯-利弗莫尔国家实验室的IBM Bluegene/Q，拥有98304个计算节点和160万个内核）。Slurm在更大数量级的系统上的运行已经通过仿真验证。在这种规模下获得最佳性能确实需要一些调整，本文件应该有助于让你有一个好的开始。对Slurm的工作知识应该被认为是本资料的先决条件。
在Slurm集群中，有很多组件需要能够相互通信。有些站点有安全要求，不能打开机器之间的所有通信，需要有选择地打开必要的端口。本文件将介绍不同的组件需要怎样才能相互交流。
Slurm是一个开源，容错，高度可扩展的集群管理和作业调度系统，适用于大型和小型Linux集群。主要有三个功能：
Slurm为cgroup v2的系统提供支持。这个cgroup版本的文档可以在kernel.org Control Cgroup v2文档中找到。
Kubernetes让GPU集群管理变得更加高效，这是CoreWeave公司Peter Salanki在KubeCon大会上的观点
前段时间为了能让运行的 CONQUEST 任务在后台运行、并尽可能地进行资源调控，特别采用了 Slurm 作业管理系统。Slurm 单节点的部署配置还是比较简单的，直接运行本人构建好的镜像就可以了。随着对 Slurm 的深入了解，笔者发现 Slurm 在集群部署上比其他作业管理系统更加简单方便，因此有了在多机集群上部署一个 Slurm 集群的想法。经过调查发现以下两种通用的部署 Slurm 集群的方案：
密码都正确之后你会进入到 login 节点，在这里千万不能随意执行大规模的计算任务，因为很有可能会被封号。你需要使用 compute 节点执行计算任务。
翻译自 Kubernetes Evolution: From Microservices to Batch Processing Powerhouse 。
Apache Flink是用于分布式流和批处理数据处理的开源平台。Flink的核心是流数据流引擎，可为数据流上的分布式计算提供数据分发，通信和容错能力。Flink在流引擎之上构建批处理，覆盖了本机迭代支持，托管内存和程序优化。本文档适用于Apache Flink 1.10版。
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，和它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
今天的任务是将伦敦自行车租赁数据分为两组，周末和工作日。将数据分组到更小的子集进行进一步处理是一种常见的业务需求，我们将看到Spark如何帮助我们完成这项任务。
这是CDP中Yarn使用系列中的一篇，之前的文章请参考<使用YARN Web UI和CLI>、<CDP 中配置Yarn的安全性>、<CDP的Yarn资源调度与管理>、<CDP中Yarn管理队列>、<Yarn在全局级别配置调度程序属性>、<Yarn配置每个队列属性>、<Yarn管理放置规则>和<Yarn管理动态队列>。
本文将以WordCount的案例为主线，主要介绍Flink的设计和运行原理。关于Flink WordCount程序可以参考我之前的文章：读取Kafka实时数据流，实现Flink WordCount。阅读完本文后，读者可以对Flink的分布式运行时有一个全面的认识。
上一篇我们分析了一个MapReduce在执行中的一些细节问题，这一篇分享的是MapReduce并行处理的基本过程和原理。
前言 上一篇我们分析了一个MapReduce在执行中的一些细节问题，这一篇分享的是MapReduce并行处理的基本过程和原理。 Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架。 Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个hadoop集群上。 一、MapReduce并行处理的基本过程 首先要说明的是Hadoop2.0之前和Hadoop2.0之后的区别： 2.
这篇文章包含了Slurm管理员的信息，专门针对高吞吐量计算，即执行许多短作业。为高吞吐量计算获得最佳性能需要一些调整。
现在，我们将提交另一个依赖于先前作业的作业。 有许多方法可以指定依赖条件，但是“singleton ”是最简单的。 Slurm -d singleton 参数告诉Slurm在之前所有具有相同名称的作业完成之前不要调度此作业。
Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。使用官网的语句来介绍， Flink 就是 “Stateful Computations over Data Streams”。
他们必须在过程的顶部进入人体，在任何其他声明块（即input，output等），并具有以下语法：
本教程将以官网—2016年10月飓风马修登陆为例，介绍WRF-ARW在北京超算中心上的基础运行操作。
本文介绍了Spark的四大特性：基于内存的迭代计算引擎、基于DAG的调度引擎、基于血缘的容错引擎、基于分区的存储引擎。同时，本文还介绍了Spark的作业执行流程、数据分区和文件格式、基于Shuffle的分布式计算、Spark的HA机制等。
“大数据”是用于收集大型和复杂数据集的术语，这使得很难使用关系数据库管理工具或传统数据处理应用程序进行处理。很难捕获，整理，存储，搜索，共享，传输，分析和可视化大数据。大数据已成为公司的机遇。现在，他们可以成功地从数据中获取价值，并通过增强的业务决策能力在竞争者中拥有明显的优势。
3.1 Spark应用执行机制分析 下面对Spark Application的基本概念和执行机制进行深入介绍。 3.1.1 Spark应用的基本概念 Spark应用（Application）是用户提交的应用程序。Spark运行模式分为：Local、Standalone、YARN、Mesos等。根据Spark Application的Driver Program是否在集群中运行，Spark应用的运行方式又可以分为Cluster模式和Client模式。 下面介绍Spark应用涉及的一些基本概念： 1）Spark
本文从Hadoop（1.0）系统中调度策略的角度展开讨论。这本质还是对Hadoop的集群资源进行管理，主要有四个方面：
Spark Core：包含Spark的基本功能；尤其是定义RDD的API、操作以及这两者上的动作。其他Spark的库都是构建在RDD和Spark Core之上的。
它扮演的是集群管理者的角色，负责调度任务、协调 checkpoints、协调故障恢复、收集 Job 的状态信息，并管理 Flink 集群中的从节点 TaskManager。
Flink 作业在开发完毕之后，需要提交到 Flink 集群执行。ClientFronted 是入口，触发用户开发的 Flink 应用 Jar 文件中的 main 方法，然后交给 PipelineExecutor（流水线执行器，在 FlinkClient 升成 JobGraph 之后，将作业提交给集群的重要环节。）#execue 方法，最终会选择一个触发一个具体的 PiplineExecutor 执行。
•本来打算写一个flink源码分析的系列文章，但由于事情太多，又不太想输出低质量的文章，所以开始看一些好的flink相关博客，本文译自https://www.ververica.com/blog/apache-flink-at-mediamath-rescaling-stateful-applications ；•flink中state的划分和介绍；•flink 中operator state在什么时候会进行rescale以及如何进行rescale？；•flink 中keyed state的when and how？。
下面主要从架构、组件原理、业务场景等角度针对相关组件的技术要点进行总结. 主要以问题驱动.
Kafka是一个现在听到很多的话......许多领先的数字公司似乎也在使用它。但究竟是什么呢？
ApacheFlink努力为所有现成的应用程序自动导出合理的默认资源需求。对于希望根据特定场景的知识微调资源消耗的用户，Flink提供细粒度资源管理。
理论计算模拟在理解化学反应的微观机制，指导化学反应或催化剂的理性设计等方面发挥了不可或缺的作用。然而，真实化学反应体系通常涉及海量的构象变化以及复杂多样的化学键重组过程，组成化学反应网络，见图1。这种复杂性为人工搜索化学反应路径的方式带来一定的局限性：1）构建化学反应网络耗时、耗力；2）无法保证所研究反应体系的反应路径完备性（可能会导致给出错误的机理解释或计算预测与实验结果的不匹配）。因此，发展自动化的反应路径的搜索工具，提高研究人员探索化学反应网络的效率具有重要意义。
马上就快过年了，祝福小伙伴们牛年大吉，牛气冲天。本期文章分享的是赵老师在《方法论与工程化解决解决方案》一书中提到的关于如何在用户画像项目开发中进行性能调优的例子，希望大家耐心看完后有所收获！
在大数据领域，只有深挖数据科学领域，走在学术前沿，才能在底层算法和模型方面走在前面，从而占据领先地位。
2019年5月，美国商务部将华为列入了出口管制的“实体清单”，华为被推向了这波中美对抗的风口浪尖。紧随其后，6月，特朗普政府又对其他几家中国机构实行了限制出口政策，包括中科曙光、江南计算技术研究所、成都海光等。其中，中科曙光和江南计算技术研究所均为中国超级计算机研发机构，中科曙光研发了“曙光”系列，江南计算技术研究所研发了“神威”系列。另外一个国产超算巨头“天河”相关单位早在2015年就被纳入了实体清单。至此，国产超算三巨头“天河”、“曙光”和“神威”均已被特朗普政府封杀。继“华为禁令”之后，“超算禁令”再次暴露美国欲限制中国发展的野心。那何为“超算”？本文将简述超级计算机的背景知识与发展现状。
Apache Flink作为开源的分布式流处理框架,受到了广泛的关注和应用。本文将分享如何从零开始搭建一个Flink运行环境,并在其上运行一个“WordCount”的例子程序。
· 资源与计算强耦合，其他计算框架需要重复实现资源管理，例如如果用spark也要进行调用，不知道哪个是被MapReduce调用的
本专题前面系列文章详细说明了使用Kettle的转换和作业，实现Hadoop上多维数据仓库的ETL过程。通常Hadoop集群存储的数据量是TB到PB，如果Kettle要处理如此多的数据，就必须考虑如何有效使用所有的计算资源，并在一定时间内获取执行结果。
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