高通量计算框架HTCondor(三)——使用命令

目录 1. 目录 2. 进程 3. 命令 3.1. condor_q 3.2. condor_status 3.3. conodr_submit 3.4. conodr_rm 4. 相关 1. 目录 HTCondor环境配置完成后,安装文件目录如下: 其中bin目录里面存放了一系列condor_开头的可执行程序,正是通过这些指令程序来实现分布式计算的.其中有个GUI程序condor_birdwatcher.exe,打开后运行界面如下: 从程序名称可以看出这是个查看器程序,分别显示condor_q…

高通量计算框架HTCondor(一)——概述

目录 1. 正文 2. 目录 3. 参考 4. 相关 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…

高通量计算框架HTCondor(四)——案例准备

目录 1. 正文 1.1. 任务划分 1.2. 任务程序 2. 相关 1. 正文 1.1. 任务划分使用高通量计算第一步就是要针对密集运算任务做任务划分.将一个海量的.耗时的.耗资源的任务划分成合适粒度的小任务,需要综合考虑资源.数据等多方面因素.HTCondor并不参与这方面的工作,任务划分需要用户自己实现. 默认情况下,HTCondor会把一个CPU核心当成一个计算资源.最理想的情况,就是计算集群网络内所有的集群主机都是同样的配置,数据也是易于划分的,那么可以按照计算机集群内CPU的总核心…

高通量计算框架HTCondor(六)——拾遗

目录 1. 正文 1.1. 一些问题 1.2. 使用建议 2. 相关 1. 正文 1.1. 一些问题如果真正要将HTCondor高通量计算产品化还需要很多工作要做,HTCondor并没有GUI界面,更多更全面的功能在Linux系统下的命令窗口下更方便. 拆分任务也是使用者值得考虑的问题,很多的密集运算其实不太方便拆分,拆分后大概率要进行合并操作,这种合并操作可能也相当耗时,且只能单机运算不能进行分布式计算.拆分任务还需要一定的经验,即如何保证负载均衡,让所有的任务同时完成. 文件访问也是个值得…

高通量计算框架HTCondor(二)——环境配置

目录 1. 概述 2. 安装 3. 结果 4. 相关 1. 概述 HTCondor是开源跨平台的分布式计算框架,在其官网上直接提供了源代码和Windows.Linux以及MacOS的安装包.因为平台限制的原因,在Windows下的功能是有所限制的,但其使用也是最直观方便的.为了更加便于了解使用情况,这里我还是采用Windows,建议后期有更多的需求或者基础足够好,可以直接上Linux. 2. 安装在HTCondor官网上下载Windows安装包,直接打开运行: 点击"Next",显示…

高通量计算框架HTCondor(五)——分布计算

目录 1. 正文 1.1. 任务描述文件 1.2. 提交任务 1.3. 返回结果 2. 相关 1. 正文 1.1. 任务描述文件前文提到过,HTCondor是通过condor_submit命令将提交任务的,这个命令需要提供一个任务描述文件.这个任务描述文件详细描述了任务运行的需求情况,如下所示: universe = vanilla requirements = (Arch == "INTEL" || Arch == "X86_64") && (O…

腾讯正式开源图计算框架Plato，十亿级节点图计算进入分钟级时代

腾讯开源再次迎来重磅项目,14日,腾讯正式宣布开源高性能图计算框架Plato,这是在短短一周之内,开源的第五个重大项目. 相对于目前全球范围内其它的图计算框架,Plato可满足十亿级节点的超大规模图计算需求,将算法计算时间从天级缩短到分钟级,性能全面领先领先于其它主流分布式图计算框架,并且打破了原本动辄需要数百台服务器的资源瓶颈,现在,最少只需要十台服务器即可完成计算. 腾讯Plato团队负责人于东海表示:"Plato已经支持腾讯内部包括微信在内的众多核心业务,尤其是为腾讯超大规模社交网络图数据…

译 - 高可用的mesos计算框架设计

原文地址 http://mesos.apache.org/documentation/latest/high-availability-framework-guide/ 阅读建议:有写过或者看过Mesos Framework的开发者,或者对Mesos有较多了解的使用者,文章的部分其实包含了分布式系统设计的一些通用的思路.对于分布式系统感兴趣的人也适合本文. 我基于本文改进了自己的框架的可用性,非常有效.另外Mesos支持restful接口,基于Restful接口,我们可以采用更加稳定的.开源的一…

Storm 流式计算框架

1. 简介是一个分布式, 高容错的实时计算框架 Storm进程常驻内存, 永久运行 Storm数据不经过磁盘, 在内存中流转, 通过网络直接发送给下游流式处理(streaming) 与批处理(batch) 批处理(batch): MapReduce 微批处理(MircroBatch): Spark (性能上近似 Streaming, 但是还是有所不及) 流(streaming): Storm, Flink(其实Flink也可以做批处理) Storm MapReduce 流式处理批处理…

实时计算框架：Flink集群搭建与运行机制

一.Flink概述 1.基础简介 Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算.Flink被设计在所有常见的集群环境中运行,以内存执行速度和任意规模来执行计算.主要特性包括:批流一体化.精密的状态管理.事件时间支持以及精确一次的状态一致性保障等.Flink不仅可以运行在包括YARN.Mesos.Kubernetes在内的多种资源管理框架上,还支持在裸机集群上独立部署.在启用高可用选项的情况下,它不存在单点失效问题. 这里要说明两个概念: 边界:无边界和有边界数据流,…

一文理解Hadoop分布式存储和计算框架入门基础

@ 目录概述定义发展历史发行版本优势生态项目架构组成模块 HDFS架构 YARN架构部署部署规划前置条件部署步骤下载文件(三台都执行) 创建目录(三台都执行) 配置环境变量(三台都执行) 安装和配置(hadoop1上执行) 启动和停止Hadoop HDFS环境测试计算和资源环境测试概述定义 Hadoop 官网地址 https://hadoop.apache.org/ Hadoop GitHub地址 https://github.com/apache/hadoop…

开源图计算框架GraphLab介绍

GraphLab介绍 GraphLab 是由CMU(卡内基梅隆大学)的Select 实验室在2010 年提出的一个基于图像处理模型的开源图计算框架.框架使用C++语言开发实现. 该框架是面向机器学习(ML)的流处理并行计算框架,可以运行在多处理机的单机系统.集群或是亚马逊的EC2 等多种环境下.框架的设计目标是,像MapReduce一样高度抽象.可以高效运行与机器学习相关的.具有稀疏的计算依赖特性的迭代性算法,并且保证计算过程中数据的高度一致性和高效的并行计算性能.该框架最初是为处理大规模机器学…

大数据计算框架Hadoop, Spark和MPI

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730338.html 今天做题,其中一道是请简要描述一下Hadoop, Spark, MPI三种计算框架的特点以及分别适用于什么样的场景. 一直想对这些大数据计算框架总结一下,只可惜太懒,一直拖着.今天就借这个机会好好学习一下. 一张表名称发起者语言简介特点适用场景 Hadoop Yahoo工程师,Apache基金会 Java MapReduce分布式计算框架+HDFS分布式文件系统(GFS)+HBase数据存…

【codenet】代码相似度计算框架调研 -- 把内容与形式分开

首发于我的gitpages博客 https://helenawang.github.io/2018/10/10/代码相似度计算框架调研代码相似度计算框架调研研究现状代码相似度计算是一个已有40年研究历史的问题了.它的应用范围广泛,主要包括代码抄袭检测[3].软件维护中的相似代码查找等. Whale[1]于1988年首次提出一个代码相似性检测的通用框架和步骤,将检测过程分为以下两个阶段: 代码格式转换 + 相似度确定后来很多检测方法都参考这一框架,并将检测过程细分为四个部分: 预处理 ->…

Storm：分布式流式计算框架

Storm是一个分布式的.高容错的实时计算系统.Storm适用的场景: Storm可以用来用来处理源源不断的消息,并将处理之后的结果保存到持久化介质中. 由于Storm的处理组件都是分布式的,而且处理延迟都极低,所以可以Storm可以做为一个通用的分布式RPC框架来使用.(实时计算?) Storm集群架构 Storm集群采用主从架构方式,主节点是Nimbus,从节点是Supervisor,有关调度相关的信息存储到ZooKeeper集群中,架构如下图所示 Nimbus:Storm集群的Master…

.NET 跨平台RPC框架DotNettyRPC Web后台快速开发框架（.NET Core） EasyWcf------无需配置，无需引用，动态绑定，轻松使用 C# .NET 0配置使用Wcf(半成品) C# .NET Socket 简单实用框架 C# .NET 0命令行安装Windows服务程序

.NET 跨平台RPC框架DotNettyRPC DotNettyRPC 1.简介 DotNettyRPC是一个基于DotNetty的跨平台RPC框架,支持.NET45以及.NET Standard2.0 2.产生背景传统.NET开发中遇到远程调用服务时,多以WCF为主.而WCF虽然功能强大,但是其配置复杂,不易于上手.而且未来必定是.NET Core的天下,WCF暂不支持.NET Core(只有客户端,无法建立服务端).市面上的其他.NET的 RPC框架诸如gRPC.surging甚至微…

从计算框架MapReduce看Hadoop1.0和2.0的区别

一.1.0版本主要由两部分组成:编程模型和运行时环境. 编程模型为用户提供易用的编程接口,用户只需编写串行程序实现函数来实现一个分布式程序,其他如节点间的通信.节点失效,数据切分等,则由运行时环境完成. 基本编程模型将问题抽象成Map和Reduce两个阶段,Map阶段将输入数据解析成key/value,迭代调用map()函数后,再以key/value的形式输出到本地目录:Reduce阶段则将key相同的value进行归约处理,并将最终结果写入到HDFS. 运行时环境由JobTracker和Ta…

大数据学习day25------spark08-----1. 读取数据库的形式创建DataFrame 2. Parquet格式的数据源 3. Orc格式的数据源 4.spark_sql整合hive 5.在IDEA中编写spark程序（用来操作hive） 6. SQL风格和DSL风格以及RDD的形式计算连续登陆三天的用户

1. 读取数据库的形式创建DataFrame DataFrameFromJDBC object DataFrameFromJDBC { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkSession实例 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName(this.getClass.getSimpleName) .master("local[*]") .getOrCrea…

Oracle学习笔记三 SQL命令

SQL简介 SQL 支持下列类别的命令: 1.数据定义语言(DDL) 2.数据操纵语言(DML) 3.事务控制语言(TCL) 4.数据控制语言(DCL) …

【原创】NIO框架入门(三)：iOS与MINA2、Netty4的跨平台UDP双向通信实战

前言本文将演示一个iOS客户端程序,通过UDP协议与两个典型的NIO框架服务端,实现跨平台双向通信的完整Demo.服务端将分别用MINA2和Netty4进行实现,而通信时服务端你只需选其一就行了.同时用MINA2和Netty4分别实现服务端的目的,是因为很多人都在纠结到底是用MINA还是Netty来实现高并发的Java网络通信服务端,在此干脆两个都实现了,就看你怎么选择了,够吊吧. NIO框架的流行,使得开发大并发.高性能的互联网服务端成为可能.这其中最流行的无非就是MINA和Netty了,M…

Storm分布式实时流计算框架相关技术总结

Storm分布式实时流计算框架相关技术总结 Storm作为一个开源的分布式实时流计算框架,其内部实现使用了一些常用的技术,这里是对这些技术及其在Storm中作用的概括介绍.以此为基础,后续再深入了解Storm的内部实现细节. 1. Zookeeper集群 Zookeeper是一个针对大型分布式系统的可靠协调服务系统,其采用类似Unix文件系统树形层次结构的数据模型(如:/zoo/a,/zoo/b),节点内可存储少量数据(<1M,当节点存储大数据量时,实际应用中可能出现同步问题). Zookeep…

Spark Streaming实时计算框架介绍

随着大数据的发展,人们对大数据的处理要求也越来越高,原有的批处理框架MapReduce适合离线计算,却无法满足实时性要求较高的业务,如实时推荐.用户行为分析等. Spark Streaming是建立在Spark上的实时计算框架,通过它提供的丰富的API.基于内存的高速执行引擎,用户可以结合流式.批处理和交互试查询应用.本文将详细介绍Spark Streaming实时计算框架的原理与特点.适用场景. Spark Streaming实时计算框架 Spark是一个类似于MapReduce的分布式计算框…

（第4篇）hadoop之魂--mapreduce计算框架，让收集的数据产生价值

摘要: 通过前面的学习,大家已经了解了HDFS文件系统.有了数据,下一步就要分析计算这些数据,产生价值.接下来我们介绍Mapreduce计算框架,学习数据是怎样被利用的. 博主福利给大家赠送一套hadoop视频课程授课老师是百度 hadoop 核心架构师内容包括hadoop入门.hadoop生态架构以及大型hadoop商业实战案例. 讲的很细致, MapReduce 就讲了 15 个小时. 学完后可以胜任 hadoop 的开发工作,很多人学的这个课程找到的工作. (包括指导书.练习代码.和…

Jquery如何序列化form表单数据为JSON对象 C# ADO.NET中设置Like模糊查询的参数从客户端出现小于等于公式符号引发检测到有潜在危险的Request.Form 值 jquery调用iframe里面的方法 Js根据Ip地址自动判断是哪个城市【我们一起写框架】MVVM的WPF框架（三）—数据控件设计模式之简单工厂模式（C#语言描述）

jquery提供的serialize方法能够实现. $("#searchForm").serialize();但是,观察输出的信息,发现serialize()方法做的是将表单中的数据以htpp请求格式拼接成字符串.serialize确实是能够解决一般的提交数据.但是有时我们需要的是一个object对象,而不是字符串(比如jqgrid reload时设置查询条件参数,就需要object对象).方法如下: (function(window, $) { $.fn.serializeJson…