版权声明：博客文章都是作者辛苦整理的，转载请注明出处，谢谢！ https://blog.csdn.net/Quincuntial/article/details/53731068
前不久我们梳理了Linux中的计划任务—Crontab调度重复执行的任务，但是有些场景我们只是需要执行一次，执行完就结束任务该怎么办呢？ 这里我们要用到linux提供的at/batch命令。
进程是系统资源的使用者，系统的资源的大部分都是以进程为单位分配的。而用户使用计算机是为了实现一串相关的任务，通常把用户要求计算机完成的这一串任务成为作业。
一些控制脚本的方式：向脚本发送信号、修改脚本优先级，在脚本运行时切换到运行模式 16.1 处理信号 linux利用信号与运行在系统中的进程进行通信。 也可以通过对脚本进行编程，使其在收到特定信号时执行某些命令。从而控制脚本的操作。 16.1.1 重温Linux信号 比如下面这些常见的： 信号 值 描述 1 SIGUP 挂起进程 2 SIGINT 终止进程 3 SIGOUT 停止进程 9 SIGKILL 无条件终止进程 15
Apache 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 被设计为在所有常见的集群环境中运行，以内存中速度和任何规模执行计算。
客座文章作者：G-research 计算平台工程经理 Jamie Poole。博文最初在G-research 的博客[1]上发表
中文文档：https://docs.slurm.cn/users/shou-ce-ye
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-at.html
PBS(Portable Batch System)最初由NASA的Ames研究中心开发，主要为了提供一个能满足异构计算网络需要的软件包，用于灵活的批处理，特别是满足高性能计算的需 要，如集群系统、超级计算机和大规模并行系统。
操作系统的作业管理是指操作系统对于作业的调度、分配、控制和管理等一系列操作。作业是指用户提交给操作系统的一些任务或程序，作业管理是操作系统的一个核心功能。
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。
当我们使用天河机进行并行程序实验的时候，都会使用到yhrun/srun命令。在超算环境下，yhrun 命令用来进行提交交互式作业，有屏幕输出。但是容易受到网络波动影响导致断网或者关闭窗口最终导致作业中断。
本文介绍在Linux服务器中，通过PBS（Portable Batch System）作业管理系统脚本的方式，提交任务到服务器队列，并执行任务的方法。
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。
吴怡燃， 京东大数据平台高级技术专家，擅长大数据平台的资源管理与调度系统的开发与建设。目前专注于以万台分布式调度系统及深度学习平台的开发与建设。
内容来源：2017 年 07 月 29 日，威客安全技术合伙人安琪在“CDAS 2017 中国数据分析师行业峰会”进行《大数据平台基础架构hadoop安全分析》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
1. command & ： 后台运行，你关掉终端会停止运行 2. nohup command & ： 后台运行，你关掉终端也会继续运行
Kubernetes 已经成为容器编排领域的事实标准，将来所有应用都会在 Kubernetes 上开发和运行，这个系列文章的目的是深入浅出的介绍 Kubernetes 底层实现的原理。
Concourse CI是一个现代的，可扩展的集成系统，旨在通过可组合的声明性语法自动测试管道。
1 资源调度的目标和价值 1.1 子系统高效调度 任务之间资源隔离，减少争抢。 任务分配调度时结合资源分配，各个任务分配合理的资源，充分利用系统资源，减少资源利用不充分的问题。 资源调度结合优先级，优先级高的分配更多的资源。 1.2 提高全系统的资源利用率 各个子系统，存在不同时期，对资源需求不一样的情况，平滑系统资源的利用。 1.3 支持动态调整切分资源，增强系统扩展性。 系统对资源的规划很难一次性准确，通过mesos支持虚拟主机的方式，动态扩展。 2 资源调度使用限制以及难点 2.1 资源调度使用限制
在eclipse中写mapreduce程序, 引用第三方jar文件, 可以利用eclipse Hadoop插件直接run on hadoop提交, 很方便. 不过插件版本要和eclipse匹配, 不然总是local执行, 在50070是没有job产生的.
我们推出了一个新的系列，对PytorchConference2023 的博客进行中文编译，会陆续在公众号发表。也可以访问下面的地址 https://www.aispacewalk.cn/docs/ai/framework/pytorch/PytorchConference2023/torch_infra_new_ci 阅读。
通过上下两张计算机系统的层次结构图，我们快速的定位到了我们所学习操作系统的位置——硬件之上，软件之下
大部分操作系统(如Windows、Linux)的任务调度是采用时间片轮转的抢占式调度方式，也就是说一个任务执行一小段时间后强制暂停去执行下一个任务，每个任务轮流执行。任务执行的一小段时间叫做时间片，任务正在执行时的状态叫运行状态，任务执行一段时间后强制暂停去执行下一个任务，被暂停的任务就处于就绪状态等待下一个属于它的时间片的到来。这样每个任务都能得到执行，由于CPU的执行效率非常高，时间片非常短，在各个任务之间快速地切换，给人的感觉就是多个任务在“同时进行”，这也就是我们所说的并发(别觉得并发有多高深，它的实现很复杂，但它的概念很简单，就是一句话：多个任务同时执行)。多任务运行过程的示意图如下：
at 的守护进程 atd 会以后台模式运行，检查系统上的一个特殊目录来获取 at 命令的提交的作业。默认情况下，atd 守护进程每 60 秒检查一次目录。有作业时会检查作业运行时间，如果与当前时间匹配，则运行此作业。
继上一章介绍如何使用R连接Hive与Impala后，Fayson接下来讲讲如何在CDH集群中提交R的Spark作业，Spark自带了R语言的支持，在此就不做介绍，本文章主要讲述如何使用Rstudio提供的sparklyr包，向CDH集群的Yarn提交R的Spark作业。
有感而发，这里简单的整理了一下我们《生信技能树》团队七八年的资源的十分之一推荐给大家。
始终在后台运行并响应合法请求的程序称为守护（Daemon）进程。守护进程不是由用户启动运行的，也不与终端关联。
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：
摘要：MapReduce是Hadoop的又一核心模块，从MapReduce是什么，MapReduce能做什么以及MapReduce的工作机制三方面认识MapReduce。
在使用PySpark进行开发时，由于不同的用户使用的Python环境不同，有基于Python2的开发也有基于Python3的开发，这个时候会开发的PySpark作业不能同时兼容Python2和Python3环境从而导致作业运行失败。那Fayson接下来介绍如何在提交PySpark作业时如何指定Python的环境。
是否使用 direct io，测试过程不使用OS 自带的buffer，使测试磁盘的结果更真实。Linux读写的时候，内核维护了缓存，数据先写到缓存，后面在后台写到SSD。读的时候也优先读缓存里的数据。这样速度可以加快，但是一旦掉电，缓存里的数据就没有了。所以有一种模式叫做direct io，跳过缓存，直接读写SSD。
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。
效率，是所有互联网公司追求的。新服务/产品上线之时，往往是全团队最紧张的时刻。一旦出现异常情况，大家熬通宵全网替换程序，一旦出现异常情况还得全部回滚。然后开发人员白天紧急改 bug，又到深夜来找运维升级。可以说是苦不堪言。
Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。
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：
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。
我们经常会碰到这样的问题，用 telnet/ssh 登录了远程的 Linux 服务器，运行了一些耗时较长的任务， 结果却由于网络的不稳定导致任务中途失败。如何让命令提交后不受本地关闭终端窗口/网络断开连接的干扰呢？下面举了一些例子， 您可以针对不同的场景选择不同的方式来处理这个问题。
Yahoo是Hadoop的最大支持者，Yahoo的Hadoop机器总节点数目已经超过42000个，有超过10万的核心CPU在运行Hadoop。最大的一个单Master节点集群有4500个节点（每个节点双路4核心CPUboxesw，4×1TB磁盘，16GBRAM）。总的集群存储容量大于350PB，每月提交的作业数目超过1000万个。
Gitlab实现CICD的方式有很多，比如通过Jenkins，通过Gitlab Runner等，今天主要介绍后者。Gitlab在安装的时候，就默认包含了Gitlab CI的能力，但是该能力只是用于协调作业，并不能真的去执行作业，因此需要搭配Gitlab Runner来作为执行器实现具体的CICD工作。Gitlab Runner可以被安装在任意支持的系统上，比如Linux、Windows、Mac，甚至也可以运行在Docker、Kubernetes集群上。更多关于构建企业自动化运维平台系列的
使用本机 Ecilpse (Windows环境) 去访问远程 hadoop 集群出现以下异常：
每个用户均可同时运行多个程序。为了区分每一个运行的程序，Linux给每个进程都做了标识，称为进程号（process ID），每个进程的进程号是唯一的。
摘要：Google的Borg系统是一个运行着成千上万项作业的集群管理器，它同时管理着很多个应用集群，每个集群都有成千上万台机器，这些集群之上运行着Google的很多不同的应用。Borg通过准入控制，高效的任务打包，超额的资源分配和进程级隔离的机器共享，来实现超高的资源利用率。它通过最小化故障恢复时间的运行时特性和减少相关运行时故障的调度策略来支持高可用的应用程序Borg通过提供一个作业声明的标准语言，命名服务的集成机制，实时的作业监控，以及一套分析和模拟系统行为的工具来简化用户的使用。 我们将通过此论文对B
上个月领导给我一个模型工程化专项工作，大体内容就是，把模型团队交付的项目代码，部署到应用环境中，跑出来的结果供系统使用。这也是我最近一直在忙着做的一个事情，天天加班到8、9点。
介绍 本文要介绍的Apache Hadoop是一个使用简单高级编程模型实现的对大型数据集进行分布式存储和处理的软件框架。文章涵盖了Hadoop最重要的概念，对其架构的描述，并指导如何使用它，以及在Hadoop上编写和执行各种应用程序。 简而言之，Hadoop是Apache Software Foundation的开源项目，可以安装在一组标准机器上，以便这些机器可以通信并协同工作来存储和处理大型数据集。近年来，Hadoop已经非常成功，因为它有能力有效地处理大数据。它允许公司将其所有数据存储在一个系统中，并对
GitLab Runner 是一个开源项目，用于运行您的作业并将结果发送回 GitLab。它与 GitLab CI 结合使用，GitLab CI 是 GitLab 随附的用于协调作业的开源持续集成服务。
本文介绍了Linux进程后台运行的几种方式，包括nohup、setsid、screen等工具的使用方法，以及这些工具在系统管理、运维方面的应用。同时还介绍了如何通过screen工具创建、管理、恢复会话，以及如何使用nohup、setsid等命令在后台运行进程。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
