集群作业管理系统简介

LSSC-IV 高性能计算机集群系统简介“科学与工程计算国家重点实验室”的LSSC-IV四号集群系统，于2017年 11月建成，12月投入使用。

LSSC-IV集群基于联想深腾8810系统构建，包含超算和大数据计算两部分。

计算集群主体部分包含408台新一代ThinkSystem SD530模块化刀片(每个刀片包括2颗主频为2.3GHz的Intel Xeon Gold 6140 18核Purley处理器和192GB内存)，总共拥有14688个处理器核，理论峰值性能为1081TFlops，实测LINPACK性能703TFlops。

系统还包括1台胖结点（Lenovo X3850X6服务器，2颗Intel Xeon E7-8890 V4处理器, 4TB内存,10TB本地存储），4个KNL结点（1颗Intel Xeon Phi KNL 7250处理器，192GB内存）以及管理结点、登陆结点等。

集群系统采用Lenovo DS5760存储系统，磁盘阵列配置双控制器，8GB缓存，主机接口8个16Gbps FC接口，60块6TB NL_SAS盘作为数据存储，裸容量共计360TB，系统持续读写带宽超过4GB/s磁盘阵列通过2台I/O 结点以GPFS并行文件系统管理，共享输出给计算结点。

大数据计算部分包括7台GPU服务器（分别配置NVIDIA Tesla P40、P100和V100 计算卡）和由8台Lenovo X3650M5 服务器组成的HDFS辅助存储系统。

集群系统所有结点同时通过千兆以太网和100Gb EDR Infiniband 网络连接。

其中千兆以太网用于管理，EDR Infiniband 网络采用星型互联，用于计算通讯。

LSSC-IV 的操作系统为：Red Hat Enterprise Linux Server 7.3。

LSSC-IV 上的编译系统包括Intel C,Fortran 编译器，GNU编译器， Intel VTune 调试器等。

sge qsub常用命令-回复SGE（Sun Grid Engine）是一种常用的集群管理系统，用于调度和管理计算集群中的作业。

在SGE系统中，用户可以使用qsub命令来提交作业并管理计算资源。

本文将详细介绍SGE qsub常用命令，并为读者提供一步一步的指导，以便更好地使用SGE系统。

一、SGE系统简介SGE系统是一个用于集群管理的开源软件，由Sun Microsystems公司开发。

它提供了一种灵活的方式来调度和管理作业，使得计算资源可以被高效地利用。

SGE系统具有良好的可扩展性和容错性，并且支持各种类型的作业调度策略。

二、qsub命令基本用法1. 提交作业使用qsub命令可以提交作业到SGE系统中。

提交作业的基本语法如下：qsub [options] [script]其中，options是一些可选参数，script是一个用于定义作业的Shell 脚本。

2. 查看作业状态使用qstat命令可以查看当前正在运行或等待运行的作业状态。

查看作业状态的基本语法如下：qstat [options]其中，options是一些可选参数，用于指定查看作业的条件。

3. 删除作业使用qdel命令可以删除已经提交的作业。

删除作业的基本语法如下：qdel [options] job_id其中，options是一些可选参数，job_id是要删除的作业的标识符。

三、qsub常用参数解析在使用qsub命令时，可以通过指定一些可选参数来调整作业的执行方式和资源要求。

下面是一些常用参数的解析：1. -cwd指定作业在当前工作目录中运行。

2. -N job_name为作业指定一个名称。

3. -pe parallel_environment num_slots指定作业运行所需的并行环境和并行任务的数量。

4. -l resource_list指定作业所需的资源列表，例如CPU数量、内存大小等。

5. -o output_file指定作业的标准输出保存到哪个文件中。

中国银行集中作业系统浅析作者：刘敬光，李琪来源：《中国金融电脑》 2016年第3期中国银行软件中心刘敬光中国银行运营控制部李琪为实现“塑造有序、高效的业务流程”以及创建智慧银行的战略目标，应对迅速发展的金融行业变化和日益激烈的同业竞争形势，中国银行集中作业系统（Centralized Operation System，COS）于2014 年2 月、8 月完成项目第一、二期投产上线，实现了多项网点对公/ 对私业务剥离至后台集中作业。

一、系统简介COS 基于前后台业务处理环节分离的作业模式，网点柜员的主要任务简化为收单、扫描上传，其他录入、审核、授权等业务环节由位于作业中心的操作人员集中完成（如图1 所示）。

系统立足核心银行系统，实施业务流程再造，拆分、整合业务处理中的同质环节，构建以影像信息和电子信息为基础、以集约化作业为特点的业务集中处理中心，实现标准化、统一化的业务流程，有效实现节约成本、提高效率、改进服务、控制风险的目标。

COS 整体功能主要包括影像支持模块、业务处理模块、业务管理模块、配套功能模块以及接口功能模块等五个方面。

（1）影像支持模块：应用先进的影像信息技术，通过二维码、OCR 等技术识别凭证，并将采集的凭证影像进行切片、重组、归档，构建以影像信息和电子信息为基础的业务流程。

（2）业务处理模块：在影像信息的基础上，进行切片录入、数据核检、印鉴核检、异常处理、业务授权等处理，最终形成完整的业务信息并发送至最终交易系统。

（3）业务管理模块：通过调整支持管理手段动态配置处理资源，保障整体业务处理的高效率与高质量，主要包括参数管理、用户管理、任务管理、优先级次、档案管理以及流程分析等功能。

（4）配套功能模块：为确保系统稳定运行与功能完整，辅以相关的配套功能，包括前后台交互、查询统计、分析报表、回单管理、应急预案以及凭证影像库、凭证打印、业务记忆等内容。

（5）接口功能模块：包括信息交互、账务接口、交易调用等功能。

LSF作业管理系统使用方法一、系统安装与配置1.安装LSF软件包：将LSF软件包上传到服务器上并解压，执行安装程序进行安装。

2.配置LSF环境：在安装完成后，进入LSF安装目录，运行配置脚本，设置LSF环境变量。

3.配置LSF集群：修改LSF集群配置文件，包括集群名称、节点信息、队列设置等。

4.启动LSF：执行启动脚本，启动LSF系统。

二、用户管理1.创建用户：使用LSF提供的命令创建用户账号，包括设置用户名、密码、权限等。

2.分配资源：为用户分配计算资源，包括CPU核数、内存容量、硬盘空间等。

3.设置作业队列：根据用户需求，设置作业队列的优先级、资源限制等。

三、作业提交与管理1. 提交作业：使用bsub命令提交作业，包括设置作业名称、作业脚本、作业的资源需求等。

2. 查看作业状态：使用bjobs命令查看当前用户所有作业的状态、进程ID、资源使用情况等。

3. 删除作业：使用bkill命令终止指定作业的执行，用户也可以根据作业的状态选择删除作业。

4.作业依赖：用户可以设置作业的依赖关系，即一些作业完成后才能执行下一个作业。

5.作业调度策略：用户可以设置作业的调度策略，如根据作业等待时间、优先级等进行作业调度。

四、资源管理1. 资源监控：使用bhosts命令查看集群中所有节点的资源使用情况，包括CPU使用率、内存使用情况等。

2. 节点管理：管理员可以使用badmin命令对节点进行管理，如将节点添加到集群、从集群中删除节点等。

3.节点分组：管理员可以根据节点的性能、特点等将节点分组，便于资源的管理和调度。

五、系统监控与报告1.监控系统状态：管理员可以使用LSF提供的命令和工具来监控整个系统的状态，如作业的执行情况、资源利用率等。

2.生成报告：LSF提供了丰富的报告功能，可以生成关于集群资源使用情况、作业统计、节点状态等方面的报告。

六、故障排除与日志管理1.日志管理：LSF系统会生成各种日志文件，包括作业日志、系统日志等。

slurm的原理Slurm是一种用于管理超级计算机集群的开源作业调度系统。

它的设计目标是在多用户、多任务的环境中高效地分配计算资源，以实现最佳的系统利用率和作业性能。

Slurm的核心原理是基于作业调度和资源管理。

它通过一个中央控制节点（controller）和多个计算节点（compute nodes）之间的协作，实现对作业的提交、调度和执行的管理。

在Slurm中，用户可以通过向控制节点提交作业描述文件来请求计算资源，包括指定需要的节点数量、运行时间、内存需求等。

控制节点根据预定义的调度策略和系统资源状况，将作业分配给计算节点进行执行。

Slurm的调度算法是其原理的核心部分。

它采用了先进的资源分配算法，如Backfilling和负载平衡算法，以最大程度地减少作业的等待时间和系统的负载不均衡。

Backfilling算法允许较短的作业在等待队列中插队执行，以便更好地利用系统资源。

负载平衡算法则根据节点的负载情况，动态地将作业分配给最适合的节点，以实现整个集群的负载均衡。

Slurm还具有高可用性和容错性的特性。

它支持多个控制节点的冗余配置，以防止单点故障导致的系统中断。

当一个控制节点失效时，其他节点会接管其功能，保证系统的持续运行。

此外，Slurm还提供了详细的日志记录和错误处理机制，以便管理员对系统进行监控和管理。

除了基本的作业调度和资源管理功能，Slurm还提供了丰富的扩展功能和插件机制。

用户可以通过自定义插件来扩展Slurm的功能，如添加新的调度策略、资源限制规则等。

这使得Slurm能够适应不同的应用场景和需求，满足各种复杂的计算任务的要求。

Slurm作为一种高效灵活的作业调度系统，通过合理的资源分配和调度算法，实现了对超级计算机集群的有效管理。

它的原理基于作业调度和资源管理，通过中央控制节点和计算节点的协作，实现作业的提交、调度和执行。

同时，Slurm还具有高可用性和容错性的特性，支持插件扩展，使其适用于各种复杂的计算任务。

引言概述：本文将详细介绍PBS管理系统的相关内容。

PBS管理系统是一种专门设计用于管理和调度计算机集群资源的系统。

随着计算机集群的规模和复杂性不断增加，PBS管理系统在提高资源利用率、优化作业调度、降低负载等方面发挥着重要作用。

本文将从五个主要方面进行阐述，分别是资源管理、作业调度、性能优化、用户界面和安全性。

正文内容：一、资源管理1. 节点管理：介绍如何通过PBS管理系统对计算机集群中的节点进行管理，包括添加、删除、配置等操作。

2. 队列管理：详细介绍如何创建和管理多个队列，以及如何为不同类型的作业分配合适的队列。

3. 资源分配策略：探讨不同的资源分配策略，如按照节点数量、负载情况、作业优先级等进行资源分配。

4. 优先级管理：解释如何设置作业的优先级，以便合理分配资源和满足用户需求。

5. 负载平衡：说明如何通过PBS管理系统实现计算机集群的负载平衡，提高资源利用率和系统性能。

二、作业调度1. 作业提交与监控：介绍如何通过PBS管理系统提交和监控作业的状态、进程和资源使用情况。

2. 作业依赖性管理：讨论如何设置作业之间的依赖关系，以实现作业之间的顺序执行和数据传递。

3. 作业调度策略：探讨不同的作业调度策略，包括先来先服务、最短作业优先、公平分享等，以满足用户需求和提高系统性能。

4. 作业优化技巧：介绍一些优化作业调度性能的技巧，如并行作业调度、负载预测等。

5. 容错与恢复：详细说明如何通过PBS管理系统实现作业容错和故障恢复，保证作业的可靠执行。

三、性能优化1. 系统调优：介绍如何通过调整系统参数、优化硬件设备和网络等方式提高系统的整体性能。

2. 作业性能分析：讨论如何通过PBS管理系统对作业性能进行分析，找出性能瓶颈并进行优化。

3. 资源利用率优化：探讨如何通过合理的资源分配和负载平衡来提高资源利用率和系统性能。

4. 作业并行计算优化：解释如何通过并行计算技术优化作业的计算性能，提高作业执行速度和效率。

Slurm用法1. 什么是Slurm？Slurm是一个开源的、高度可扩展的作业调度系统，用于在大型计算集群上管理和调度作业。

它是一个用于Linux环境的作业调度器，可以管理并分配计算资源，使得用户可以有效地利用集群资源进行计算任务。

2. Slurm的基本概念2.1 集群集群是由多个计算节点组成的计算环境。

每个计算节点都具有一定的计算资源，如CPU、内存、存储等。

Slurm可以管理和调度集群中的计算节点，根据作业的需求分配合适的计算资源。

2.2 作业作业是用户提交给Slurm的计算任务。

作业可以是一个单独的可执行程序，也可以是一个脚本。

用户可以指定作业的资源需求、运行时间限制等参数。

2.3 队列队列是Slurm中用于管理作业的概念。

Slurm将作业按照一定的规则分配到不同的队列中，然后按照队列的优先级和策略来调度作业的运行。

2.4 分区分区是Slurm中用于划分集群资源的概念。

一个集群可以被划分为多个不同的分区，每个分区可以有不同的计算节点和资源配额。

通过将集群划分为多个分区，可以更好地管理和调度不同类型的作业。

3. Slurm的安装和配置3.1 安装Slurm要安装Slurm，首先需要下载Slurm的源代码。

然后按照官方文档提供的步骤进行编译和安装。

安装完成后，需要在集群的每个计算节点上进行相应的配置。

3.2 配置SlurmSlurm的配置文件是slurm.conf，可以通过编辑该文件来配置Slurm的各种参数。

配置文件中包含了集群的基本信息、分区的配置、队列的配置等。

可以根据实际需求来修改配置文件。

4. Slurm的使用4.1 提交作业要提交一个作业，可以使用sbatch命令。

sbatch命令可以指定作业的资源需求、运行时间限制等参数。

例如：sbatch --partition=normal --nodes=2 --ntasks-per-node=4 --time=1:00:00 myjob.s h上述命令将提交一个作业，要求分配2个计算节点，每个节点上运行4个任务，运行时间限制为1小时。

Hadoop集群资源管理介绍与使用指南随着大数据时代的到来，数据处理和分析成为了企业和组织中的重要任务。

而Hadoop作为一种开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理领域。

为了更好地利用Hadoop集群的资源，有效地管理和调度任务，Hadoop集群资源管理系统成为了不可或缺的一部分。

一、Hadoop集群资源管理系统简介Hadoop集群资源管理系统的主要作用是管理集群中的资源，包括计算资源和存储资源。

它负责接收和处理来自用户的任务请求，并根据集群的资源状况进行任务调度和资源分配。

Hadoop集群资源管理系统的核心组件是YARN（Yet Another Resource Negotiator），它负责集群资源的管理和调度。

二、YARN的基本架构YARN由两个核心组件组成：资源管理器（ResourceManager）和节点管理器（NodeManager）。

资源管理器负责整个集群的资源分配和调度，节点管理器负责单个节点上的资源管理和任务执行。

资源管理器通过心跳机制与节点管理器通信，实时了解集群中各节点的资源状况。

同时，资源管理器还与应用程序管理器（ApplicationMaster）进行通信，接收用户的任务请求，并将任务分配给节点管理器执行。

三、资源管理器的配置与使用在配置资源管理器时，需要关注一些重要参数。

首先是集群中可用的资源总量，可以根据集群规模和需求进行配置。

其次是资源队列的设置，可以根据不同的用户或应用程序需求，将资源划分为不同的队列进行管理。

此外，还可以设置任务的优先级、容器的最大内存和CPU使用量等。

使用资源管理器进行任务调度时，可以通过命令行工具或Web界面进行操作。

用户可以提交任务请求，并指定任务的资源需求和优先级。

资源管理器会根据集群的资源状况进行任务调度和资源分配，确保任务能够高效地执行。

同时，资源管理器还提供了监控和管理集群资源的功能，可以查看集群中各节点的资源使用情况和任务执行情况。

SGE的使用和管理SGE（Sun Grid Engine）是一种可实现高效的集群作业管理系统。

SGE通过有效地分配、管理和调度计算任务，最大程度地提高集群资源的利用率，提升计算作业的执行效率。

本文将重点介绍SGE的使用和管理。

首先，我们将介绍SGE的基本概念和架构。

SGE由三个核心组件组成：Master主节点、Execution主节点和计算主节点。

Master主节点负责整个集群的管理和调度，Execution主节点负责接收和执行计算任务，计算主节点用于实际的计算操作。

在SGE中，用户通过提交作业脚本来执行计算任务。

作业脚本是一个描述计算所需资源和操作的文件。

用户可以设置计算任务需要的资源（如CPU核数、内存大小等）、计算任务的执行命令等。

作业脚本可以用各种编程语言编写，如shell、Python等。

在SGE中，用户可以通过qsub命令提交作业脚本。

qsub命令的格式为：```qsub [选项] <作业脚本>```通过qsub命令，用户可以指定作业脚本所需的资源、作业名称、作业输出文件等。

SGE会根据用户的设置，自动将作业分配给适合的计算主节点，并在计算完成后将结果返回给用户。

SGE还提供了一系列与作业管理和调度相关的命令，例如qstat命令用于查询作业状态、qdel命令用于取消作业、qconf命令用于配置SGE环境等。

通过这些命令，用户可以更好地管理和监控作业的执行情况。

SGE还支持通过队列来管理和调度作业。

队列是一种作业的组织方式，用户可以将作业按不同的优先级分配到不同的队列中。

SGE会根据队列的配置，按照一定的调度策略来执行作业。

用户可以通过qconf命令配置队列的属性，如优先级、最大执行时间等。

除了基本的作业管理和调度功能，SGE还提供了丰富的高级功能。

例如，用户可以设置作业依赖关系，即一个作业必须等待其他作业完成后才能执行。

用户还可以设置作业组、项目和用户组等概念，以更好地组织和管理作业。

联想集群管理——LSF作业调度系统命令备注
bjobs -l JOBID 查看任务执⾏绝对路径和内存使⽤MEMORY USAGE:
MAX MEM: 1.1 Gbytes; AVG MEM: 816 Mbytes
bjobs -u all或者bjobs -u ⽤户ID查看所有⽤户或者某个⽤户提交的作业情况
df -h查看系统剩余硬盘空间⼤⼩
du -h --max-depth=n查看n级⽬录下每个⽂件件以及⽂件做占⽤的硬盘空间，可以使⽤管理员权限查看每个⽤户使⽤的
硬盘空间
lscpu查看当前节点的CPU信息，若要查看某计算节点（⽐如node1），需要先ssh node1，然后再
lscpu
date显⽰当前计算机的系统时间
free -h查看当前节点的内存以及使⽤信息，若要查看某计算节点（⽐如c01n01），需要先ssh c01n01，
然后再free -h
BSUB -m node1或者BSUB -m "node1
node2"使⽤特定的某个节点或者某⼏个节点运⾏作业
BSUB -W hh:mm设置作业运⾏时间
bstop JOBID暂停⼀个任务
bresume JOBID恢复或者继续暂停的任务。

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LSF作业管理系统使用方法
1.安装LSF作业管理系统
2.配置集群环境
3.提交作业
4.监控作业
用户可以使用bjobs命令来查看作业的状态和相关信息。

bjobs命令
可以列出当前用户正在执行的作业、作业的状态、作业的资源使用情况等。

通过查看作业的状态，用户可以了解作业是否被成功接受、是否正在运行、是否已经完成等。

5.控制作业
用户可以使用bkill命令来控制作业的执行。

bkill命令可以用来终
止正在运行的作业或者取消正在等待执行的作业。

通过使用bkill命令，
用户可以停止或者取消不需要或者出现问题的作业，以释放资源或者排除
故障。

6.配置作业队列
在LSF作业管理系统中，可以设置多个作业队列，来满足不同作业的
不同需求。

通过配置作业队列，用户可以设置每个队列的优先级、资源限
制和作业调度规则等。

这样可以更灵活地管理作业，提高集群资源的利用率。

7.监控和调整系统性能
LSF作业管理系统提供了一些工具和命令，用于监控和调整系统的性能。

例如，用户可以使用bhist命令来查看作业历史记录，分析作业执行情况，发现问题和优化性能。

此外，还可以使用lsi命令来监控集群节点的使用情况，了解系统的负载情况。

总结：
LSF作业管理系统是一种功能强大的软件工具，可以帮助用户高效地管理和调度计算集群上的作业。

通过学习和掌握LSF作业管理系统的使用方法，用户可以更好地利用集群资源，提高计算效率，并且能够更好地监控和调整系统性能，实现更好的工作效果。

PBS作业系统的应用原理什么是PBS作业系统？PBS（Portable Batch System）作业系统是一种用于管理和调度大规模计算集群上任务的软件系统。

它允许用户向集群提交作业，并负责分配集群资源、调度任务和监控作业执行情况。

PBS作业系统的应用原理PBS作业系统的应用原理可以概括为以下几个步骤：1.作业定义和提交:–用户使用PBS命令行工具或PBS作业管理界面定义作业的资源需求、执行命令、作业优先级等参数。

–用户将作业提交给PBS作业队列。

2.资源请求和分配:–PBS作业队列接收到用户提交的作业后，根据作业的资源需求、当前集群的资源状况和调度策略，决定将作业放入哪个作业队列。

–当作业队列中有可用资源时，PBS作业调度器将根据作业的优先级和其他调度策略，为作业分配资源。

–资源可以包括CPU核心、内存、GPU等。

3.作业执行:–一旦作业被分配到资源，PBS作业系统将启动相应的进程来执行该作业。

–PBS作业系统会为每个作业分配一个专门的执行环境，以避免作业之间的干扰。

–作业执行过程中，PBS作业系统会监控作业的状态，并记录相关日志。

4.作业调度和控制:–在作业执行过程中，PBS作业系统会根据资源的可用情况和调度策略，以及作业的优先级，动态调整作业队列中的作业顺序。

–如果作业的资源需求无法满足，作业将被暂时挂起，直到有足够的资源可用时再继续执行。

–PBS作业系统还支持作业的暂停、恢复、终止等控制操作。

5.作业完成和输出:–一旦作业完成，PBS作业系统会将作业的输出文件复制到指定的目录。

–用户可以通过PBS作业系统提供的命令行工具或界面查看作业的状态和输出结果。

PBS作业系统的优点•资源利用率高：PBS作业系统能够根据资源的可用情况和作业的优先级，动态调整作业队列中的作业顺序，从而最大化资源的利用率。

•作业调度灵活：PBS作业系统支持多种调度策略，用户可以根据实际需求选择最合适的调度策略。

同时，PBS作业系统还允许用户自定义调度策略。