在dask.distributed集群中的计算机之间共享python模块
在dask.distributed集群中，计算机之间共享Python模块是通过使用分布式文件系统或者分布式对象存储来实现的。这样可以确保在集群中的所有计算节点上都能够访问到相同的Python模块，从而保证代码的一致性和可靠性。
分布式文件系统是一种能够在多台计算机上存储和访问文件的系统。它将文件分散存储在集群中的多个计算节点上，通过网络进行数据传输和访问。在dask.distributed集群中，可以使用分布式文件系统来共享Python模块。常见的分布式文件系统包括Hadoop Distributed File System (HDFS)、GlusterFS和Ceph等。
分布式对象存储是一种将数据以对象的形式存储在分布式存储系统中的方法。在dask.distributed集群中，可以使用分布式对象存储来共享Python模块。分布式对象存储系统通常提供了高可用性、可扩展性和数据冗余等特性。常见的分布式对象存储系统包括Ceph、MinIO和OpenStack Swift等。
共享Python模块的优势在于可以避免在每个计算节点上都独立安装和管理Python模块的麻烦。通过共享Python模块，可以提高代码的复用性和维护性，减少代码冗余和错误。同时，共享Python模块还可以提高计算效率，避免重复加载和解析模块的开销。
在dask.distributed集群中，共享Python模块的应用场景包括但不限于以下几个方面：
- 分布式数据处理：在大规模数据处理任务中，可以将数据处理逻辑封装成Python模块，并在集群中共享，以提高数据处理的效率和可靠性。
- 机器学习和深度学习：在分布式机器学习和深度学习任务中，可以将模型训练和推理的代码封装成Python模块，并在集群中共享，以加速模型的训练和推理过程。
- 大规模计算任务：在需要进行大规模计算的任务中，可以将计算逻辑封装成Python模块，并在集群中共享，以提高计算的效率和可扩展性。
腾讯云提供了一系列与分布式计算相关的产品和服务，可以用于支持在dask.distributed集群中共享Python模块的需求。以下是一些推荐的腾讯云产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云分布式文件存储（CFS）：提供高可用、高可靠的分布式文件存储服务，支持在dask.distributed集群中共享Python模块。详细信息请参考：腾讯云分布式文件存储（CFS）
- 腾讯云对象存储（COS）：提供高可用、高可靠的分布式对象存储服务，支持在dask.distributed集群中共享Python模块。详细信息请参考：腾讯云对象存储（COS）
- 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：提供大数据处理和分析的云服务，支持在dask.distributed集群中进行分布式计算和共享Python模块。详细信息请参考：腾讯云弹性MapReduce（EMR）
通过使用腾讯云的相关产品和服务，可以实现在dask.distributed集群中的计算机之间共享Python模块，从而提高分布式计算的效率和可靠性。
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我是一个使用Dask的新手，我在我的MacBook MacOS HighSiera10.13.6上安装了新版本2.12.0。当我尝试用下面的代码启动分布式模式时：
from dask.distributed import Client
c = Client()
我得到了以下错误
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipyt
浏览 0提问于2020-03-18得票数 3
1回答
当在集群上设置工作人员时，我对dask和dask.distributed中使用的不同术语感到有点困惑。
我遇到的术语是:线程、进程、处理器、节点、工作人员、调度程序。
我的问题是如何设置每一个的数目，如果有一个严格的或建议的关系，其中任何一个。例如：
每个节点上有n个进程的每个节点有一个工作人员
线程和进程是相同的概念吗？在dask中，我必须设置n线程，但它们在客户端显示为进程。
还有其他建议吗？
浏览 1提问于2018-06-29得票数 26
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2回答
我在我的jupyter笔记本中创建了第一个集群：
from dask.distributed import Client, LocalCluster
cluster = LocalCluster(name='clus1',n_workers=1,dashboard_address='localhost:8789')
client = Client(cluster)
然后用熊猫阅读我的数据。并做了一些预处理。
在那之后，我在第二本笔记本上创建了第二组。
from dask.distributed import Client, LocalCluster
cluste
浏览 4提问于2022-07-11得票数 0
如何将C编译模块(例如，python-Levenshtein)发布到集群中的每个节点？
我知道我可以使用独立的Python脚本(示例代码如下)在Spark中发布Python文件：
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "App Name", pyFiles=['MyFile.py', 'MyOtherFile.py'])
但是在没有“.py”的情况下，我如何发布模块呢？
浏览 1提问于2014-07-11得票数 30
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在下面的代码中，为什么dd.read_csv在集群上运行？client.read_csv应该在集群上运行。
import dask.dataframe as dd
from dask.distributed import Client
client=Client('10.31.32.34:8786')
dd.read_csv('file.csv',blocksize=10e7)
dd.compute()
是不是一旦我创建了一个客户端对象，所有的api调用都会在集群上运行？
浏览 2提问于2018-06-28得票数 0
我正在尝试使用DASK进行快速计算，因为在我的系统上17个小时后，逻辑回归被中止。我的数据集大约有100万行。
我首先运行了以下命令：
import dask.array as da
import dask.dataframe as dd
from dask.distributed import Client
client = Client()
from dask.distributed import Client
client = Client()
上面的命令运行，但经过一个警告：
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\distribut
浏览 0提问于2020-06-01得票数 0
2回答
我有一个GPU集群，有一个存储节点和几个计算节点，每个节点都有8个GPU。我正在配置集群。
其中一个任务是配置python，我们需要几个版本的Python和一些python包，对于一些包，我们可能需要几个版本，例如不同版本的tensorflow。
所以问题是如何配置python和包，以便方便地使用我想要使用的包的不同版本。
我在每个计算节点和存储节点上都安装了python2.7和python3.6。但我认为，如果有大量的计算节点需要配置，这是一个很好的方法。其中一种解决方案是在集群的共享目录中安装python，而不是默认的/usr/local路径。有没有人有更好的方法呢？
我现在使用的是Ope
浏览 1提问于2017-11-09得票数 0
我无法使用分布式集群处理这个块。
import pandas as pd
from dask import dataframe as dd
import dask
df = pd.DataFrame({'reid_encod': [[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]]})
dask_df = dd.from_pandas(df, npar
浏览 4提问于2019-11-30得票数 1
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1回答
我正在编写一个项目，它使用相同的数据写了很多次，我一直在使用ray在集群设置中扩展这个值，但是这些文件太大了，无法一直在ray对象存储上来回发送/保存。有没有办法在远程函数调用之间保存本地节点上的python对象？
浏览 6提问于2020-11-15得票数 3
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我正在尝试运行一个python程序，该程序在某一时刻执行许多(数千)令人尴尬的并行进程，这些进程是以对其他软件的子进程调用的形式出现的。我在一个跨越多个不同节点的slurm集群上运行，每个节点都有多个核心。 我使用过mpi4py，但代码中的延迟导致我转向使用joblib。Joblib似乎是并行化这些子进程调用的一种简单方法。为了在多个CPU (每个CPU都有多个内核)上运行这些程序，我也使用了dask。 目前，我的代码看起来像这样： from dask.distributed import Client,LocalCluster
cluster = LocalCluster()
print
浏览 17提问于2019-04-03得票数 2
2回答
从客户端获取调度程序地址
、、、、
我正在使用dask部署在我的HPC上。我想获得调度器地址，以便与另一个库一起使用。对于LocalCluster (或任何其他显式集群定义)来说，这很简单，例如：
from dask.distributed import Client, LocalCluster
cluster = LocalCluster()
client = Client(cluster)
address = cluster.scheduler_address
但是dask-mpi是在没有集群对象的情况下初始化的：
from dask.distributed import Client
from dask_mpi imp
浏览 6提问于2022-04-05得票数 1
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我经常在不同的电脑之间切换，以便在同一个项目上工作。尽管两台计算机都可以访问python.exe所在的网络驱动器，但在我的两台计算机上使用安装了模块的单独解释器进行更新已成为一件令人头疼的事情。
当我尝试将第二台计算机上的解释器设置为我的主计算机上使用的解释器时，我一直收到无效的Python SDK错误：
目前系统python版本为3.9.1。也许我应该卸载它，然后安装python3.6？
我在两台计算机上都使用64位Win10。我的主计算机使用英特尔i5，而我的辅助计算机(问题)使用两个英特尔至强。我已经看到建议编辑PYTHONPATH的帖子，但不知道在Win10中哪里可
浏览 1提问于2021-03-06得票数 2
将parquet文件上传到kubernetes集群以使用Dask进行处理后，我在尝试读取时得到一个FileNotFoundError df=dd.read_parquet('home/jovyan/foo.parquet')
df.head() 下面是完整的错误： FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/home/jovyan/user_engagement_anon.parquet/part.0.parquet' 我可以看到这个文件确实存在，并且相对于我的jupyter笔记本实例的工
浏览 12提问于2019-03-20得票数 1
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我有个大蟒蛇项目。当我试图执行某个脚本时，会得到一个导入错误，类似于：
from my_package import xyz
ImportError: cannot import name 'xyz'
其中，my_package是代码库中的现有目录，而xyz.py位于此目录中。是的，我查过了，这个目录在搜索路径中。
真正让我困惑的是，在另一台机器上，当我克隆相同的存储库，激活相同的虚拟环境，并尝试完全相同的脚本时--我不明白这个错误。
我试图找出哪里出了问题，如何修复它，而且它发生在远程服务器上，并且没有在我自己的计算机上复制，这似乎很奇怪。
任何线索，什么可能出错，我
浏览 4提问于2022-05-09得票数 0
我试图在使用SLURM的集群上实现dask。但是，在行中成功地创建和缩放了客户端。
with joblib.parallel_backend('dask'):
操作将获得工人超时错误，我从slurm作业中获得以下错误：
/usr/bin/python3: Error while finding module specification for 'distributed.cli.dask_worker' (ModuleNotFoundError: No module named 'distributed')
我已经检查过了，以确保分布式已经安装在集
浏览 10提问于2020-08-27得票数 3
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我们正在考虑将2节点ML v9.x群集上的v4.1 Data Hub升级到v5.2 (将服务器v9.x升级到v10.x )，并且需要了解Data Hub升级过程的机制。对于服务器，集群的升级是直接的。
升级群集的data hub组件的过程是什么？使用集群的服务器组件，您可以升级一台服务器，其余的工作由集群管理完成。但是有了数据集线器，从v4.1升级到v5.2完全是手动的。
数据集线器被“锚定”到服务器中，但被单独升级。当您升级服务器1(具有安全数据库)上的数据中心时，是否会升级群集上的所有数据中心实例(即群集的服务器1上的数据中心和服务器2上的数据中心)，或者我们是否需要分别升级群集中服务器1
浏览 20提问于2021-03-03得票数 0
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2回答
我正在尝试使用集群上的dask，并且我感兴趣的是在所有工作完成后立即终止所有工作。我曾尝试使用retire_workers方法来实现这一点，但这似乎并没有杀死工作人员。下面是一个例子。 import time
import os
from dask.distributed import Client
def long_func(x):
time.sleep(2)
return 1
if __name__ == '__main__':
C = Client(scheduler_file='sched.json')
res =
浏览 36提问于2021-02-05得票数 1
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我们在Google Compute Engine中为应用服务器提供了集群实例，即一个用于主实例，另一个用于从实例。应用程序接受用户上传的文件，这些文件将保存在文件系统中。问题是如何在主从实例之间同步这些上传的文件？Google Compute Engine不支持在读写模式下将一个持久盘附加到多个实例。
有没有解决这个问题的办法？提前感谢！
浏览 1提问于2014-06-10得票数 0
3回答
关于构建Beowulf集群，为什么有必要在从节点上创建相同的用户呢？如果要以与主节点上创建用户的顺序不同的顺序在从节点上创建用户，那么会发生什么问题，以及如何解决这些问题？
几个小时以来，我一直在试图找到一个具体的答案，但没有运气。任何帮助都会很感激的。
浏览 3提问于2014-08-15得票数 2
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我有一个ESXi主机集群，希望挂载一个设备(LUN/ have )并创建一个数据存储，然后将它呈现给整个集群，而不是一个单独的ESXi主机。
我知道，对于创建数据存储，有一个名为"vmware_host_datastore“的模块，您必须在其中指定ESXi主机名，如下所示：
- name: Mount VMFS datastores to ESXi
vmware_host_datastore:
hostname: '{{ vcenter_hostname }}'
username: '{{ vcenter_user }}'
浏览 0提问于2020-03-11得票数 0
我有要测试的分布式系统(例如hadoop)，所以我的测试集群有10到20台机器。我们已经开发了从测试集群外部触发的测试自动化套件。由于系统位于远程位置，我们不能利用python模块(除了'paramiko‘)进行远程调用，因此，我们总是在测试执行过程中发出Linux命令。
如何在远程机器上使用不同的python模块？python不是为分布式系统设计的吗？
浏览 13提问于2018-03-02得票数 0
1回答
我已经建立了一个达斯克集群。我可以访问web仪表板，但是当我试图连接到调度程序时：
from dask.distributed import Client
client = Client('192.168.0.10:8786')
我得到以下错误：
tornado.application - ERROR - Exception in Future <Future cancelled> after timeout
Traceback (most recent call last):
File "/home/user/venv/lib/python3.5/si
浏览 0提问于2018-09-13得票数 4
我需要使用python在5000个文件上并行运行一些numpy计算。我已经实现了连续的单机版本。并行运行代码的最简单方法是什么(比如使用ec2集群)？我是否应该编写自己的任务调度程序和作业分发代码？
浏览 8提问于2016-07-24得票数 1
1回答
在文档的帮助下，我使用Helm在Kubernetes集群上安装了Dask和。
所有部署都很好，我可以访问JupyterLab。然后，我创建了一个笔记本，并从Google云存储桶下载了一个csv文件：
storage_client = storage.Client.from_service_account_json(CREDENTIALS)
bucket = storage_client.get_bucket(BUCKET)
download_blob(bucket, file="test-file", destination_dir="data/")
我在csv
浏览 1提问于2019-02-01得票数 0
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我正在尝试使用Akka Typed (版本2.6.0)和事件源，并且我能够使用LevelDB插件来工作。 因为我打算使用集群环境，所以LevelDB不能在这种设置上工作，因为它将数据存储在本地文件系统上，正如这里所指出的：https://doc.akka.io/docs/akka/current/persistence-plugins.html 我尝试使用cassandra插件，但它似乎与Akka 2.6.X不兼容 目前有没有兼容Akka Typed 2.6.X并且在集群环境设置中有用的持久化插件？
浏览 23提问于2019-12-11得票数 0
我有一个dask集群在活动
from dask.distributed import Client, progress
client = Client()
client
当我试图对我的数据进行编码时，我会得到以下错误：
AttributeError: 'MaterializedLayer' object has no attribute 'pack_annotations'
我在集群关闭时对数据进行了编码，然后尝试拟合模型，得到了同样的错误。
浏览 8提问于2022-06-15得票数 1
1回答
UPDATE我已经将SSH密钥复制到我的所有机器上，它们可以在没有密码的情况下进行通信，但是我仍然需要指定用户名@，而不是只指定主机名。我尝试了许多不同的方法，但没有成功:方法1:我在我的jupyter笔记本上输入了以下内容：
from dask.distributed import Client, SSHCluster
cluster = SSHCluster(
["localhost", username@hostname],
connect_options={"known_hosts": None},
worker_options={"nthrea
浏览 3提问于2020-05-31得票数 1
我正在我的桌面(OS X)上开发一个python项目，它运行得很好。现在，我需要在运行Linux的计算集群上运行它，而我没有root访问权限。在我的计算集群中的Home上，我在本地安装了Anaconda。然后，当我在那里运行我的项目时，我得到了很多奇怪的bug和错误。THe代码在我的桌面上运行良好。所以我认为问题可能是Anaconda有比我更新的模块，这可能会导致错误。(向后兼容性问题)
有没有办法在计算集群上使用我桌面上的相同版本的python模块？
我想知道是否有一个命令可以生成我桌面上的所有包和模块以及它们的版本，然后将这个文件导入到linux机器上的某个工具中，然后我就得到了我的设置的
浏览 0提问于2014-10-09得票数 1
1回答
当我尝试使用jobqueue PBS集群而不是使用默认的本地集群(即client = Client())来设置我自己的客户端时，遇到了一些错误。
在设置默认值时，可以识别我自己的模块，但我意识到我在PBS集群中的工作人员找不到它们。和其他研究对理解我能做什么很有帮助。
我将模块组织到一个包中，并使用了pip install -e .，因为我还在开发它。我确认我的python环境站点包目录中有我的包(通过一个.egg链接文件)。
我希望安装这个包可以让我的模块可用，但是当我在设置一个基本的PBS集群后运行我的代码时，我收到了同样的错误：
cluster = PBSCluster(cores=x,
浏览 3提问于2020-07-16得票数 0
我正在尝试使用python函数处理一些文件，并希望使用dask在PBS集群上并行化任务。在集群上，我只能启动一个作业，但可以访问10个节点，每个节点有24个核心。
所以我的dask PBSCluster看起来是这样的：
import dask
from dask_jobqueue import PBSCluster
cluster = PBSCluster(cores=240,
memory="1GB",
project='X',
que
浏览 0提问于2019-05-26得票数 1
看看谷歌云的，它说-
VM实例必须位于像us-west1 1这样的区域。
VM机器类型必须是f1-micro
因此，为了将这些连接在一起，我创建了以下shell命令来创建一个Kubernetes集群-
gcloud container clusters create free-cluster-1 -m f1-micro --region us-west1
它尝试在空闲层区域创建一个名为free -集群-1的集群，该集群具有空闲层计算机类型。
但是，在运行该命令时，我会得到这条错误消息-
ERROR: (gcloud.container.clusters.create) Res
浏览 2提问于2020-09-21得票数 4
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1回答
我在学习达斯克，我想生成随机字符串。但是，只有在导入语句位于函数f中时，这才有效。
这样做是可行的：
import dask
from dask.distributed import Client, progress
c = Client(host='scheduler')
def f():
from random import choices
from string import ascii_letters
rand_str = lambda n: ''.join(choices(population=list(ascii_lett
浏览 0提问于2019-07-31得票数 0
1回答
我想知道dask.distributed中是否有一个函数可以删除使用client.upload_file()上传到集群的文件 基本上，与upload_file()函数相反。诚挚的问候
浏览 27提问于2021-08-26得票数 1
如何在单个线程中运行完整的Dask.distributed集群？我想将它用于调试或分析。
注:这是一个常见的问题。我将这里的问题和答案添加到堆栈溢出中，以便将来重用。
浏览 5提问于2017-05-26得票数 12
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2回答
我正在研究关于五台机器的集群，我想了解一些关于什么是最好的方法的意见。我想在这五台机器上运行一个VM，首先我想问，
他说:如果我把这五台机器聚在一起，它们的硬件会合并吗？硬盘的CPU端口等等。
2:硬件是否可在VM中访问(可用)？
最终，我要问的是，如果我集群五台机器并在它们上运行一个VM，这会使VM成为一个结合CPU和HDD的“速度恶魔”吗？
另外，目前的集群操作系统是什么？我环顾了四周，但似乎有很多都是过时的，或者只是旧的。
如果你需要更多的信息，就问问吧。
注意:我不希望集群并行处理文件，我希望处理器、内存和硬盘的速度组合成一个VM，运行在集群
之上
浏览 0提问于2011-02-08得票数 1
我已经在google云平台上创建了一个SGE集群。我在Python2.7.5上安装了GridMap，并尝试运行他们的示例python作业，这些作业可以在中找到
这两个示例只创建了4个计算各种阶乘并返回结果的作业。当我尝试运行"map_reduce.py“时，我在worker机器上看到错误消息"ImportError: No module names map_reduce”
我将错误隔离为一个zload调用，该调用使用bz2解压缩，然后尝试使用pickle加载数据
def zloads(pickled_data):
"""
loads pi
浏览 3提问于2018-10-23得票数 1
可以在python中处理共享内存并行任务吗？我的任务应该在多个内核上并行(尽管线程模块不适合这里，据我所知，这样做的唯一工具是多处理)。我为许多任务创建了一个线程池(在python case进程中)。然后，我需要用来自主线程(进程)的大量数据初始化这个线程(进程)。线程处理这些数据，并向主线程(进程)返回新的数据(也是很多)。我看到的一个巨大的开销是，每个任务都必须将数据复制到新的进程中，并在完成后执行相同的操作。但是在线程的情况下，这就被消除了。这应该是一个巨大的加速。我能用python实现这个速度吗？
浏览 0提问于2014-12-25得票数 1
5回答
Python中的并行性
、、、
在Python中实现并行性的选择是什么？我想在一些非常大的栅格上执行一些CPU绑定计算，并希望并行化它们。来自C背景，我熟悉三种并行处理方法：
消息传递过程，可能分布在集群中，例如MPI。
显式共享内存并行性，使用p线程或叉()、管道()、et。阿尔
隐式共享内存并行，使用OpenMP。
决定一种使用方法是一种权衡的做法。
在Python中，有哪些方法可用，它们的特点是什么？有一个可集群的MPI克隆吗？实现共享内存并行的首选方法是什么？我听过有人提到GIL的问题，也有关于工作任务的说法。
简而言之，在选择Python中的不同并行化策略之前，我需要了解它们的哪些方面？
浏览 11提问于2010-06-07得票数 26
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我在3台AWS T2机器上有一个小型开发集群。一台机器充当客户端，一台作为调度程序，最后一台作为工作机器。在所有这些程序中，我都执行了git clone并手动安装了Numpy版本的1.21.0。但是，在基本设置之后，在Python3(3.8)解释器上执行A= client.map(square，range(10))时会产生以下错误。如何解决这个问题呢？似乎是内部错误，达克是通过在客户端机器上安装pip获得的。
ubuntu@ip-172...:~$ python3
Python 3.8.5 (default, Jan 27 2021, 15:41:15)
[GCC 9.3.0] on lin
浏览 3提问于2021-03-02得票数 1
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1回答
我正在尝试从使用Python 2.6.5切换到使用Python 3.2a2。我使用的是OSX 10.6.4。但是，当我打开Python 3.2a2文件夹中的Idle时，它无法导入我安装到Python 2.6.5中的任何模块。有没有办法在Python 3.2a2上共享相同的文件夹？
浏览 0提问于2010-09-09得票数 0
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1回答
问题:每当我运行npm时，都会安装防火墙或领域-保存这个错误：
然后，当我尝试使用react原生运行-android运行该项目时，我得到了以下信息：
我尝试过用npm安装重新安装节点模块，我已经清除了我的npm缓存，我尝试在全局上安装防火墙，然后使用npm链接防火墙，然后反应-本机链接防火墙，我尝试禁用我的防病毒，甚至更新grnc构建，甚至安装了.NET框架。我试着按照我能找到的关于将火基与react本地链接的每一个不同的教程，在我尝试过的20件事中，没有任何东西起作用.谢谢
我现在也尝试在linux中创建一个项目，当我试图安装领域和防火墙时，我也遇到了同样的错误。我还清除了我的整个计算
浏览 0提问于2018-05-04得票数 1
2回答
我正在阅读关于dask.distributed的文档，看起来我可以通过client.submit()向分布式集群提交函数。
我有一个现有的函数some_func，它异步获取单个文档(比如一个文本文件)，我想获取原始文档并获取所有不包含元音的单词，然后将其放回另一个数据库中。此数据处理步骤正在阻塞。
假设有数百万个文档，而分布式集群只有10个节点和1个可用进程(即一次只能处理10个文档)，那么dask.distributed将如何处理它需要处理的文档流？
下面是一些示例代码：
client = dask.distributed('tcp://1.2.3.4:8786')
def
浏览 0提问于2018-10-05得票数 0
我在Windows 8上使用Python版本3.4.2，我发现“全局”关键字不适用于"from . import .“
为了进行测试，我编写了如下代码：
# In test1.py
a = 1
def aPlusPlus():
global a
a += 1
这是：
# In test2.py
from test1 import *
print(a)
aPlusPlus()
print(a)
结果是：
> python3 test2.py
1
1
但是，如果我编写import test1、test1.a和test1.aPlusPlus()，结果是：
> python
浏览 2提问于2015-01-19得票数 0
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如何让dask中的所有其他工作节点都可以访问一个8 GB的大文件？我已经在chunksize和client.scatter上尝试过pd.read_csv()，但这需要很长时间。我正在macOS上运行它。
这是我的代码：
import time
import pandas as pd
import dask as dask
import dask.distributed as distributed
import dask.dataframe as dd
import dask.delayed as delayed
from dask.distributed import Client, pr
浏览 4提问于2018-07-24得票数 1
我一直在调查一个特别令人讨厌的bug --想从社区中了解这是我的愚蠢(完全有可能)，还是有什么奇怪的事情发生了。
所以，要复制这个问题，你需要GCC 5.3和推高1.60。
First pyt.cpp ->，它编译成libpyt.so
/*
* This inclusion should be put at the beginning. It will include <Python.h>.
*/
#include <boost/python.hpp>
#include <string>
#include <sstream>
/*
浏览 2提问于2017-06-15得票数 1
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在实习期间，我正在设置一组笔记本电脑，使用OpenFOAM运行计算流体力学应用程序。到目前为止，我已经在主节点和节点上安装了set和NFS。我已经测试了ssh和我的共享文件夹，并且都很好。
但是，我希望能够只在主机上安装和修改程序，并让节点从那里使用程序。
我刚刚在主共享文件夹上安装了OpenMPI和OpenFOAM，并相应地编辑了母版.bashrc脚本中的路径。
这看起来是解决这个问题的可行方法吗？我觉得以这种方式安装OpenMPI是一个大胆的举动。
是否需要修改每个节点上的.bashrc脚本以使其正常工作？
与在每个节点上安装OpenMPI和OpenFOAM相比，在共享文件夹上安装程序会延
浏览 0提问于2016-08-10得票数 0
我们知道，一个应用程序实例可以使用多个核，甚至可以使用多个物理处理器。对于云计算和集群计算，或者其他特殊的场景，我不知道单一的姿态是可以在多台计算机上运行，还是可以跨多个OS实例运行。
这对我来说很重要，因为除了被认为是糟糕的编程之外，我还使用了一些静态的(如C#) (全局)变量，如果这些变量在计算机之间共享，我的程序可能会有意想不到的行为。
Update I将更具体地说明:我正在编写一个.NET应用程序，该应用程序有一个变量来计数活动IP连接的数量，以防止每台计算机的连接数量超过限制。如果我将该应用程序部署在云计算主机中，那么每台计算机上是否会有一个变量的实例，我将对此表示关注。
浏览 11提问于2009-01-13得票数 0
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我正在研究b/w并行和分布式系统的区别。有人告诉我，这一界限正在变得模糊。此外，集群既可以看作是并行系统，也可以是分布式系统(取决于上下文--无论这意味着什么)。
这怎麽可能？集群不应该只是分布式系统吗？
浏览 1提问于2014-03-01得票数 1
4回答
在我的大学里，我们有一个高性能计算机集群。我使用聚类来训练分类器等等。因此，通常情况下，要向集群发送作业(例如python学习脚本)，我需要编写一个包含(除其他外) qsub script.py命令的Bash脚本。
然而，我觉得这个过程非常令人沮丧。通常情况下，我在笔记本电脑上编写python脚本，然后登录到服务器并更新SVN存储库，所以我在那里得到了相同的python脚本。然后编写或编辑Bash脚本，以便运行bash脚本。
正如您所看到的，这是非常令人沮丧的，因为对于python脚本的每一个小更新，我都需要执行许多步骤才能在计算集群中执行它。当然，当我必须将数据放在服务器上并在服务器上使用数
浏览 0提问于2014-07-08得票数 11
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