Snakemake等待完成所有并行作业，然后再开始下一个并行作业

Snakemake是一个用于构建和管理复杂的数据分析工作流的工具。它基于Python语言开发，可以帮助用户定义工作流中的任务依赖关系，并自动执行这些任务以完成数据分析流程。

在Snakemake中，可以使用并行作业来加速工作流的执行。并行作业是指同时执行多个任务，以提高整体的执行效率。然而，默认情况下，Snakemake会等待所有并行作业完成后才开始下一个并行作业的执行。

这种等待所有并行作业完成后再开始下一个并行作业的方式称为全局同步。全局同步可以确保前一个并行作业的结果对后续作业的执行是可用的，从而避免了数据依赖的问题。

Snakemake还提供了一些配置选项，可以对并行作业的行为进行调整。例如，可以设置并行作业的最大并发数，以控制同时执行的任务数量。可以使用--jobs参数指定最大并发数，例如--jobs 4表示最多同时执行4个任务。

此外，Snakemake还支持分布式执行，可以将任务分发到多台计算机上并行执行。这可以通过配置集群资源管理器（如Slurm、SGE、PBS等）来实现。具体的配置方法可以参考Snakemake官方文档中的相关说明。

总结起来，Snakemake等待完成所有并行作业，然后再开始下一个并行作业的执行，以确保数据依赖的正确性。可以通过配置选项来调整并行作业的行为，包括最大并发数和分布式执行等。