distributed-computing

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看我的代碼中寫道： import tensorflow as tf tf.flags.DEFINE_string('job_name', 'ps', 'worker or ps') tf.flags.DEFINE_integer('task_index', 0, 'task id') FLAGS = tf.flags.FLAGS host = '127.0.0.1:' cluste

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在許多機器上運行的Sql數據庫

Martin Fowler mentions在許多機器上運行關係型SQL數據庫是非常困難的「非自然行爲」。但他沒有解釋爲什麼。是什麼讓這麼難？

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如何將單個節點的多個內核分配給MPI羣集中的單個作業/進程？

我有一個MPI程序，我想在30個節點上運行（每個節點有32個內核）。我如何將一個節點的所有內核分配給單個作業/進程？我正在使用插槽來限制特定節點的作業數量。 node001 slots = 1 max_slots = 20 node002 slots = 1 max_slots = 20 是否有任何參數可用於實現此目的？在此先感謝。

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組中的所有進程的散點計數器對象

我在根進程中有一個計數器對象，我想將它分散到組中的所有進程，但分散函數給出了錯誤（我也嘗試過使用Scatter（）但沒有運氣）。我正在使用mpi4py進行並行處理。 Traceback (most recent call last): File "tsetscatter.py", line 13, in <module> total_counter = comm.scatter(total_

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只有一個spark-submit允許在spark-yarn集羣環境中運行

我設置了spark-yarn集羣環境，spark（2.2.0）在Windows 7中;紗線簇是hadoop 2.7.3。我跑「火花殼」使用SparkSQL： spark-shell --master yarn --deploy-mode client --conf spark.yarn.archive=hdfs://hadoop_273_namenode_ip:namenode_port/spa

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分佈式體系結構中的OrientDB與跨服務器的頂點複製一起使用？

我曾在OrientDB圖形數據庫的項目中工作過。我已經設法填充數據庫並且在沒有問題的情況下執行查詢。但是在我需要使用OrientDB的分佈式功能來運行查詢之後，我帶來了一個重要的（也許是微不足道的）疑問。我已經設法使用分佈式模式也沒有問題，使用3個不同的機器，但我想確保OrientDB真的將我的數據庫存儲在我已經使用的3臺機器中。有什麼方法可以檢查嗎？當我在研究這個答案時，我得出OrientD

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可以用命名參數spark-submit？

我知道我可以通過 spark-submit com.xxx.test 1 2 傳遞參數主功能得到論證： def main(args: Array[String]): Unit = { // 讀取參數 var city = args(0) var num = args(1) ，但我想知道有沒有通過命名參數一樣的路徑： spark-submit com.xxx.t

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通過學習Keras模型中使用分佈式Tensorflow

我有兩個不同的機器上安裝兩顆GPU。我想建立一個集羣，讓我通過使用兩個GPU一起學習Keras模型。 Keras blog在顯示兩段代碼分佈式培訓部分和鏈接官方Tensorflow documentation。我的問題是，我不知道如何學習我的模型，寫在Keras，用實際描述Tensorflow對象的過程Tensorflow文檔。例如，我應該怎麼做，如果我想多GPU的集羣上執行下面的代碼？ #

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Reactive和Resilient有什麼區別？

我在尋找Reactive和Resilient之間的區別。我經歷了幾篇文章，但這些讓我有些清楚，但與外交解釋混淆很多。我的理解彈性的意思是，如果同一個服務的實例的數量增加時請求的數量增加。同樣，如果請求較少，則會減少。所以，即使有多少個實例在增加或減少，其穩定狀態的容易和快速也被稱爲彈性。我對無效沒有明確的想法。

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最簡單的方式分發Tensorflow培訓的前提？

培訓在家庭網絡中分佈的tensorflow模型（使用Estimator API）的最簡單方法是什麼？看起來不像ml引擎local train允許您指定IP。