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Connect to dask-scheduler from local workstation (maybe update documentation?)

オープン
#377 コメント 1 件 リアクション 1 件 担当者 0 名 GitHub で見る

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評価

難易度
2/5
見積もり時間
1〜3時間
初心者へのやさしさ
35/100
issue の種類
ドキュメント
明瞭さ
おおむね明確
活発さ
停滞
技術スタック
python

調査の方向性

リポジトリの既存のドキュメントを確認し、issue に示されている SSH-tunnel workflow を記載する適切な場所を特定します。PBSCluster、scheduler port、dashboard tunnel、およびローカル Client の手順を検証し、ローカルワークステーションから計算を投入して dashboard にアクセスできるよう、プロセス全体をドキュメント化します。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

documentation

I connect to dask-scheduler from my local workstation to submit my computations (using a ssh tunnel).

I have had other people tell me a similar thing (third bullet point of https://github.com/dask/dask-jobqueue/issues/186#issuecomment-542027057). If you manage to make that work, please let us know (ideally in a separate issue).

Originally posted by @lesteve in https://github.com/dask/dask-jobqueue/issues/186#issuecomment-568265386

This helps circumvent problems where the login node of a cluster has very limited computing power and where you are not allowed to submit jobs from interactive nodes.

The idea is that the login node runs dask-scheduler and we submit the computations to it from a local workstation. The steps to do this:

  1. start ipython on the login node and start the cluster, e.g.
from dask_jobqueue import PBSCluster 
cluster = PBSCluster(…)
cluster.scale(100)  
  1. check the address of the cluster
In [2]: cluster                                                 
Out[2]: PBSCluster('tcp://192.168.57.5:43704', workers=100, threads=100, memory=250GB)
  1. Taking note of the port of the scheduler (43704), now on the local machine setup an ssh tunnel to the cluster (and the dashboard)
ssh -N -L 8786:localhost:43704 -L 8787:localhost:8787 login.cluster
  1. You should be able to access the dashboard on the local machine (localhost:8787)

  2. Setup the Client on your local machine as follows:

from dask.distributed import Client
client = Client("tcp://localhost:8786")

Now you should be able to submit computations to the cluster from your local machine.

主要言語
Python
スター
256
フォーク
149
PR マージ指標
30日以内にマージされた PR はありません

環境構築

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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