Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

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

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#377 1 bình luận 1 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
2/5
Thời gian dự kiến
1-3 giờ
Mức phù hợp với người mới
35/100
Loại issue
Tài liệu
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
python
Lĩnh vực
distributed-systems, documentation, hpc

Hướng nghiên cứu

Xem xét tài liệu hiện có của repository và xác định vị trí phù hợp cho workflow SSH-tunnel được trình bày trong issue. Xác minh PBSCluster, scheduler port, dashboard tunnel và các bước của Client cục bộ, sau đó ghi lại toàn bộ quy trình để một máy trạm cục bộ có thể gửi các phép tính và truy cập dashboard.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

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.

Ngôn ngữ chính
Python
Star
256
Fork
149
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Chuẩn bị môi trường

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của dask/dask-jobqueue

Tất cả issue của dask/dask-jobqueue

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.