LSF高性能分布运算解决方案
大数据分析平台的性能优化方法
大数据分析平台的性能优化方法大数据分析平台是大规模处理和分析大数据集合的关键工具，随着数据量不断增长，性能优化变得越来越重要。
本文将介绍一些大数据分析平台的性能优化方法，以提高平台的速度和效率。
1. 数据合理分区大数据分析平台通常存储着海量的数据，数据的分区方式将直接影响性能。
合理的分区可以降低数据访问的成本，并使分布在多个节点上的数据能够更快速地被访问到。
可以通过按照时间、地理位置、关键字等将数据进行分区，使得查询和分析操作能够更加准确和迅速。
2. 优化数据存储格式在大数据分析平台中，数据存储格式对性能有很大的影响。
一种常用的优化方法是采用列式存储格式，例如Parquet和ORC，这种格式将数据按照列存储，提高了数据访问的效率。
此外，还可以使用压缩算法对数据进行压缩，减少存储空间和IO操作的开销。
3. 并行计算并行计算是提高大数据分析平台性能的重要方法之一。
通过将任务分解成多个子任务，并行地进行计算和处理，可以充分利用集群中的多个计算资源，加快数据处理速度。
采用适当的分区策略和任务调度算法，可以实现高效的并行计算。
4. 内存管理优化内存管理是提高大数据分析平台性能的关键步骤。
大数据平台通常需要处理大量的计算和存储操作，而内存是最快的存储介质之一。
因此，合理地管理内存，提高内存的利用率和效率，对于整个系统的性能至关重要。
可以通过采用内存分配算法、缓存机制和内存回收策略等方式来优化内存管理。
5. 数据预处理在进行大数据分析之前，往往需要对原始数据进行清洗和预处理。
数据预处理的目的是去除噪声、处理缺失值和异常值，并将数据转换为适合分析的格式。
通过进行数据预处理，可以减少分析过程中的错误和干扰，提高分析结果的准确性和可靠性。
6. 查询优化在大数据分析平台中，查询是最为常见的操作之一。
因此，优化查询操作对于提高平台性能至关重要。
可以通过创建索引、优化查询语句、使用查询缓存和预编译查询等方式来提高查询的速度和效率。
【高性能计算中心】高性能计算中心建设方案总体设计
【高性能计算中心】高性能计算中心建设方案总体设计高性能计算中心建设方案总体设计1目录21.1建设目标根据用户的实际应用需求，拟扶植高机能计算系统一套，该系统包罗以下指标：计算系统主要由刀片集群组成，辅以大批的SMP胖节点和前后处理节点，其中刀片集群峰值达到16.12TFLOPS，胖节点峰值达到1.17TFLOPS。
建设存储系统一套，需要使用稳定可靠并行存储系统，总容量达到288TB，访问带宽达到3.0GBps。
扶植文件服务器存储系统一套，需要使用稳定可靠的磁盘阵列服务器，总容量达到21TB。
前后处理节点4台，每台配置高端显卡。
收集系统应根据应用需求，配置最先进的FDR 56 Gbps Infiniband收集，为了包管可管理性和可靠性，应配置单一大端口Infiniband交换机。
管理收集考虑机能和布线的最佳挑选，使用万兆上联方案。
根据用户应用需求，配置功能强大作业调度系统，并配置可实现与现有应用集成的webportal，可实现基于图形化的互动作业，提高用户使用体验。
1.2方案选型说明1.2.1高性能计算系统选型本次投标的高性能计算系统为曙光的整体解决方案，XXX（以下简称“XXX”）是一家在天津注册，在XXX 和XXX大力推动下，以国家“863”计划重大科研成果为基础组建的高新技术企业。
XXX做为国内抢先的高机能计算解决方案供应商，具有丰富的高机能项目经验和齐全的高机能计算解决方案，承担了多个国家重大超等计算机的扶植事情，其扶植的“曙光4000A”，“曙光5000A”和“曙光星云”等多个系统的扶植，多次入选全球Top500计算排行榜的前列。
曙光在国内高性能计算市场占有很大的市场份额，从2009年至今，连续4年夺得中国TOP100排行榜的第一名，超过了国内国际所有竞争对手。
曙光作为一个自主创新的国产的高机能计算解决方案供应商，也更符合本项目的自助可控、保密的要求。
31.2.2存储系统选型本次投标的并行存储系统为曙光Parastor200存储系统，存储系统作为高性能计算系统的存储介质，数据的可靠性和稳定性是第一位的。
集群系统主要分为两种
日本的F5公司开发出了高可用性集群BIG-IP，它是使用于本地网络站点或数据中心的高可用的、智能化的负载平衡产品，它提供了对网络流量的自动和智能的管理。与前几种集群系统不同的是，BIG-IP向用户提供的是一个即插即用设备，而其它的提供的都是软件方法。
IBM、Microsoft和Intel于2000年7月联合发布了一种高可用性服务器集群软件及硬件包，这种服务器集群的配置包括32台IBM Netfinity 8500R及Intel Pentium Ⅲ Xeon处理器，运行IBM的DB2 Universal Database和Microsoft Windows 2000 Advanced Server操作系统，每分钟可以执行440879次交易。这套系统面向数据密集的应用，特别是B2B、电子商务和企业资源规划领域。
在科学计算领域中，人们开始把注意力投向通过普通PC机或工作站的集群来代替昂贵的超级计算机。比较成功的例子是高性能集群系统Beowulf，它最初是由NASA的Goddard Flight Center进行开发的，主要目的是支持大规模的科学计算问题，如地球和太空科学面临的一些计算问题。
国内也有不少公司进行了集群系统的研究和开发工作。
-控制结点
又可称之为前端机，用于系统管理员控制和管理整个集群的，主要性能体现在整体综合性能上。
存储系统：
存储系统为整个集群系统提供网络文件系统的服务，其性能必须满足可靠性高、容量大、I/O带宽高、延迟低等要求。
存储系统分I/O结点和磁盘阵列两部分，I/O结点的配置、个数以及磁盘阵列的类型、容量都可以根据用户的应用类型和需求进行灵活的配置。
系统管理网络：
专门服务于集群管理通信的管理网络，它连接集群系统中所有的结点，采用可靠性高、背板交换能力强的企业级主干以太网。同时监控集群系统运行环境和软硬件核心部件工作状态等信息的监控网络，采用Intel的网络监控软件以及专用的集群管理软件与其配合对整个集群进行管理。
Platform产品说明
Platform产品简介Platform公司的网格计算软件解决方案由以下几个软件产品与服务组成：●Platform LSF HPC针对高性能计算领域推出的集群管理系统，支持异构的、分布式Uinx/Linux，Windows计算环境，提供可靠的集群管理、负载共享、复杂的作业管理及调度功能和大规模并行计算的能力，可以有效提高大型计算任务的资源利用率，并同时提高相应许可证的有效利用率。
●Platform LSF ClientLSF HPC的一种客户端工具，用来与LSF HPC集群通讯，使客户端能面向集群提交和运行作业，用户可以不登陆而向LSF HPC集群提交和管理作业、管理集群等。
●Platform LSF AnalyticsIT资源综合统计分析系统，提供三维的数据挖掘和分析工具，它与LSF紧密集成，提供对企业IT系统全面的负载和运行状况分析报表。
利用这些分析报表，企业可以有针对性地调整系统的性能，优化系统的使用，优化项目或人员的管理；从而减少运营和IT基础建设的成本，并为下一步的投资提供决策依据，以实现投资回报最大化。
●Web Portal提供了一个可定制的、简单易用的计算网格Web Portal，通过与LSF及应用软件的集成，最终用户可通过Web方式统一使用计算网格，大大简化了应用人员使用计算网格的复杂性，提高了计算网格的安全性、可管理性。
●Platform Professional Services（Platform专业服务）Platform专业服务的内容包括：✧整个方案的实施，包括系统分析、安装、调试和性能调优。
✧产品和系统的技术培训（包括系统管理员培训和用户使用培训）。
✧开发基于LSF Analytics的硬件资源和许可证计费系统。
根据Analytics数据库中的作业运行和许可证使用的原始信息，结合作业的运行成本和许可证的使用成本，生成对用户、项目和部门的计费报表。
有利于更直观的成本核算和项目管理。
生物信息学高性能计算系统使用介绍
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What is Cluster(集群)?
多台计算机通过高速网络连成一个并行计算系统
System1 CPUs
System2 CPUs
System3 CPUs
Memory Bus
... Chipset Memory
I/O Bus
Memory Bus
Memory Bus
... Chipset Memory
各计算节点的公共目录 /disk1 和 /disk2，容量均为8T
2021/4/10
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平台的任务管理系统 SGE
任务管理系统：自动分配计算资源来运行用户的计算任务
Sun Grid Engine (SGE) LSF OpenPBS
本平台安装的是SGE 用户在进行生物信息学计算之前，需要编写SGE计算脚本 文件，通过提交脚本文件来使用计算资源。
万兆网络交换机
数据库系统 高性能服务器
高性能计算系统
刀片式服务器集 群（Cluster）
存储系统 磁盘存储阵列
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生物信息学平台硬件与软件系统
Our Platform
Hardware
浪潮天梭高性 能服务器集群 （cluster）
Software
Linux系统: • Rocks cluster • CentOS • RedHat AS 4
5
专家、教授、研究人员
专家教授
胡福泉 易东 饶贤才 谭银玲 许雪青
主要负责人、教学与研究人员
邹凌云 倪青山 朱军民 伍亚舟
6
生物信息中心情况简介 生物信息学平台的构建 数据库检索系统的使用 高性能计算系统的使用 生物信息学分析实例 Q&A
BIC TMMU 2021/4/10
Isight技术文件
技术响应与说明文件系统集成优化软件Isight技术说明书目录一ISIGHT介绍 (3)二系统目标 (3)三ISIGHT系统架构 (4)四ISIGHT功能 (4)五与招标文件相关技术要求的实质性响应 (5)1.功能要求 (5)1.1设计仿真流程集成 (5)1.2模型的可移植性 (6)1.3集成自编程序能力 (6)1.4知识的可重用性 (6)1.5 优化算法库（Optimization） (7)1.6 组合优化策略 (7)1.7工程数据挖掘（EDM） (9)1.8实验设计（Design of Experiment） (9)1.9近似模型设计 (11)1.10 强大的后处理能力 (11)1.11分布计算的能力 (13)2技术指标要求 (14)2.1 Isight可扩展性 (14)2.2通用接口及无缝集成接口 (14)2.3流程的搭建模式 (14)2.4优化算法嵌套功能 (15)2.5支持新型算法的构建 (15)2.6参数类型及算法并行 (15)2.7实验方案灵活更新 (16)2.8近似模型自动更新 (16)2.9二次开发能力 (17)2.10 Database Lookup功能 (17)2.11跨平台的能力 (17)2.12市场地位 (18)2.13软件可靠性及易用性 (18)六模块配置推荐 (18)一Isight介绍产品设计的数字化是企业信息化的重要内容。
当今的企业面对着激烈的竞争、苛求的客户、细分的市场、越来越复杂的产品、越来越短的产品生命周期、严格的法规和环境保护要求以及系统集成等等问题；同时，产品的复杂性也不断增长，涉及的学科领域也越来越宽，往往是结构、流体、电磁、动力等等学科交织在一起。
传统的产品设计方法已经很难满足企业当前生存和发展的需要，历史经验表明：性能是通过经验的不断积累而获得的。
各企业都希望其高技术、大容量的产品能够在继续保持或提高性能的同时，把成本降下来，如果引入基于计算机的多学科设计优化（MDO，Multidisciplinary Design Optimization）技术，无疑将进一步改善系统整体性能和产品质量。
hdfs数据平衡策略
hdfs数据平衡策略HDFS数据平衡策略HDFS（Hadoop Distributed File System）是Apache Hadoop生态系统中的一部分，它是用于存储和处理大规模数据的分布式文件系统。
在HDFS中，数据被分散存储在多个节点上，以实现高可靠性和高性能。
然而，在实际使用中，由于数据的不均衡分布，可能会导致一些节点存储的数据负载过重，而其他节点却相对空闲。
为了解决这个问题，需要采取一些数据平衡策略来重新分配数据，以使每个节点的负载保持均衡。
HDFS数据平衡的目标是使集群中每个节点上存储的数据量尽可能接近，以充分利用集群资源并提高整体性能。
下面将介绍几种常见的HDFS数据平衡策略。
1. 基于空间的数据平衡策略：基于空间的数据平衡策略是根据节点的存储空间利用率来判断数据是否需要重新分配。
当某个节点的存储空间利用率超过一定阈值时，就会触发数据平衡操作。
这种策略的优点是简单易行，能够快速发现并解决数据不均衡的问题。
然而，它没有考虑节点之间的网络带宽和负载情况，可能会导致数据在节点之间频繁迁移，影响整体性能。
2. 基于流量的数据平衡策略：基于流量的数据平衡策略是根据节点之间的网络流量状况来判断数据是否需要重新分配。
当某个节点的流入流量或流出流量超过一定阈值时，就会触发数据平衡操作。
这种策略能够避免频繁的数据迁移，减少对网络带宽的消耗，但需要实时监控节点之间的流量情况，对集群的监控和调度能力要求较高。
3. 基于负载的数据平衡策略：基于负载的数据平衡策略是根据节点的负载情况来判断数据是否需要重新分配。
节点的负载可以包括CPU利用率、内存利用率、磁盘IO等指标。
当某个节点的负载超过一定阈值时，就会触发数据平衡操作。
这种策略能够更加细粒度地监控节点的负载情况，避免过分依赖网络流量的判断，但需要采集和分析节点的负载信息，并进行合理的判断和调度。
除了以上几种常见的数据平衡策略外，还可以根据实际需求和场景设计和实现新的策略。
LSF作业调度系统和超
队列限制参数bqueues -l
• 默认队列：This is the default queue，提交作业时若不 指定-q queuename选项，则作业会自动被分配到此队 列。
• 运行时间限制：RUNLIMIT，从开始运行到结束运行的 最大时间段。自然时间，与作业核数无关。
• 作业核数限制：TASKLIMIT，单个作业的核数限制， 第一参数为最小值，第二参数为默认值，第三参数为 最大值。提交作业时-n选项。
$ qsub < g16-sub.pbs
作业常见状态bjobs
• 作业状态：
• PEND 作业在排队中 • RUN 作业在运行中，bjobs –l JOBID查看详细信息 • UNKNOW作业处于未知状态，一般为节点故障，请联系管
$ bsub –q smallib –n 24 –o %J.log –e %J.err ./g16-sub.sh
其他提交方式方法
• 一次提交顺序算多个作业 $ cat g16-sub.sh g16 g16 g16 $ bsub –q smallib –n 24 –o %J.log –e
• 利用bjobs命令可查看已提交的作业。若提交不成功，请根 据系统提示执行后续操作。
作业调度系统的使用步骤
• 3.调整队列中的作业参数：
• 尚在队列中排队的作业可以调整提交参数，已经开始运行 的作业无法再调整提交参数，使用命令为bmod。比如，更 改作业所在队列、计算所需进程数、输出结果文件名、调 整用户自己排队中作业的前后顺序等。
• MAX：本队列最大可用作业数（CPU核数） • JL/U：单个用户同时可以使用的CPU核数限制 • JL/P、JL/H：- 为没有做限制 • NJOBS：队列中已有的作业总数 • PEND：队列中排队的作业总数 • RUN：队列中运行中的作业总数 • SUSP：队列中被挂起的作业总数
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LSF高性能分布运算解决方案
一、系统组成
速度系统主要由IBM X3850 X5集群计算机、IBM X3650 M3 虚拟化服务器、Dell R5100图形工作站、存储系统组成。
IBM X3850 X5集群计算机：每个节点 4 颗CPU，每个 CPU 8核，主频 2.26GHz，节点内存 128GB。
IBM X3650 M3虚拟化服务器：每个节点 2 个 CPU，每个 CPU4核，主频 2.66GHz，节点内存 48GB。
Dell R5100图形工作站：每个节点包括 1个NVIDIA Quadro 6000 显示卡，主机CPU 主频为3.06 GHz，内存为 8GB，硬盘为 4*146GB。
存储系统：IBM DS5020 可用容量约为 12TB，由集群计算机、虚拟化服务器和图形工作站共享。
IBM X3850 X5计算集群运行用户的程序。
LSF高性能分布运算解决方案系统示意图
二、主要软件
1.操作系统：IBM X3850 X5集群计算机安装 64 位Windows2008 系统，IBM X3650 M3 安装Vmware ESX4.1系统，图形工作站安装64 位Windows2008 系统。
2.作业调度系统：Platform 公司的LSF。
3.应用软件：如表 1 所示。
名称厂家
LightTools ORA
ZEMAX-EE Focus Software
PADS ES Suite Ap SW Mentor Graphics
Expedition PCB Pinnacle Mentor Graphics
DxDesigner ExpPCB Bnd SW Mentor Graphics
I/O Designer Ap SW Mentor Graphics
Multi-FPGA Optimization Op S Mentor Graphics
HyperLynx SI PI Bnd SW Mentor Graphics
Questa Core VLOG Ap SW Mentor Graphics
Precision RTL Plus Ap SW Mentor Graphics
SystemVision 150 Ap SW Mentor Graphics
FlowTHERM Parallel Ap SW Mentor Graphics
Labview NI
Code Composer Studio TI
Quartus II Altera
ISE Xilinx
Vxworks Wind River
Intel C++ Studio XE Intel
MatLab及相关工具箱Mathworks
Maple MapleSoft
Oracle Oracle
NX Mach 3 Product Design Siemens PLM Software
ADAMS MSC
NASTRAN MSC
PATRAN MSC
Marc MSC
Fatigue MSC
ABAQUS SIMULIA
ADINA ADINA
ANSYS Mechanical+Fluent ANSYS
Fe-safe safetechnology
Sysnoise LMS
Maxwell ANSYS
HFSS ANSYS
表 1
三、运行程序的方法
1.用户入口：LSF portal 是所有用户使用网格系统的唯一入口。
用户通过 Web 方式登录到LSF，启动或提交作业。
2.作业队列：用户的作业提交给 LSF 的作业队列，由作业调度系统对作业队列中的作业进行调度。
3.通用作业队列：LSF 定义了不同的作业队列，对应不同的运行环境、资源数量、优先级。
已定义
四、如何运行已安装的程序
1.登录 LSF portal
通过浏览器访问。
在其中输入用户名和密码。
2.选择作业
在图 3 所示界面上左边“应用软件”栏点击“应用软件”菜单，在右边点击选择一个已安装的软件。
出现如图 4所示的作业提交界面。
3.上传必要的输入参数文件
在图 4 所示的界面上选择输入文件的方式，上传输入参数文件。
4.选择任务队列
在图 4 所示的界面上选择拟运行该程序的作业队列。
用户在开通账户时已知自己被分配的队列，用
户就只能将作业提交到这个队列中，如果选择其他的队列，提交作业时就会报错。
5.选择当作业状态改变时是否通知
在图 4 所示界面上选择“当作业状态改变时通知我”为“开启”。
当作业状态改变时，会在浏览器的
右下角显示提示。
作业状态提示如图 5 所示。
6.提交作业
在图 4 所示的界面上，输入一个作业名称，点击“提交作业”。
7. 暂停、终止和重新调度作业
在作业状态提示界面上，在更多操作下拉菜单中，用户可以选择暂停、终止和重新调度作业。
如图6 所示。
8. 查看作业运行状态
点击左边工具栏的作业列表，可显示作业的运行状态，如图 7 所示。
9.查看运行结果
在图 7 所示界面上，点击“下载”可将结果文件下载到本地。
在图 7 所示界面上，点击“查看”就会在本地新的窗口中将文件的内容显示出来，如图 8 所示。