GNU parallel

gnu parallel 您是否曾经获得过一种有趣的感觉，那就是您的计算机并没有达到应有的速度？ 我曾经有这种感觉，然后我找到了GNU Parallel。 GNU Parallel是用于并行执行作业的Shell实用程序。 它可以解析多个输入，从而针对数据集同时运行脚本或命令。 您最终可以使用所有 CPU！ 如果您曾经使用过xargs ，那么您已经知道如何使用Parallel。 如果您不这样做，那么

转自： https://my.oschina.net/enyo/blog/271612 GNU Parallel 它是什么？ GNU Parallel是一个shell工具，为了在一台或多台计算机上并行的执行计算任务，一个计算任务可以是一条shell命令或者一个以每一行做为输入的脚本程序。通常的输入是文件列表、主机列表、用户列表、URL列表或者表格列表；一个计算任务也可以是一个从管道读取的一条命令。

引言   GNU Parallel是一个开源的命令行工具，可以将多个命令行作业并行执行。它可以用于在多个CPU或计算机上同时运行命令行作业，从而提高作业处理速度。Parallel还可以帮助您更好地利用系统资源，节省时间和精力。   在日常工作中，我们经常需要处理大量的命令行作业，例如搜索文件、处理数据、编译代码等等。这些作业通常需要花费大量的时间和精力，而且可能会占用大量的系统资源。如果我们能够将

将您的计算机变成一个多任务的动力室。 转载自：https://linux.cn/article-9718-1.html 你是否有过这种感觉，你的主机运行速度没有预期的那么快？我也曾经有过这种感觉，直到我发现了 GNU Parallel。 GNU Parallel 是一个 shell 工具，可以并行执行任务。它可以解析多种输入，让你可以同时在多份数据上运行脚本或命令。你终于可以使用全部的 CPU 了

今天学习GNU Parallel神器的入门，推荐一个讲的比较详细的博客：http://my.oschina.net/enyo/blog/271612#OSC_h1_1 重点是先安装上： (wget -O - pi.dk/3 || curl pi.dk/3/) | bash 输入这条语句就OK了。

gnu bash GNU parallel is a command line tool for running jobs in parallel. GNU parallel是用于并行运行作业的命令行工具。 parallel is awesome and belongs in the toolbox of every programmer. But I found the docs a bit o

我有几千个目录,我想从中导入数据到MySQL。我创建了一个python脚本,它从单个目录中读取数据并将其放到数据库中。以下是将数据发送到数据库的部分: host = 'localhost' engine = create_engine('mysql://user:pass@%s/db?charset=utf8' % host) conn = engine.connect() trans = con

我有一个使用gnu parallel的脚本.我想为每个“迭代”传递两个参数 在串行运行中我有类似的东西： for (( i=0; i<=10; i++ )) do a = tmp1[$i] b = tmp2[$i] done 而且我想把它作为平行 func pf() { a=$1 b=$2 } export -f pf parallel --jobs 5 --linebuffer pf ::: 解

我正在亚马逊的EMR集群上同时运行3个Spark流进程。问题是这三个Spark流作业中的一个基于进行处理： 有没有办法在不更改代码的情况下解决这个问题？

我使用了以下格式的输入数据： 我已经使用以下代码段使用多线程将RDD保存为文本文件： 在本例中，我遇到了以下例外情况

我正在使用Quartz调度器，但我不知道如何并行运行作业。配置文件中有什么东西可以允许我这样做吗？

我正在使用一个石英工作执行特定的任务。 如果另一个Main Job实例仍在运行，我想阻止调度器启动第二个Main Job实例...

公共静态空main（String[]args）抛出异常{ 最终StreamExecutionEnvironment env=StreamExecutionEnvironment。getExecutionEnvironment（）；环境。setRuntimeMode（RuntimeExecutionMode.BATCH）； } 哪个节点执行逻辑，例如上面的ftpUri定义。 我尝试用断点将调试器附加

1.3 新版功能. 默认情况下，Fabric 会默认 顺序 执行所有任务（详细信息参见 Execution strategy ），这篇文档将介绍 Fabric 如何在多个主机上 并行 执行任务，包括 Fabric 参数设置、任务独立的装饰器，以及命令行全局控制。 它是如何运转的 由于 Fabric 1.x 并不是完全线程安全（以及为了更加通用，任务函数之间并不会产生交互），该功能的实现是基于 Py

问题内容： 我正在测试詹金斯，看它是否适合我们的构建和测试框架。我发现Jenkins及其可用的插件可以满足我们的大多数需求。除了我似乎无法找到有关如何执行一种特定类型任务的帮助。 我们正在为嵌入式设备创建应用程序。我们需要在这些设备上运行100项测试。如果我们在构建后在一台设备上运行所有测试，那么将需要几个小时才能获得结果。但是，如果我们在100个设备上并行运行测试，则可以在更短的时间内获得结果。