2.0.Programming Tools
由于本次作业需要一定的计算资源支持，我们为各个小组提供了集群 账户。大作业需要使用python完成，推荐读者使用python3。建议使用pycharm进行代码的编辑、运行和调试。可以参考以下的
PyCharm 连接远程服务器，ssh远程连接P-cluster。
- Build,Execition,Deployment -> Deployment。
- 点击左上角的“+”键，给server取名。
type选择SFTP。- 点击
SSH configuration设置Host、Username、password。
Test Connection检查连接是否正常，如出现问题，可能是上步SSH设置问题。- 设置
Root path,点击上方的mappings,设置本地映射目录和远程映射目录。 - 设置好后
apply
- Preferences -> Project:xxxx -> Python interpreter
- 点击设置，再点击
add,在Python Interpreter中设置调用的python路径
- 点击
SSH Interpreter,选择Existing server configuration - 选 择我们刚刚设置好的
SSH configuration next,实现PyCharm远程服务器的连接。
- 选择左上角的
tools->Deployment upload和download能够实现文件在本机和服务器上的互传。Tools->start SSH session- 选择需要连接的服务器
- 随后在下方的
Terminal处，即可进行linux 操作。
我们的作业需要P-cluster上完成，cluster是为多用户同时使用而设计，包含多个运算节点。为了不发生多用户同时使用相同运算节点造成拥堵和死机，需要按照queue（队列）进行使用。简而言之，本次作用中所有需要集群后台处理或大规模运算的
Shell script(.sh)都需要在脚本包含以下部分：### 1. 提交任务部分，任务的说明
#!/bin/bash
#SBATCH -J tophat_test
#SBATCH -p CN_BIOT
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --ntasks=4
#SBATCH --output=%j.out
#SBATCH --error=%j.err
### 2. 声明该脚本中所用到的所有软件的路径，并export到PATH变量中
export PATH=/WORK/teaching/bin:$PATH
### 3. 运行代码部分
Name | mean |
#SBATCH -J | 给该任务命名，可自行定义 |
#SBATCH -p CN_BIOT | 使用CN_BIOT这个队列 |
#SBATCH --nodes=1 | 使用的节点数为1 |
#SBATCH --ntasks=4 | 使用的任务线程数为4 |
#SBATCH --output=%j.out | 运行日志输出到当前目录中，以.out结尾，以JOBID为名 |
#SBATCH --error=%j.err | 运行错误日志输出到当前目录中，以 .err 结尾，以JOBID为名 |
export PATH=/WORK/teaching/bin:$PATH的/WORK/teaching/bin为所用到的软件所在目录的路径，如有多个软件路径，路径之间用:相隔，例如export PATH=/data/zhaoyizi/software/anaconda3/envs/Riboshape/bin:/data/zhaoyizi/software/shapemapper-2.1.5:$PATH该部分输入实际的运行代码。 如果是
python脚本需要提交的集群中 运算，可以在2部分，声明python(环境)所在路径。在此部分写入python /path_to_your_python_script/XXX.py，R脚本同理。在完成脚本的编辑后，使用
sbatch提交任务。- 使用
sbatch命令提交任务sbatch test1.sh提交任务后，会在当前目录下，生成.out和.err文件，less .out/.err文件可以查看任务运行状况和是否出错。 squeue查看队列信息
JOBID | PARTITION | NAME | USER | ST | TIME | NODES | NODELIST |
任务ID | 队列名称 | 任务名称 | 用户名 | 脚本类型 | 运行时间 | 节点数 | 节点名 |
scancel取消任务scancel jobid
Attention ：用shell脚本提交python脚本或R脚本任务到队列时，注意写绝对路径。相对路径可能会报错。
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