exponenta event banner

getCurrentCluster

Получение объекта кластера от работника в кластере

    Синтаксис

    Описание

    пример

    c = getCurrentCluster возвращает значение parallel.Cluster , с которым связан текущий работник. Использовать getCurrentCluster для получения информации из кластера во время вычисления, такой как имя хоста головного узла кластера, учетные данные пользователя, отправившего задание, или расположение хранилища заданий.

    Если getCurrentCluster оценивается на работнике, c является parallel.Cluster объект. В противном случае c является пустым двойником.

    Примеры

    свернуть все

    Используйте Host для поиска имени хоста головного узла кластера, отправившего текущую задачу.

    На работнике используйте getCurrentCluster для получения текущего объекта кластера c от работника в кластере c.

    c = getCurrentCluster;

    Затем используйте Host для получения имени хоста головного узла кластера.

    host = c.Host;

    Можно использовать объект кластера, возвращенный getCurrentCluster для отправки заданий.

    На работнике используйте getCurrentCluster для получения текущего объекта кластера c от работника в кластере c.

    c = getCurrentCluster;

    Вы можете использовать batch, createJob, или createCommunicatingJob для отправки заданий в этот кластер.

    Использовать batch для отправки задания в кластер c.

    j = batch(c,@magic,1,{3});

    Совет

    Избегайте отправки заданий от работника, работающего в настоящее время над заданием или задачей. При создании и отправке заданий от работника можно рекурсивно создавать и отправлять задания. Рекурсивная отправка может создавать бесконечно вложенные передачи, которые используют значительный объем ресурсов кластера.

    Выходные аргументы

    свернуть все

    Объект кластера, указанный как parallel.Cluster или пустой двойной. При использовании getCurrentCluster на работнике, c является parallel.Cluster , с которым связан текущий работник. При использовании getCurrentCluster на клиенте, c является пустым двойником.

    Типы данных: parallel.cluster | double

    Представлен в R2012a