getCurrentCluster

Получите кластерный объект от рабочего в кластере

свернуть все на странице

    Синтаксис

    c = getCurrentCluster

    Описание

    пример

    c = getCurrentCluster возвращает parallel.Cluster возразите, что текущий рабочий сопоставлен с. Использование getCurrentCluster получить информацию от кластера во время расчета, такого как имя хоста главного узла кластера, учетных данных для пользователя, который представил задание или место хранения задания.

    Если getCurrentCluster оценен на рабочем, c parallel.Cluster объект. В противном случае, c пустое дважды.

    Примеры

    свернуть все

    Используйте Host свойство найти имя хоста главного узла кластера, который представил текущую задачу.

    На рабочем использовать getCurrentCluster получить текущий кластерный объект c от рабочего на кластерном c.

    c = getCurrentCluster;

    Затем используйте Host свойство получить имя хоста главного узла кластера.

    host = c.Host;

    Можно использовать кластерный объект, возвращенный getCurrentCluster представить задания.

    На рабочем использовать getCurrentCluster получить текущий кластерный объект c от рабочего на кластерном c.

    c = getCurrentCluster;

    Можно использовать batch, createJob, или createCommunicatingJob представить задания этому кластеру.

    Использование batch представить задание кластерному c.

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

    Совет

    Постарайтесь не представлять задания от рабочего, в настоящее время работающего над заданием или задачей. Когда вы создаете и представляете задания от рабочего, можно рекурсивно создать и представить задания. Рекурсивное представление может создать бесконечно вложенные представления, которые используют существенное количество ресурсов кластера.

    Выходные аргументы

    свернуть все

    Кластерный объект в виде parallel.Cluster или пустой дважды. Когда вы используете getCurrentCluster на рабочем, c parallel.Cluster возразите, что текущий рабочий сопоставлен с. Когда вы используете getCurrentCluster на клиенте, c пустое дважды.

    Типы данных: parallel.cluster | double

    Смотрите также

    | | |

    Представленный в R2012a

    Документация Parallel Computing Toolbox

    Поддержка

    Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте