配置头节点和计算节点之间的子网。
Private subnet configuration between head node and compute nodes.
这就是计算节点要使用的映像文件。
在计算节点上自动安装Linux。
首先，设置计算节点的大小。
在管理节点上有对每个计算节点的定义。
Definitions for each of the compute nodes exist on the management node.
目前的设计目标是10000个计算节点。
从管理节点上在所有计算节点上启动GPFS。
数据表可以被复制到多个计算节点中。
（想一想拥有数千个计算节点的计算集群或网格）。
Think of a compute cluster or grid composed of thousands of commodity computing nodes.
这定义的是计算节点。
计算节点(AddBrokerName)读取和复制消息树。
Compute node (AddBrokerName) reads and copies the message tree.
如果使用该组件，那么实现处理过程的唯一方法是使用计算节点。
If this component is used, the only way to implement the processing is to use a compute node.
现在，所有计算节点均运行的是TORQUE V2.3.10。
然后，负载被按原样(二进制数据)传递给稍后将创建的计算节点。
The payload is then passed in as is (binary data) to the compute node you will create shortly.
对计算节点的供应采用的是无磁盘的方法，计算节点从管理节点引导。
The diskless method of provisioning the compute nodes is used, whereby the nodes boot from the management node.
计算节点——这些节点运行集群的工作负荷，接受来自调度器的作业。
Compute nodes — These nodes run the cluster workload, accepting jobs from the scheduler.
事实证明只需复制一些文件就可以把Ganglia放到计算节点上。
It turns out that you can put Ganglia on the compute nodes by just copying a few files.
连接器支持使用在多个计算节点中运行的多个进程来执行数据加载操作。
The connector supports performing the data load operation using multiple processes running on multiple computing nodes.
如果倾向于使用properties树，在计算节点中使用以下esql。
If you prefer to use the Properties tree, use the following ESQL in a compute node.
对于一个小的集群，单一一个管理节点就能提供供应所有的计算节点所需的带宽。
For a small cluster, a single management node can provide the bandwidth required to provision all the compute nodes.
在计算节点上通过代理收集数据会与用户的作业争夺内存和CPU时间。
Collecting data with agents on compute nodes can suck memory and CPU cycles from the user's jobs.
对于计算节点，使用的是nodetype表内定义的compute概要文件。
For the compute nodes, use the compute profile defined in the nodetype table.
本例运行于两个计算节点之上，并且目标teradata数据库有两个AMP。
This example runs on two computing nodes and the targeted Teradata database has two AMPs.
这个脚本的作用是设置计算节点上的users数据库，并会在节点引导后执行。
The script sets up the users database on the compute nodes and will be executed after the nodes are booted.
当集群中的计算节点想要访问并行文件系统中的一个文件时，它需要执行以下步骤。
When a compute node in a cluster wants to access a file in this parallel filesystem, it goes through the following steps.
再举一个例子，假设要检查Linux集群中的各个计算节点中的内存大小是否一样。
As another example, let's suppose you want to check that the memory size is the same in each of the compute nodes in the Linux cluster.
仅在必要时使用计算节点（提供修改树的能力）之类的节点，以避免出现消息树副本。
Use nodes like compute (which provide the capability to modify the tree) only when necessary, to avoid message tree copies.
genimagexCAT命令可生成一个无状态映像，该映像将被用来供应这些计算节点。
The genimage xCAT command generates a stateless image that will be used to provision the compute nodes.
在调用样式表转换前，计算节点Standardise将对捕获的WSDL文档进行少量的修改。
Before invoking the stylesheet transformation, the compute node Standardise slightly alters the captured WSDL document.
所有的计算节点必须是基于64位x86的硬件，支持最高128g内存，并不支持IA- 64。
All computing nodes must be built on x86 64 bit hardware supporting up to 128gb of memory, IA-64 not being supported.
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