This defines the compute nodes.
这定义的是计算节点。
First, set the size of the compute nodes.
首先，设置计算节点的大小。
This what the compute nodes will use.
这就是计算节点要使用的映像文件。
Automated Linux installation on compute nodes.
在计算节点上自动安装Linux。
Tables can be replicated to several compute nodes.
数据表可以被复制到多个计算节点中。
Now, all compute nodes are running TORQUE V2.3.10.
现在，所有计算节点均运行的是TORQUE V2.3.10。
Resource layer consists of lots of compute nodes;
资源层由众多的计算节点构成；
Start GPFS on all compute nodes from the management node.
从管理节点上在所有计算节点上启动GPFS。
Private subnet configuration between head node and compute nodes.
配置头节点和计算节点之间的子网。
The compute nodes are the most disposable part of the cluster.
计算机节点是集群中最常使用的部分。
Definitions for each of the compute nodes exist on the management node.
在管理节点上有对每个计算节点的定义。
For the compute nodes, use the compute profile defined in the nodetype table.
对于计算节点，使用的是nodetype表内定义的compute概要文件。
Like compute nodes, scheduler nodes should not accept external connections from users.
与计算机点一样，调度器节点也不应当接受来自用户的外部连接。
It turns out that you can put Ganglia on the compute nodes by just copying a few files.
事实证明只需复制一些文件就可以把Ganglia放到计算节点上。
Compute nodes — These nodes run the cluster workload, accepting jobs from the scheduler.
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。
In these examples, the Compute nodes make any adjustments required to the SOAP messages.
在这些示例中，Compute节点对SOAP消息做出任何必需的调整。
Node grouping allows administrators to categorize and batch operations on compute nodes.
新的节点分组功能，允许管理员将节点进行分类，并指派计算任务。
Collecting data with agents on compute nodes can suck memory and CPU cycles from the user's jobs.
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。
For example, you can now upgrade or change your compute nodes without having to change the GPUs.
比如说，你不必改变gpu，立即就可以升级或更改计算节点。
The genimage xCAT command generates a stateless image that will be used to provision the compute nodes.
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 script sets up the users database on the compute nodes and will be executed after the nodes are booted.
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。
Hadoop tries to co-locate the data with the compute nodes, so data access is fast because it is local.
hadoop利用计算机节点共置存储数据，也就是数据本地化，因此数据访问是很快的。
The diskless method of provisioning the compute nodes is used, whereby the nodes boot from the management node.
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。
For a small cluster, a single management node can provide the bandwidth required to provision all the compute nodes.
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。
In these examples, the Compute nodes transform the SOAP messages to and from the required external application format.
在这些示例中，Compute节点针对所需的外部应用程序格式来回转换SOAP消息。
The compute nodes run jobs that the TORQUE server dispatches and the TORQUE job-execution daemon running on each compute node starts.
若计算节点运行TORQUE服务器分派的作业，运行在每个计算节点上的TORQUE作业执行守护程序就会启动。
In this article, the management node xcat1 runs all the TORQUE daemons, while the compute nodes run only the job executor daemon.
在本文中，管理节点xcat 1运行所有的TORQUE守护进程，而计算节点只运行作业执行器守护程序。
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.
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。
TORQUE is a workload and resource-management system that manages batch jobs and compute nodes and schedules the execution of those jobs.
TORQUE是一种工作负载和资源管理系统，可用于管理批量作业和计算节点并调度这些作业的执行。
TORQUE is a workload and resource-management system that manages batch jobs and compute nodes and schedules the execution of those jobs.
TORQUE是一种工作负载和资源管理系统，可用于管理批量作业和计算节点并调度这些作业的执行。
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