استخدام SLURM_ARRAY_TASK_ID مع الملفات المترابطة في bash

تعتبر منصات الحوسبة المتوازية مثل SLURM مفيدة للغاية في معالجة البيانات الكبيرة، خاصة عندما نتعامل مع مجموعات البيانات المرتبطة بزوجية، مثل الملفات المشار إليها بـ R1.fastq.gz و R2.fastq.gz. يتطلب التعامل مع هذه الملفات طريقة فعالة لاستخدام معرف المهام في SLURM (SLURM_ARRAY_TASK_ID) لضمان الحصول على نتائج دقيقة وسريعة. في هذا المقال، سنستعرض الطريقة المناسبة لاستخدام SLURM_ARRAY_TASK_ID على الأزواج المرفقة من الملفات باستخدام حلقة for في Bash.

تنظيم الملفات المراد معالجتها

لنفترض أن لديك مجلدًا يحتوي على 180 ملفًا، مرتبين في أزواج كالتالي: "abc_R1.fastq.gz" و"abc_R2.fastq.gz". لهذا، يمكنك استخدام SLURM لتنفيذ عمليات معالجة متعددة في الوقت نفسه، مما يساعد في تقليل زمن المعالجة بفعالية. بالنظر إلى هيكل ملفاتك، يمكن اعتبار كل زوج من الملفات كزواج، حيث يتم تمرير كل واحد منهما كمدخل لبرنامج مثل spades.py.

استخدام SLURM_ARRAY_TASK_ID بطريقة فعالة

يتطلب استخدام SLURM_ARRAY_TASK_ID استخراج ملفات R1 و R2 بشكل صحيح من المجلد. لنبدأ بالنظر إلى كيفية القيام بذلك باستخدام Bash. يمكنك استخدام الكود التالي:

for i in $(seq 1 90); do
  file1=$(ls /filepath/*R1.fastq.gz | sed -n ${i}p)
  file2=$(ls /filepath/*R2.fastq.gz | sed -n ${i}p)
  spades.py --meta -1 ${file1} -2 ${file2} -o outputpath/"${file1##*/}"
done

شرح الكود

1. تحديد النطاق: نستخدم seq 1 90 لتوليد الأرقام من 1 إلى 90، حيث يمثل كل رقم رقم المهمة في SLURM.
2. استخراج الملفات: يقوم الكود ls /filepath/*R1.fastq.gz | sed -n ${i}p بجلب اسم الملف المناسب بناءً على رقم المهمة. وبهذا نحقق الانتقاء التلقائي لملفات R1 و R2 المرتبطة.
3. تشغيل البرنامج: يقوم البرنامج spades.py بالتشغيل مع الملفات المحددة كمدخلات، مما يتيح معالجة الأزواج بشكل متوازٍ.

التعامل مع قيود الأعداد

إذا كنت تواجه صعوبة في إنشاء مصفوفة تحتوي على 90 ملفًا في SLURM، فالأفضل هو استخدام الطريقة التي تم وصفها للوصول إلى النتائج المطلوبة. هذه الطريقة تقلل من الضغط على النظام وتزيد من كفاءة عملية المعالجة.

أهمية الاستخدام المناسب لحلقة for

يساعد استخدام حلقة for في "bash – How to use SLURM_ARRAY_TASK_ID on paired files with a for loop?" على تنظيم العملية بشكل ممتاز، حيث يمكن تشغيل معالجة كل زوج بشكل متتابع لكن بفاعلية. إنه بديل مرن يمكن أن يتجاوز قيود وجود عدد بعينه من الملفات أو المهام.

الاستفادة من المعالجة المتوازية

باستخدام هذه الطريقة، يمكنك تشغيل معالجة متعددة للملفات دون الحاجة لإنشاء مصفوفات مهام كبيرة. سيمكنك هذا الأسلوب من تقليل وقت المعالجة وزيادة الإنتاجية، وهو أمر بالغ الأهمية عند التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة.

اختمت هذه المقالة عن "bash – How to use SLURM_ARRAY_TASK_ID on paired files with a for loop?" بأن التعرف على كيفية تنظيم هذه الإجراءات يمكن أن يسهم في تحسين كفاءة العمل وتوفير الوقت، مما يجعل من الممكن تحليل البيانات الكبيرة بأفضل صورة ممكنة.