1. 正文

1.1. 任务划分

使用高通量计算第一步就是要针对密集运算任务做任务划分。将一个海量的、耗时的、耗资源的任务划分成合适粒度的小任务，需要综合考虑资源、数据等多方面因素。HTCondor并不参与这方面的工作，任务划分需要用户自己实现。

默认情况下，HTCondor会把一个CPU核心当成一个计算资源。最理想的情况，就是计算集群网络内所有的集群主机都是同样的配置，数据也是易于划分的，那么可以按照计算机集群内CPU的总核心数，对数据量等分划分。这样，因为同样的数据量同样的计算机资源，进行分布式计算时理论上会同时完成，也就达到了负载均衡。

这里就准备了这样的一个任务例子，假设任务已经划分好，已经放到同一个目录中：

0，1，2，..., 15就是划分好的16份数据，每个目录中都存放了数据。所谓计算任务，就是输入一个数据，处理后形成新的数据。所以，每个文件夹都放入了一个input.txt文件，作为计算任务的输入：

实例目的很简单，就是将这些划分好的任务提交到HTCondor，让HTCondor的计算资源分别处理这些数据，并将新的数据返回来。

1.2. 任务程序

既然要进行计算任务，那么不可或缺的就是运行的任务程序了。说到底分布式计算的基础还是单机运算，必须要保证发送的每个任务在单机下就能正确运行，才能谈任务调度的问题。

在这里我用的是一个C/C++的任务程序：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
#include <time.h>   

using namespace std;

int main()
{
	fprintf(stdout, "开始运行n");

	//延时10S
	fprintf(stdout, "延时10Sn");
	time_t first = time(NULL);
	double diff = 0;
	while (diff<10)
	{
		time_t second = time(NULL);
		diff = difftime(second, first);			//计时		
	}

	ifstream infile("input.txt");
	if (!infile)
	{
		fprintf(stderr, "无法读取文件n");
		return 1;
	}

	string line;
	getline(infile, line);
	

	ofstream outfile("output.dat");
	if (!outfile)
	{
		fprintf(stderr, "无法写出文件n");
		return 1;
	}

	outfile << "输出内容:n";
	outfile << line;

	fprintf(stdout, "运行完成n");

	return 0;
}

可以看到这个程序特别简单，就是延时10秒后，读取input.txt的内容，写出到output.dat中。延时10秒是为了方便显示运行状态。其实不必非要C/C++的程序，只要是能够运行的可执行程序即可，条件是每台机器要有对应的运行环境，否则发送过去的任务会因为无法运行而挂起。

将这个程序编译的可执行程序放到bin目录中，保证在单机的情况下，能够正常运行。

在下一章中，将会介绍如何通过HTCondor框架运行这个实例。

2. 相关

代码和数据地址

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