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hotsub/routine

hotsub
自动构建

hotsub批处理作业引擎的容器,支持在AWS、GCP等云平台运行批量计算任务,简化云环境配置,提供统一命令行接口,适用于生物信息学等场景的批量处理。

下载次数: 0状态:自动构建维护者:hotsub仓库类型:镜像最近更新:7 年前
让 AI 帮你使用轩辕镜像? · 展开查看说明

如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:

请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:

https://xuanyuan.cloud/agents.md

在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。

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hotsub ![Build Status]([] ![Paper Status]([]

AWS和GCP上的简单批处理作业驱动(Azure、OpenStack即将支持)。

sh
hotsub run \
  --script ./star-alignment.sh \
  --tasks ./star-alignment-tasks.csv \
  --image friend1ws/star-alignment \
  --aws-ec2-instance-type t2.2xlarge \
  --verbose

它将:

  • 执行star-alignment.sh中描述的工作流
  • 针对star-alignment.csv中指定的每个样本
  • 在friend1ws/star-alignment Docker容器中
  • 在t2.2xlarge类型的EC2实例上运行

并自动将输出文件上传到S3,完成后清理EC2实例。更多细节请查看**https://hotsub.github.io/**%E3%80%82

为什么使用hotsub

hotsub的设计及使用原因有三点:

  1. 无需在web控制台设置云环境:
    hotsub使用纯EC2或GCE实例,无需在复杂的web控制台配置AWS Batch或Dataflow。
  2. 多平台统一命令行接口:
    只需通过run命令的--provider选项即可切换AWS和GCP(本地需有对应凭证)。
  3. 支持ExTL框架:
    在生物信息学场景中,处理大型参考基因组时,hotsub提供并实现了**https://hotsub.github.io/etl-and-extl**%E3%80%82

安装

请查看**[***]

命令

sh
NAME:
   hotsub - 在AWS和GCP上以统一接口运行批量计算的命令行工具

USAGE:
   hotsub [全局选项] 命令 [命令选项] [参数...]

VERSION:
   0.10.0

DESCRIPTION:
   开源命令行工具,用于在Amazon Web Services等后端服务上运行批量计算任务和工作流。

COMMANDS:
     run       在云上运行作业,指定输入文件和参数
     init      初始化hotsub运行的CLI环境
     template  创建hotsub模板项目
     help, h   显示命令列表或单个命令帮助

GLOBAL OPTIONS:
   --help, -h     显示帮助
   --version, -V  打印版本号

run命令的可用选项

sh
% hotsub run -h
NAME:
   hotsub run - 在云上运行作业,指定输入文件和参数

USAGE:
   hotsub run [命令选项] [参数...]

DESCRIPTION:
   在云上运行作业,指定输入文件和参数

OPTIONS:
   --verbose, -v                     打印操作的详细日志
   --log-dir value                   日志目录路径,stdout/stderr日志文件将存放于此(默认:"${cwd}/logs/${time}")
   --concurrency value, -C value     运行作业的并发数限制(默认:8)
   --provider value, -p value        作业服务提供商,可选[aws, gcp, vbox, hyperv](默认:"aws")
   --tasks value                     任务参数CSV路径,需指定--env、--input、--input-recursive和--output-recursive(必填)
   --image value                     Docker Hub或其他镜像服务的镜像名称(默认:"ubuntu:14.04")
   --script value                    工作流Docker容器内运行的本地脚本路径(必填)
   --shared value, -S value          云存储桶上的共享数据URL(例如:s3://~)
   --keep                            完成后保留计算用实例
   --env value, -E value             传递给所有工作流容器的环境变量
   --disk-size value                 每个作业附加的数据盘大小(GB,默认:64)
   --shareddata-disksize value       共享数据实例的磁盘大小(GB,默认:64)
   --aws-region value                启动EC2实例的AWS区域(默认:"ap-northeast-1")
   --aws-ec2-instance-type value     AWS EC2实例类型,指定后将忽略--min-cores和--min-ram(默认:"t2.micro")
   --aws-shared-instance-type value  AWS上的共享实例类型(默认:"m4.4xlarge")
   --aws-vpc-id value                运行计算VM的VPC ID
   --aws-subnet-id value             运行计算VM的子网ID
   --google-project value            GCP项目ID
   --google-zone value               GCP服务区域(默认:"asia-northeast1-a")
   --cwl value                       运行工作流的CWL文件
   --cwl-job value                   CWL的参数文件
   --wdl value                       运行工作流的WDL文件
   --wdl-job value                   WDL的参数文件
   --include value                   要包含到工作流容器中的本地文件

联系

如有问题,请通过以下链接提问:
https://github.com/otiai10/hotsub/issues

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 routine 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/hotsub/routine:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull hotsub/routine:<标签>

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