doc/user/tutorials/tutorial-firstscript.html.textile.liquid

   1 ---
   2 layout: default
   3 navsection: userguide
   4 navmenu: Tutorials
   5 title: "Writing a Crunch script"
   6 ...
   7
   8 This tutorial demonstrates how to write a script using Arvados Python SDK.  The Arvados SDK supports access to advanced features not available using the @run-command@ wrapper, such as scheduling concurrent tasks across nodes.
   9
  10 {% include 'tutorial_expectations' %}
  11
  12 This tutorial uses @$USER@ to denote your username.  Replace @$USER@ with your user name in all the following examples.
  13
  14 Start by creating a directory called @tutorial@ in your home directory.  Next, create a subdirectory called @crunch_scripts@ and change to that directory:
  15
  16 <notextile>
  17 <pre><code>~$ <span class="userinput">cd $HOME</span>
  18 ~$ <span class="userinput">mkdir -p tutorial/crunch_scripts</span>
  19 ~$ <span class="userinput">cd tutorial/crunch_scripts</span></code></pre>
  20 </notextile>
  21
  22 Next, using @nano@ or your favorite Unix text editor, create a new file called @hash.py@ in the @crunch_scripts@ directory.
  23
  24 notextile. <pre>~/tutorial/crunch_scripts$ <code class="userinput">nano hash.py</code></pre>
  25
  26 Add the following code to compute the MD5 hash of each file in a collection:
  27
  28 <notextile> {% code 'tutorial_hash_script_py' as python %} </notextile>
  29
  30 Make the file executable:
  31
  32 notextile. <pre><code>~/tutorial/crunch_scripts$ <span class="userinput">chmod +x hash.py</span></code></pre>
  33
  34 Next, create a submission job record.  This describes a specific invocation of your script:
  35
  36 <notextile>
  37 <pre><code>~/tutorial/crunch_scripts$ <span class="userinput">cat &gt;~/the_job &lt;&lt;EOF
  38 {
  39  "repository":"",
  40  "script":"hash.py",
  41  "script_version":"$HOME/tutorial",
  42  "script_parameters":{
  43    "input":"c1bad4b39ca5a924e481008009d94e32+210"
  44  }
  45 }
  46 EOF</span>
  47 </code></pre>
  48 </notextile>
  49
  50 You can now run your script on your local workstation or VM using @arv-crunch-job@:
  51
  52 <notextile>
  53 <pre><code>~/tutorial/crunch_scripts</span>$ <span class="userinput">arv-crunch-job --job "$(cat ~/the_job)"</span>
  54 2014-08-06_15:16:22 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473  check slurm allocation
  55 2014-08-06_15:16:22 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473  node localhost - 1 slots
  56 2014-08-06_15:16:23 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473  start
  57 2014-08-06_15:16:23 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473  script hash.py
  58 2014-08-06_15:16:23 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473  script_version $HOME/tutorial
  59 2014-08-06_15:16:23 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473  script_parameters {"input":"c1bad4b39ca5a924e481008009d94e32+210"}
  60 2014-08-06_15:16:23 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473  runtime_constraints {"max_tasks_per_node":0}
  61 2014-08-06_15:16:23 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473  start level 0
  62 2014-08-06_15:16:23 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473  status: 0 done, 0 running, 1 todo
  63 2014-08-06_15:16:23 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473 0 job_task qr1hi-ot0gb-lptn85mwkrn9pqo
  64 2014-08-06_15:16:23 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473 0 child 14478 started on localhost.1
  65 2014-08-06_15:16:23 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473  status: 0 done, 1 running, 0 todo
  66 2014-08-06_15:16:24 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473 0 stderr crunchstat: Running [stdbuf --output=0 --error=0 /home/$USER/tutorial/crunch_scripts/hash.py]
  67 2014-08-06_15:16:24 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473 0 child 14478 on localhost.1 exit 0 signal 0 success=true
  68 2014-08-06_15:16:24 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473 0 success in 1 seconds
  69 2014-08-06_15:16:24 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473 0 output
  70 2014-08-06_15:16:25 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473  wait for last 0 children to finish
  71 2014-08-06_15:16:25 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473  status: 1 done, 0 running, 1 todo
  72 2014-08-06_15:16:25 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473  start level 1
  73 2014-08-06_15:16:25 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473  status: 1 done, 0 running, 1 todo
  74 2014-08-06_15:16:25 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473 1 job_task qr1hi-ot0gb-e3obm0lv6k6p56a
  75 2014-08-06_15:16:25 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473 1 child 14504 started on localhost.1
  76 2014-08-06_15:16:25 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473  status: 1 done, 1 running, 0 todo
  77 2014-08-06_15:16:26 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473 1 stderr crunchstat: Running [stdbuf --output=0 --error=0 /home/$USER/tutorial/crunch_scripts/hash.py]
  78 2014-08-06_15:16:35 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473 1 child 14504 on localhost.1 exit 0 signal 0 success=true
  79 2014-08-06_15:16:35 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473 1 success in 10 seconds
  80 2014-08-06_15:16:35 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473 1 output 8c20281b9840f624a486e4f1a78a1da8+105+A234be74ceb5ea31db6e11b6be26f3eb76d288ad0@54987018
  81 2014-08-06_15:16:35 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473  wait for last 0 children to finish
  82 2014-08-06_15:16:35 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473  status: 2 done, 0 running, 0 todo
  83 2014-08-06_15:16:35 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473  release job allocation
  84 2014-08-06_15:16:35 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473  Freeze not implemented
  85 2014-08-06_15:16:35 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473  collate
  86 2014-08-06_15:16:36 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473  collated output manifest text to send to API server is 105 bytes with access tokens
  87 2014-08-06_15:16:36 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473  output hash c1b44b6dc41ef334cf1136033ca950e6+54
  88 2014-08-06_15:16:37 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473  finish
  89 2014-08-06_15:16:38 qr1hi-8i9sb-qyrat80ef927lam 14473  log manifest is 7fe8cf1d45d438a3ca3ac4a184b7aff4+83
  90 </code></pre>
  91 </notextile>
  92
  93 Although the job runs locally, the output of the job has been saved to Keep, the Arvados file store.  The "output hash" line (third from the bottom) provides the portable data hash of the Arvados collection where the script's output has been saved.  Copy the output hash and use @arv-ls@ to list the contents of your output collection, and @arv-get@ to download it to the current directory:
  94
  95 <notextile>
  96 <pre><code>~/tutorial/crunch_scripts$ <span class="userinput">arv-ls c1b44b6dc41ef334cf1136033ca950e6+54</span>
  97 ./md5sum.txt
  98 ~/tutorial/crunch_scripts$ <span class="userinput">arv-get c1b44b6dc41ef334cf1136033ca950e6+54/ .</span>
  99 0 MiB / 0 MiB 100.0%
 100 ~/tutorial/crunch_scripts$ <span class="userinput">cat md5sum.txt</span>
 101 44b8ae3fde7a8a88d2f7ebd237625b4f c1bad4b39ca5a924e481008009d94e32+210/var-GS000016015-ASM.tsv.bz2
 102 </code></pre>
 103 </notextile>
 104
 105 Running locally is convenient for development and debugging, as it permits a fast iterative development cycle.  Your job run is also recorded by Arvados, and will appear in the *Recent jobs and pipelines* panel on the "Workbench Dashboard":{{site.arvados_workbench_host}}.  This provides limited provenance, by recording the input parameters, the execution log, and the output.  However, running locally does not allow you to scale out to multiple nodes, and does not store the complete system snapshot required to achieve reproducibility; to do that you need to "submit a job to the Arvados cluster":{{site.baseurl}}/user/tutorials/tutorial-submit-job.html.