アレイジョブについて調べる場合，以下のように検索すると良いです．

sge task array "SGE_TASK_ID" "-t"

"SGE_TASK_ID" は SGD のシステムで使われているユニークなキーワードです．アンダーバーとハイフンは google 検索で無視されるので，クオーテーションマークで囲んでいます．

tar の解凍は遅い
tar で圧縮したファイルを解凍すると，とても時間がかかります．インターネット環境にもよりますが，4000 フォルダ (それぞれ 2 つのテキストファイルを含む) であれば scp でそのまま送った方が速いです．

ログイン
ターミナルから

ssh ユーザ名@gw.hgc.jp

または、

ssh –l ユーザ名 gw.hgc.jp

としてログインします．その後パスワードを聞かれるので答えます．「logout」あるいは「exit」でログアウトします．

hostname

でログインしているノードを確認します．gw 系ノードは解析向きではないので，

qlogin

によって遊休しているログインに入って解析を行います．

test.sh という名前のファイルを作成し，以下を保存します．「qsub test.sh」でジョブを投入します．job ファイルは名前の先頭が数字だと，qsub しても受け付けてもらえません．

#!/bin/sh

#$ -S /bin/sh # set shell in SGE

pwd
hostname
date
echo arg1=$1
sleep 20
date

job の投入

qsub test.sh

上記だと Home directory にアウトファイルができます．

qsub したディレクトリにアウトファイルを保存

qsub -cwd test.sh

投入した job の状況

qstat

job ID を指定して job を削除

qdel 1152367

UID を指定して job を削除

qdel -u USERID

ログインしているノードを確認

hostname

指定した [jobid] の詳細情報を確認

qstat -j [jobid]

ファイルの数をカウント

ls | wc -l

ディレクトリの数をカウント

ls -l | grep ^d | wc -l

qlogin は解析を始める前に qlogin によって，解析用のノードに入るコマンドです．ただし，HGC に電話して聞いたところ，qlogin はどうもアレイジョブのときに行う操作のようです．qsub で解析を行う場合は，qlogin しないで gw ノードから直接 job を投げても良いみたいです (2010 年 10 月)．

qlogin は一つの job として数えられます．通常の契約では，それ以上 qlogin することはできないので，qstat で qlogin しているかどうか確認する必要があります．qlogin したターミナルが分からない場合は，qdel XXXX で qlogin を解除できます．

qlogin

と入力し，intr.q にログインします．これで遊休しているノードにログインできます．

hostname

でノードを確認します．このとき jobID

Your job 3919457 ("QLOGIN") has been submitted

を覚えておきます．バッチファイルで実行する job をコマンドラインに直接入力して走らせます．

blastall -d /usr/local/db/blast/genbank/vertebrate -i ~/query_for_blast -p blastn

10 秒ぐらいで解析が終わります．結果がスクリーンアウトされたら，exit でログアウトします．

qacct -j 3919457 | grep maxvmem

で利用した最大か総メモリサイズを確認します．20 秒ぐらい時間がかかります．881 M かかるという結果を得ました．

コマンドファイル
test.sh という名前のファイルを作成し，以下を保存すします．この例題を実行するには，query_for_blast という名前で DNA の fasta ファイルをホームディレクトリーに保存してください．SGE にバッチジョブを投入する前に，qlogin を使ってバッチなしの解析を行い，メモリ使用量の確認を行います．

#!/bin/sh
#$ -S /bin/sh

query="$HOME/query_for_blast"
blast_path="/usr/local/db/blast/genbank"
blast_db=([1]"viral" [2]="bacterial" [3]="vertebrate" [4]="invertebrate")

echo SGE_TASK_ID:$SGE_TASK_ID
echo SGE_TASK_FIRST:$SGE_TASK_FIRST
echo SGE_TASK_LAST:$SGE_TASK_LAST
echo SGE_TASK_STEPSIZE:$SGE_TASK_STEPSIZE

# do blast search
blastall -d ${blast_path}/${blast_db[$SGE_TASK_ID]} \
-i $query \
-p blastn

RAxML 解析
以下の job ファイルを perl で作成して qsubFile.sh などのような名前にして保存し，「qsub qsubFile.sh」として job を投入しています．
　 "#$ -t 1-100" と "#$ -tc 10". をセットする点が，通常の job と異なります．数字は job 数で変化させてください．
raxmlArrayPerl.tar.gz は一連の操作を行う perl script 集です．

#$ -S /bin/bash
#$ -t 1-100
#$ -tc 10 # 10 解析ごと走ります．最大 50 ぐらいまでが良いみたいです.
#$ -N JOBID
#$ -q shortp # Use long if the seq file is large.
#$ -M xxxx@oist.jp
#$ -m abe
#$ -j yes
#$ -cwd
# #$ -o ./"outputFile directory name"
# #$ -e ./"errorFile directory name"
#$ -pe openmpi 4
#$ -l h_vmem=256m #$ -l virtual_free=256m #
#[add lines as below or write loop script]
./raxmlHPC-PTHREADS-SSE3 -f a -x 12345 -p 12345 -# 10 -m GTRGAMMA -s 010_sequenceFileDir/ENSP00000400626.txt -q 0 10_partitionFileDir/ENSP00000400626.txt -o Chicken_ENSGALP00000015683_NONE -n ENSP00000400626.txt -T 2
./raxmlHPC-PTHREADS-SSE3 -f a -x 12345 -p 12345 -# 10 -m GTRGAMMA -s 010_sequenceFileDir/ENSP00000231668.txt -q 0 10_partitionFileDir/ENSP00000231668.txt -o Drosophila_FBpp0078315_CG2023 -n ENSP00000231668.txt -T 2
./raxmlHPC-PTHREADS-SSE3 -f a -x 12345 -p 12345 -# 10 -m GTRGAMMA -s 010_sequenceFileDir/ENSP00000308315.txt -q 0 10_partitionFileDir/ENSP00000308315.txt -o SeaSquirt_ENSCINP00000030254_NONE -n ENSP00000308315.txt -T 2

ls -laR | grep -c '^-'