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如何提交作业

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本文解释了您的疑问:您有一个 Python 程序 test.py,在本地环境您可以 python test.py,但是在批量计算上应该如何运行呢?

test.py 内容如下:

print('Hello, cloud!')

批量计算上运行任务大致过程为:

  1. 您提交作业到批量计算,批量计算会按照您提供的配置去申请虚拟机资源。

  2. 批量计算启动虚拟机,并在虚拟机中运行 python test.py,得到结果后自动上传到 OSS 中。

  3. 您前往 OSS 查看运行结果。

1. 提交作业的方法有很多,下面列举几种

1.1. 使用命令行

运行命令:

bcs sub "python test.py" -p ./test.py
  • 这条命令会将 test.py 文件打包成 worker.tar.gz 上传到指定位置,然后再提交作业运行。

  • bcs命令需要先安装 batchcompute-cli 工具才能使用, 请看准备工作

  • bcs sub命令:

bcs sub <commandLine> [job_name] [options]

更多参数详情可以通过 bcs sub -h 查看。

1.2. 使用控制台

下面列举详细解释步骤。

1.2.1. 将 test.py 打包上传到 OSS

在 test.py 所在目录运行下面的命令:

tar -czf worker.tar.gz test.py # 将 test.py 打包到 worker.tar.gz

然后使用OSS控制台将 worker.tar.gz 上传到 OSS。

说明

如果还没有开通 OSS,请先开通. 还需要创建 Bucket,假设创建了 Bucket 名称为 mybucket 然后在这个 Bucket 下创建一个目录 test

假设您上传到了mybucket这个Bucket下的test目录下,则OSS路径表示为: oss://mybucket/test/worker.tar.gz。

1.2.2. 使用控制台提交作业

打开 提交作业页面。

  • 按照表单提示,填写作业名称:first_job。

第1步
  • 拖拽一个任务,按照下图填写表单, 其中ECS镜像ID可以从这里获取:使用镜像

第2步
  • 然后点击下面的 提交作业 按钮, 即可提交成功。

  • 提交成功后,自动跳转到作业列表页面,您可以在这里看到你提交的作业状态。

  • 等待片刻后作业运行完成,即可查看结果。

1.3. 使用 Python SDK

1.3.1. 将test.py打包上传到云端OSS

同上一节。

1.3.2. 提交作业

from batchcompute import Client, ClientError
from batchcompute import CN_SHENZHEN as REGION

ACCESS_KEY_ID = 'your_access_key_id'          #需要配置
ACCESS_KEY_SECRET = 'your_access_key_secret'  #需要配置

job_desc = {
  "Name": "my_job_name",
  "Description": "hello test",
  "JobFailOnInstanceFail": true,
  "Priority": 0,
  "Type": "DAG",
  "DAG": {
    "Tasks": {
      "test": {
        "InstanceCount": 1,
        "MaxRetryCount": 0,
        "Parameters": {
          "Command": {
            "CommandLine": "python test.py",
            "PackagePath": "oss://mybucket/test/worker.tar.gz"
          },
          "StderrRedirectPath": "oss://mybucket/test/logs/",
          "StdoutRedirectPath": "oss://mybucket/test/logs/"
        },
        "Timeout": 21600,
        "AutoCluster": {
          "InstanceType": "ecs.sn1.medium",
          "ImageId": "img-ubuntu"
        }
      }
    },
    "Dependencies": {}
  }
}

client = Client(REGION, ACCESS_KEY_ID, ACCESS_KEY_SECRET)
result = client.create_job(job_desc)
job_id = result.Id

....

更多关于 Python SDK 内容,请参阅 Python SDK

1.4. 使用 Java SDK

1.4.1. 将test.py打包上传到 OSS

同上一节。

1.4.2. 提交作业

import com.aliyuncs.batchcompute.main.v20151111.*;
import com.aliyuncs.batchcompute.model.v20151111.*;
import com.aliyuncs.batchcompute.pojo.v20151111.*;
import com.aliyuncs.exceptions.ClientException;

public class SubmitJob{

    String REGION = "cn-shenzhen";
    String ACCESS_KEY_ID = "";     //需要配置
    String ACCESS_KEY_SECRET = ""; //需要配置

    public static void main(String[] args) throws ClientException{
        JobDescription desc = new SubmitJob().getJobDesc();

        BatchCompute client = new BatchComputeClient(REGION, ACCESS_KEY_ID, ACCESS_KEY_SECRET);
        CreateJobResponse res = client.createJob(desc);
        String jobId = res.getJobId();

        //...
    }

    private JobDescription getJobDesc() {
       JobDescription desc = new JobDescription();

       desc.setName("testJob");
       desc.setPriority(1);
       desc.setDescription("JAVA SDK TEST");
       desc.setType("DAG");
       desc.setJobFailOnInstanceFail(true);

       DAG dag = new DAG();

       dag.addTask(getTaskDesc());

       desc.setDag(dag);
       return desc;
   }

   private TaskDescription getTaskDesc() {
       TaskDescription task = new TaskDescription();

       task.setClusterId(gClusterId);
       task.setInstanceCount(1);
       task.setMaxRetryCount(0);
       task.setTaskName("test");
       task.setTimeout(10000);

       AutoCluster autoCluster = new AutoCluster();
       autoCluster.setImageId("img-ubuntu");
       autoCluster.setInstanceType("ecs.sn1.medium");
    //   autoCluster.setResourceType("OnDemand");

       task.setAutoCluster(autoCluster);

       Parameters parameters = new Parameters();
       Command cmd = new Command();
       cmd.setCommandLine("python test.py");
    //    cmd.addEnvVars("a", "b");

       cmd.setPackagePath("oss://mybucket/test/worker.tar.gz");
       parameters.setCommand(cmd);
       parameters.setStderrRedirectPath("oss://mybucket/test/logs/");
       parameters.setStdoutRedirectPath("oss://mybucket/test/logs/");
    //    InputMappingConfig input = new InputMappingConfig();
    //    input.setLocale("GBK");
    //    input.setLock(true);
    //    parameters.setInputMappingConfig(input);

       task.setParameters(parameters);

    //    task.addInputMapping("oss://my-bucket/disk1/", "/home/admin/disk1/");
    //    task.addOutputtMapping("/home/admin/disk2/", "oss://my-bucket/disk2/");
    //    task.addLogMapping( "/home/admin/a.log","oss://my-bucket/a.log");

       return task;
   }
}

更多关于 Java SDK 内容,请参阅 Java SDK

2. 批量计算 CommandLine

  • CommandLine不等同于SHELL,仅支持”程序+参数”方式,比如”python test.py”或”sh test.sh”。

  • 如果你想要执行SHELL,可以使用”/bin/bash -c ‘cd /home/xx/ && python a.py’”。

  • 或者将Shell写到一个sh脚本中如:test.sh, 然后用”sh test.sh”执行。

CommandLine具体位置:

  • 命令行工具中 bcs sub <cmd> [job_name] [options] 的cmd。

  • 使用java sdk时 cmd.setCommandLine(cmd)中的cmd。

  • python sdk中的 taskName.Parameters.Command.CommandLine

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