Einfachen Job erstellen und ausführen

In diesem Dokument werden die Grundlagen der Batch-Erstellung erläutert: Wie ein Job erstellt und ausgeführt wird, der auf einem Skript oder Container-Image basiert und vordefinierte und benutzerdefinierte Variablen. Weitere Informationen zum Erstellen und Ausführen von Jobs finden Sie unter Übersicht über die Erstellung und Ausführung von Jobs.

Hinweise

1. Wenn Sie Batch zum ersten Mal verwenden, lesen Sie Erste Schritte mit Batch und aktivieren Sie Batch, indem Sie den Voraussetzungen für Projekte und Nutzer.

2. Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Erstellen eines Jobs benötigen:

   • Batch-Job-Bearbeiter (roles/batch.jobsEditor) für das Projekt
   • Dienstkontonutzer (roles/iam.serviceAccountUser) für das Dienstkonto des Jobs, das standardmäßig das Compute Engine-Standarddienstkonto ist

   Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.

   Sie können die erforderlichen Berechtigungen auch über benutzerdefinierte Rollen oder andere vordefinierte Rollen erhalten.

3. Achten Sie bei jeder Erstellung eines Jobs darauf, dass der Job eine gültige Netzwerkkonfiguration hat.
   • Wenn Sie keine speziellen Netzwerkanforderungen für Ihre Arbeitslast oder Ihr Projekt haben und das Standardnetzwerk für Ihr Projekt nicht geändert haben, sind keine Maßnahmen erforderlich.
   • Andernfalls müssen Sie das Netzwerk beim Erstellen eines Jobs konfigurieren. Informieren Sie sich, wie Sie das Netzwerk für einen Job konfigurieren, bevor Sie einen einfachen Job erstellen. So können Sie die folgenden Beispiele an Ihre Netzwerkanforderungen anpassen.
   Weitere Informationen zur Netzwerkkonfiguration für einen Job finden Sie unter Batch-Netzwerkübersicht.
4. Achten Sie bei jedem Erstellen eines Jobs darauf, dass der Job eine gültige VM hat Betriebssystemumgebung.
   • Wenn Sie keine spezifischen Anforderungen an das VM-Betriebssystem-Image oder Arbeitslast oder Projekt ist keine Maßnahme erforderlich.
   • Andernfalls müssen Sie eine gültige Option für die VM-Betriebssystemumgebung vorbereiten. Bevor Sie einen Basisjob erstellen, müssen Sie entweder die Standardkonfiguration zulassen für die VM-Betriebssystemumgebung ermitteln oder erfahren, wie Sie die VM-Betriebssystemumgebung anpassen Sie können die Beispiele unten entsprechend Ihren Anforderungen anpassen.
   Weitere Informationen zur VM-Betriebssystemumgebung für einen Job finden Sie unter VM-Betriebssystemumgebung – Übersicht

Einfachen Job erstellen

Informationen zu allen Feldern, die Sie für einen Job angeben können, finden Sie in der Referenzdokumentation für die projects.locations.jobs REST-Ressource. Zusammenfassend besteht ein Job aus einem Array von einer oder mehreren Aufgaben, die alle einen oder mehrere Runnables ausführen. Das sind die ausführbaren Scripts und/oder Container für Ihren Job. Um die Grundlagen zu vermitteln, wird in diesem Abschnitt erläutert, wie Sie einen Beispieljob mit nur ein ausführbares Skript oder ein Container-Image:

• Wenn Sie mit Batch Jobs schreiben möchten, in denen ein Container-Image ausgeführt wird, lesen Sie den Hilfeartikel Container-Job erstellen.
• Wenn Sie sich nicht sicher sind, ob Sie Container-Images verwenden möchten, oder mit Containern nicht vertraut sind, wird empfohlen, einen Script-Job zu erstellen.

Der Beispieljob für beide Arten von Jobs enthält eine Aufgabengruppe mit einem Reihe von 4 Aufgaben. Jede Aufgabe druckt eine Nachricht und ihren Index in die Standardausgabe und in Cloud Logging aus. Die Definition für diesen Job gibt Parallelität von 2, was bedeutet, dass der Job auf 2 VMs ausgeführt werden soll, um 2 Aufgaben, die gleichzeitig ausgeführt werden sollen.

Einfachen Containerjob erstellen

Sie können ein Container-Image auswählen oder erstellen, um den Code und die Abhängigkeiten für Ihren Job bereitzustellen, damit er in jeder Compute-Umgebung ausgeführt werden kann. Weitere Informationen finden Sie unter Mit Container-Images arbeiten und Container auf VM-Instanzen ausführen.

Sie können einen einfachen Containerjob über die Google Cloud Console erstellen, gcloud CLI, Batch API, Go, Java, Node.js, Python oder C++.

Console

So erstellen Sie einen einfachen Containerjob mit der Google Cloud Console:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Jobliste auf.

   Zur Jobliste

2. Klicken Sie auf Erstellen. Die Seite Batchjob erstellen wird geöffnet. Im linken Bereich Die Seite Jobdetails ist ausgewählt.

3. Konfigurieren Sie die Seite Jobdetails:

   1. Optional: Passen Sie im Feld Jobname den Jobnamen an.

      Geben Sie beispielsweise example-basic-job ein.

   2. Konfigurieren Sie den Abschnitt Aufgabendetails:

      1. Fügen Sie im Fenster New Runnable mindestens ein Skript hinzu. oder Container für die Ausführung dieses Jobs.

         So fügen Sie beispielsweise einen Container hinzu:

         1. Wählen Sie Container-Image-URL (Standard) aus.

         2. Geben Sie im Feld Container-Image-URL die URL für ein Container-Image ein, das Sie für jede Aufgabe in diesem Job ausführen möchten.

            Wenn Sie beispielsweise den Docker-Container busybox verwenden möchten, Bild den Titel folgende URL:

            gcr.io/google-containers/busybox
            

         3. Optional: So überschreiben Sie die ENTRYPOINT, geben Sie einen Befehl in den Einstiegspunkt aus.

            Geben Sie beispielsweise Folgendes ein:

            /bin/sh
            

         4. Optional: So überschreiben Sie den CMD-Befehl des Container-Images:

            1. Aktivieren Sie das Kästchen CMD-Befehl des Container-Images überschreiben. Ein Textfeld wird angezeigt.

            2. Geben Sie in das Textfeld einen oder mehrere Befehle ein. Trennen Sie dabei die Befehle jeder Befehl in eine neue Zeile.

               Geben Sie beispielsweise die folgenden Befehle ein:

               -c
               echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks.
               

            3. Klicken Sie auf Fertig.

      2. Geben Sie im Feld Task count (Aufgabenanzahl) die Anzahl der Aufgaben für diesen Job ein. Der Wert muss eine ganze Zahl zwischen 1 und dem Limit für Aufgaben pro Aufgabengruppe sein.

         Geben Sie beispielsweise 4 ein.

      3. Geben Sie im Feld Parallelism die Anzahl der auszuführenden Tasks ein. . Die Zahl darf nicht größer als die Gesamtzahl der Aufgaben sein und muss eine ganze Zahl zwischen 1 und dem Limit für parallele Aufgaben pro Job sein.

         Geben Sie beispielsweise 2 ein.

4. Konfigurieren Sie die Seite Ressourcenspezifikationen:

   1. Klicken Sie im linken Bereich auf Ressourcenangaben. Die Seite Ressourcenangaben wird geöffnet.

   2. Wählen Sie im Abschnitt VM-Bereitstellungsmodell eine der folgenden Optionen für das Bereitstellungsmodell für die VMs dieses Jobs aus:

      • Ob Ihr Job einem vorzeitigen Beenden standhalten kann und Sie Rabattierte VMs: Wählen Sie Spot aus.

      • Wählen Sie andernfalls Standard aus.

      Wählen Sie beispielsweise Standard (Standardeinstellung) aus.

   3. Wählen Sie den Standort für diese Stelle aus:

      1. Wählen Sie im Feld Region eine Region aus.

         Wählen Sie beispielsweise us-central1 (Iowa) (Standardeinstellung) aus.

      2. Führen Sie im Feld Zone einen der folgenden Schritte aus:

         • Wenn Sie die Ausführung dieses Jobs auf in einer bestimmten Zone, wählen Sie eine Zone aus.

         • Wählen Sie andernfalls Beliebig aus.

         Wählen Sie beispielsweise any (Standardeinstellung) aus.

   4. Wählen Sie eine der folgenden Optionen aus: Maschinenfamilien:

      • Klicken Sie bei gängigen Arbeitslasten auf Allgemein.

      • Klicken Sie bei leistungsintensiven Arbeitslasten auf Computing-optimiert.

      • Klicken Sie für speicherintensive Arbeitslasten auf Speicheroptimiert.

      Klicken Sie beispielsweise auf Für allgemeine Zwecke (Standardeinstellung).

   5. Wählen Sie im Feld Reihe eine Maschinenserie für die VMs dieses Jobs.

      Wenn Sie z. B. für den Typ Allgemein Maschinenfamilie E2 (Standardeinstellung) aus.

   6. Wählen Sie im Feld Maschinentyp einen Maschinentyp für die VMs dieses Jobs aus.

      Wenn Sie beispielsweise E2 für die Maschinenreihe ausgewählt haben, wählen Sie e2-medium (2 vCPU, 4 GB Arbeitsspeicher) (Standard) aus.

   7. Konfigurieren Sie die Menge der für jede Aufgabe erforderlichen VM-Ressourcen:

      1. Geben Sie im Feld Kerne die Anzahl der vCPUs pro Aufgabe ein.

         Geben Sie beispielsweise 1 ein (Standardeinstellung).

      2. Geben Sie im Feld Speicher die RAM-Kapazität in GB pro Aufgabe ein.

         Geben Sie beispielsweise 0.5 ein (Standardeinstellung).

5. Optional: Um die Jobkonfiguration zu überprüfen, Klicken Sie auf Vorschau.

6. Klicken Sie auf Erstellen.

Auf der Seite Jobdetails wird der von Ihnen erstellte Job angezeigt.

gcloud

Führen Sie zum Erstellen eines einfachen Containerjobs über die gcloud CLI Folgendes aus: Folgendes:

1. Erstellen Sie eine JSON-Datei, die die Konfigurationsdetails Ihres Jobs enthält. Wenn Sie beispielsweise einen einfachen Containerauftrag erstellen möchten, erstellen Sie eine JSON-Datei mit dem folgenden Inhalt. Weitere Informationen zu den Feldern, die Sie für einen Job angeben, finden Sie in der Referenzdokumentation für den REST-Ressource projects.locations.jobs

   {
       "taskGroups": [
           {
               "taskSpec": {
                   "runnables": [
                       {
                           "container": {
                               CONTAINER
                           }
                       }
                   ],
                   "computeResource": {
                       "cpuMilli": CORES,
                       "memoryMib": MEMORY
                   },
                   "maxRetryCount": MAX_RETRY_COUNT,
                   "maxRunDuration": "MAX_RUN_DURATION"
               },
               "taskCount": TASK_COUNT,
               "parallelism": PARALLELISM
           }
       ]
   }
   

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • CONTAINER: Der Container, in dem die einzelnen Aufgaben ausgeführt werden. Für einen Container muss mindestens ein Image in imageUri angegeben werden untergeordnetes Feld erforderlich, es können aber noch weitere Unterfelder erforderlich sein. Weitere Informationen finden Sie in den Unterfeldern container und im Beispiel für einen Containerjob in diesem Abschnitt.
   • CORES: Optional. Die Menge an Kerne, insbesondere vCPUs, die stellen normalerweise einen halben physischen Kern dar, der jeder Aufgabe zugewiesen werden muss. in MilliCPU-Einheiten. Wenn das Feld cpuMilli nicht angegeben ist, wird der Wert ist auf 2000 (2 vCPUs) festgelegt.
   • MEMORY: Optional. Die Speichermenge für die sie jeder Aufgabe in MB zuweisen können. Wenn das Feld memoryMib nicht angegeben ist, wird der Wert auf 2000 (2 GB) gesetzt.
   • MAX_RETRY_COUNT: Optional. Die maximale Anzahl von Wiederholungsversuchen für eine Aufgabe. Der Wert muss eine ganze Zahl zwischen 0 und 10 sein. Wenn das Feld maxRetryCount nicht angegeben ist, wird der Wert auf 0 gesetzt, was bedeutet, dass die Aufgabe nicht wiederholt wird. Weitere Informationen zum Feld maxRetryCount finden Sie unter Wiederholungsversuche für Aufgaben automatisieren
   • MAX_RUN_DURATION: Optional. Die maximale Zeit, die eine Aufgabe ausgeführt werden darf, bevor sie wiederholt oder fehlschlägt, als Wert in Sekunden gefolgt von s. Beispiel: 3600s für 1 Stunde. Ist das Feld maxRunDuration nicht angegeben, wird der auf den Wert Maximale Laufzeit für einen Job. Weitere Informationen zum Feld maxRunDuration finden Sie unter Ausführungszeiten für Aufgaben und ausführbare Programme mit Zeitüberschreitungen begrenzen.
   • TASK_COUNT: Optional. Die Anzahl der Aufgaben für für den Job. Der Wert muss eine ganze Zahl zwischen 1 und dem Limit für Aufgaben pro Aufgabengruppe sein. Wenn Wenn das Feld taskCount nicht angegeben ist, ist der Wert auf 1 gesetzt.
   • PARALLELISM: Optional. Die Anzahl der Aufgaben der Job gleichzeitig ausgeführt wird. Die Zahl darf nicht größer als die Zahl sein von Aufgaben und muss eine ganze Zahl zwischen 1 und dem Limit für parallele Aufgaben pro Job sein. Wenn das Feld parallelism nicht angegeben ist, wird der Wert auf 1 gesetzt.

2. Erstellen Sie einen Job mit dem Befehl gcloud batch jobs submit.

   gcloud batch jobs submit JOB_NAME \
     --location LOCATION \
     --config JSON_CONFIGURATION_FILE
   

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • JOB_NAME: Der Name des Jobs.
   • LOCATION: den Standort der Stelle.
   • JSON_CONFIGURATION_FILE: der Pfad für eine JSON-Datei mit den Konfigurationsdetails des Jobs.

Um beispielsweise einen Job zu erstellen, der Aufgaben mithilfe der Methode Docker-Container-Image busybox:

1. Erstellen Sie im aktuellen Verzeichnis eine JSON-Datei mit dem Namen hello-world-container.json und folgendem Inhalt:

   {
       "taskGroups": [
           {
               "taskSpec": {
                   "runnables": [
                       {
                           "container": {
                               "imageUri": "gcr.io/google-containers/busybox",
                               "entrypoint": "/bin/sh",
                               "commands": [
                                   "-c",
                                   "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
                               ]
                           }
                       }
                   ],
                   "computeResource": {
                       "cpuMilli": 2000,
                       "memoryMib": 16
                   },
                   "maxRetryCount": 2,
                   "maxRunDuration": "3600s"
               },
               "taskCount": 4,
               "parallelism": 2
           }
       ],
       "allocationPolicy": {
           "instances": [
               {
                   "policy": { "machineType": "e2-standard-4" }
               }
           ]
       },
       "labels": {
           "department": "finance",
           "env": "testing"
       },
       "logsPolicy": {
           "destination": "CLOUD_LOGGING"
       }
   }
   

2. Führen Sie dazu diesen Befehl aus:

   gcloud batch jobs submit example-container-job \
     --location us-central1 \
     --config hello-world-container.json
   

API

Um mit der Batch API einen einfachen Containerjob zu erstellen, verwenden Sie Die Methode jobs.create. Weitere Informationen zu allen Feldern, die Sie für einen Job angeben können, finden Sie in der Referenzdokumentation für die projects.locations.jobs REST-Ressource.

POST https://batch.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/jobs?job_id=JOB_NAME

{
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "container": {
                            CONTAINER
                        }
                    }
                ],
                "computeResource": {
                    "cpuMilli": CORES,
                    "memoryMib": MEMORY
                },
                "maxRetryCount": MAX_RETRY_COUNT,
                "maxRunDuration": "MAX_RUN_DURATION"
            },
            "taskCount": TASK_COUNT,
            "parallelism": PARALLELISM
        }
    ]
}

Ersetzen Sie Folgendes:

• PROJECT_ID: die Projekt-ID Ihres Projekts.
• LOCATION: der Standort des Jobs.
• JOB_NAME: der Name des Jobs.
• CONTAINER: Der Container, in dem die einzelnen Aufgaben ausgeführt werden. Für einen Container muss mindestens ein Bild im Unterfeld imageUri angegeben werden. Möglicherweise sind aber auch zusätzliche Unterfelder erforderlich. Weitere Informationen finden Sie in den Unterfeldern container und im Beispiel für einen Containerjob in diesem Abschnitt.
• CORES: Optional. Die Menge an Kerne, insbesondere vCPUs, die stellen normalerweise einen halben physischen Kern dar, der für jede Aufgabe in MilliCPU-Einheiten. Wenn das Feld cpuMilli nicht angegeben ist, wird der Wert festgelegt. auf 2000 (2 vCPUs).
• MEMORY: Optional. Die Speichermenge für die sie jeder Aufgabe in MB zuweisen können. Wenn das Feld memoryMib nicht angegeben ist, wird der Wert auf 2000 (2 GB) gesetzt.
• MAX_RETRY_COUNT: Optional. Die maximale Anzahl von Wiederholungen für eine Aufgabe. Der Wert muss eine ganze Zahl zwischen 0 sein und 10. Ist das Feld maxRetryCount nicht angegeben, lautet der Wert: auf 0 gesetzt, was bedeutet, dass die Aufgabe nicht wiederholt wird. Weitere Informationen zum Feld maxRetryCount finden Sie unter Automatische Wiederholung von Aufgaben.
• MAX_RUN_DURATION: Optional. Die maximale Zeit, die eine Aufgabe ausgeführt werden darf, bevor sie wiederholt oder fehlschlägt, als Wert in Sekunden gefolgt von s formatiert – z. B. 3600s für 1 Stunde. Wenn das Feld maxRunDuration nicht angegeben ist, wird der Wert ist auf die Maximale Laufzeit für einen Job. Weitere Informationen zum Feld maxRunDuration finden Sie unter Ausführungszeiten für Aufgaben und ausführbare Programme mit Zeitüberschreitungen begrenzen.
• TASK_COUNT: Optional. Die Anzahl der Aufgaben für den Job. Muss eine ganze Zahl zwischen 1 und dem Limit für Aufgaben pro Aufgabengruppe sein. Wenn der Parameter Das Feld taskCount ist nicht angegeben. Der Wert ist auf 1 gesetzt.
• PARALLELISM: Optional. Die Anzahl der Aufgaben, Job gleichzeitig ausgeführt wird. Die Zahl darf nicht größer sein als die Anzahl der Aufgaben und muss eine ganze Zahl zwischen 1 und dem Limit für parallele Aufgaben pro Job sein. Wenn das Feld parallelism nicht angegeben ist, wird der Wert auf 1 gesetzt.

Um beispielsweise einen Job zu erstellen, der Aufgaben mithilfe der Methode Docker-Container-Image busybox, verwenden Sie die folgende Anfrage:

POST https://batch.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/jobs?job_id=example-container-job

{
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "container": {
                            "imageUri": "gcr.io/google-containers/busybox",
                            "entrypoint": "/bin/sh",
                            "commands": [
                                "-c",
                                "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
                            ]
                        }
                    }
                ],
                "computeResource": {
                    "cpuMilli": 2000,
                    "memoryMib": 16
                },
                "maxRetryCount": 2,
                "maxRunDuration": "3600s"
            },
            "taskCount": 4,
            "parallelism": 2
        }
    ],
    "allocationPolicy": {
        "instances": [
            {
                "policy": { "machineType": "e2-standard-4" }
            }
        ]
    },
    "labels": {
        "department": "finance",
        "env": "testing"
    },
    "logsPolicy": {
        "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

Dabei ist PROJECT_ID die Projekt-ID Ihres Projekts.

Go

Go

Weitere Informationen finden Sie in der Batch Go API Referenzdokumentation.

Richten Sie Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Batch zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	batch "cloud.google.com/go/batch/apiv1"
	"cloud.google.com/go/batch/apiv1/batchpb"
	durationpb "google.golang.org/protobuf/types/known/durationpb"
)

// Creates and runs a job that runs the specified container
func createContainerJob(w io.Writer, projectID, region, jobName string) error {
	// projectID := "your_project_id"
	// region := "us-central1"
	// jobName := "some-job"

	ctx := context.Background()
	batchClient, err := batch.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewClient: %w", err)
	}
	defer batchClient.Close()

	container := &batchpb.Runnable_Container{
		ImageUri:   "gcr.io/google-containers/busybox",
		Commands:   []string{"-c", "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."},
		Entrypoint: "/bin/sh",
	}

	// We can specify what resources are requested by each task.
	resources := &batchpb.ComputeResource{
		// CpuMilli is milliseconds per cpu-second. This means the task requires 2 whole CPUs.
		CpuMilli:  2000,
		MemoryMib: 16,
	}

	taskSpec := &batchpb.TaskSpec{
		Runnables: []*batchpb.Runnable{{
			Executable: &batchpb.Runnable_Container_{Container: container},
		}},
		ComputeResource: resources,
		MaxRunDuration: &durationpb.Duration{
			Seconds: 3600,
		},
		MaxRetryCount: 2,
	}

	// Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
	taskGroups := []*batchpb.TaskGroup{
		{
			TaskCount: 4,
			TaskSpec:  taskSpec,
		},
	}

	// Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
	// In this case, we tell the system to use "e2-standard-4" machine type.
	// Read more about machine types here: https://cloud.google.com/compute/docs/machine-types
	allocationPolicy := &batchpb.AllocationPolicy{
		Instances: []*batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicyOrTemplate{{
			PolicyTemplate: &batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicyOrTemplate_Policy{
				Policy: &batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicy{
					MachineType: "e2-standard-4",
				},
			},
		}},
	}

	// We use Cloud Logging as it's an out of the box available option
	logsPolicy := &batchpb.LogsPolicy{
		Destination: batchpb.LogsPolicy_CLOUD_LOGGING,
	}

	jobLabels := map[string]string{"env": "testing", "type": "container"}

	// The job's parent is the region in which the job will run
	parent := fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, region)

	job := batchpb.Job{
		TaskGroups:       taskGroups,
		AllocationPolicy: allocationPolicy,
		Labels:           jobLabels,
		LogsPolicy:       logsPolicy,
	}

	req := &batchpb.CreateJobRequest{
		Parent: parent,
		JobId:  jobName,
		Job:    &job,
	}

	created_job, err := batchClient.CreateJob(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to create job: %w", err)
	}

	fmt.Fprintf(w, "Job created: %v\n", created_job)

	return nil
}

Java

Java

Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Batch Java API.

Richten Sie Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Batch zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy;
import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy.InstancePolicy;
import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate;
import com.google.cloud.batch.v1.BatchServiceClient;
import com.google.cloud.batch.v1.ComputeResource;
import com.google.cloud.batch.v1.CreateJobRequest;
import com.google.cloud.batch.v1.Job;
import com.google.cloud.batch.v1.LogsPolicy;
import com.google.cloud.batch.v1.LogsPolicy.Destination;
import com.google.cloud.batch.v1.Runnable;
import com.google.cloud.batch.v1.Runnable.Container;
import com.google.cloud.batch.v1.TaskGroup;
import com.google.cloud.batch.v1.TaskSpec;
import com.google.protobuf.Duration;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class CreateWithContainerNoMounting {

  public static void main(String[] args)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    // Project ID or project number of the Cloud project you want to use.
    String projectId = "YOUR_PROJECT_ID";

    // Name of the region you want to use to run the job. Regions that are
    // available for Batch are listed on: https://cloud.google.com/batch/docs/get-started#locations
    String region = "europe-central2";

    // The name of the job that will be created.
    // It needs to be unique for each project and region pair.
    String jobName = "JOB_NAME";

    createContainerJob(projectId, region, jobName);
  }

  // This method shows how to create a sample Batch Job that will run a simple command inside a
  // container on Cloud Compute instances.
  public static void createContainerJob(String projectId, String region, String jobName)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the `batchServiceClient.close()` method on the client to safely
    // clean up any remaining background resources.
    try (BatchServiceClient batchServiceClient = BatchServiceClient.create()) {

      // Define what will be done as part of the job.
      Runnable runnable =
          Runnable.newBuilder()
              .setContainer(
                  Container.newBuilder()
                      .setImageUri("gcr.io/google-containers/busybox")
                      .setEntrypoint("/bin/sh")
                      .addCommands("-c")
                      .addCommands(
                          "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. "
                              + "This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks.")
                      .build())
              .build();

      // We can specify what resources are requested by each task.
      ComputeResource computeResource =
          ComputeResource.newBuilder()
              // In milliseconds per cpu-second. This means the task requires 2 whole CPUs.
              .setCpuMilli(2000)
              // In MiB.
              .setMemoryMib(16)
              .build();

      TaskSpec task =
          TaskSpec.newBuilder()
              // Jobs can be divided into tasks. In this case, we have only one task.
              .addRunnables(runnable)
              .setComputeResource(computeResource)
              .setMaxRetryCount(2)
              .setMaxRunDuration(Duration.newBuilder().setSeconds(3600).build())
              .build();

      // Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
      // Currently, it's possible to have only one task group.
      TaskGroup taskGroup = TaskGroup.newBuilder().setTaskCount(4).setTaskSpec(task).build();

      // Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
      // In this case, we tell the system to use "e2-standard-4" machine type.
      // Read more about machine types here: https://cloud.google.com/compute/docs/machine-types
      InstancePolicy instancePolicy =
          InstancePolicy.newBuilder().setMachineType("e2-standard-4").build();

      AllocationPolicy allocationPolicy =
          AllocationPolicy.newBuilder()
              .addInstances(InstancePolicyOrTemplate.newBuilder().setPolicy(instancePolicy).build())
              .build();

      Job job =
          Job.newBuilder()
              .addTaskGroups(taskGroup)
              .setAllocationPolicy(allocationPolicy)
              .putLabels("env", "testing")
              .putLabels("type", "container")
              // We use Cloud Logging as it's an out of the box available option.
              .setLogsPolicy(
                  LogsPolicy.newBuilder().setDestination(Destination.CLOUD_LOGGING).build())
              .build();

      CreateJobRequest createJobRequest =
          CreateJobRequest.newBuilder()
              // The job's parent is the region in which the job will run.
              .setParent(String.format("projects/%s/locations/%s", projectId, region))
              .setJob(job)
              .setJobId(jobName)
              .build();

      Job result =
          batchServiceClient
              .createJobCallable()
              .futureCall(createJobRequest)
              .get(5, TimeUnit.MINUTES);

      System.out.printf("Successfully created the job: %s", result.getName());
    }
  }
}

Node.js

Node.js

Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Batch Node.js API.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Batch zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

/**
 * TODO(developer): Uncomment and replace these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
/**
 * The region you want to the job to run in. The regions that support Batch are listed here:
 * https://cloud.google.com/batch/docs/get-started#locations
 */
// const region = 'us-central-1';
/**
 * The name of the job that will be created.
 * It needs to be unique for each project and region pair.
 */
// const jobName = 'YOUR_JOB_NAME';

// Imports the Batch library
const batchLib = require('@google-cloud/batch');
const batch = batchLib.protos.google.cloud.batch.v1;

// Instantiates a client
const batchClient = new batchLib.v1.BatchServiceClient();

// Define what will be done as part of the job.
const task = new batch.TaskSpec();
const runnable = new batch.Runnable();
runnable.container = new batch.Runnable.Container();
runnable.container.imageUri = 'gcr.io/google-containers/busybox';
runnable.container.entrypoint = '/bin/sh';
runnable.container.commands = [
  '-c',
  'echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks.',
];
task.runnables = [runnable];

// We can specify what resources are requested by each task.
const resources = new batch.ComputeResource();
resources.cpuMilli = 2000; // in milliseconds per cpu-second. This means the task requires 2 whole CPUs.
resources.memoryMib = 16;
task.computeResource = resources;

task.maxRetryCount = 2;
task.maxRunDuration = {seconds: 3600};

// Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
const group = new batch.TaskGroup();
group.taskCount = 4;
group.taskSpec = task;

// Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
// In this case, we tell the system to use "e2-standard-4" machine type.
// Read more about machine types here: https://cloud.google.com/compute/docs/machine-types
const allocationPolicy = new batch.AllocationPolicy();
const policy = new batch.AllocationPolicy.InstancePolicy();
policy.machineType = 'e2-standard-4';
const instances = new batch.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate();
instances.policy = policy;
allocationPolicy.instances = [instances];

const job = new batch.Job();
job.name = jobName;
job.taskGroups = [group];
job.allocationPolicy = allocationPolicy;
job.labels = {env: 'testing', type: 'container'};
// We use Cloud Logging as it's an option available out of the box
job.logsPolicy = new batch.LogsPolicy();
job.logsPolicy.destination = batch.LogsPolicy.Destination.CLOUD_LOGGING;

// The job's parent is the project and region in which the job will run
const parent = `projects/${projectId}/locations/${region}`;

async function callCreateJob() {
  // Construct request
  const request = {
    parent,
    jobId: jobName,
    job,
  };

  // Run request
  const response = await batchClient.createJob(request);
  console.log(response);
}

await callCreateJob();

Python

Python

Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Batch Python API.

Richten Sie Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Batch zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

from google.cloud import batch_v1


def create_container_job(project_id: str, region: str, job_name: str) -> batch_v1.Job:
    """
    This method shows how to create a sample Batch Job that will run
    a simple command inside a container on Cloud Compute instances.

    Args:
        project_id: project ID or project number of the Cloud project you want to use.
        region: name of the region you want to use to run the job. Regions that are
            available for Batch are listed on: https://cloud.google.com/batch/docs/get-started#locations
        job_name: the name of the job that will be created.
            It needs to be unique for each project and region pair.

    Returns:
        A job object representing the job created.
    """
    client = batch_v1.BatchServiceClient()

    # Define what will be done as part of the job.
    runnable = batch_v1.Runnable()
    runnable.container = batch_v1.Runnable.Container()
    runnable.container.image_uri = "gcr.io/google-containers/busybox"
    runnable.container.entrypoint = "/bin/sh"
    runnable.container.commands = [
        "-c",
        "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks.",
    ]

    # Jobs can be divided into tasks. In this case, we have only one task.
    task = batch_v1.TaskSpec()
    task.runnables = [runnable]

    # We can specify what resources are requested by each task.
    resources = batch_v1.ComputeResource()
    resources.cpu_milli = 2000  # in milliseconds per cpu-second. This means the task requires 2 whole CPUs.
    resources.memory_mib = 16  # in MiB
    task.compute_resource = resources

    task.max_retry_count = 2
    task.max_run_duration = "3600s"

    # Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
    # Currently, it's possible to have only one task group.
    group = batch_v1.TaskGroup()
    group.task_count = 4
    group.task_spec = task

    # Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
    # In this case, we tell the system to use "e2-standard-4" machine type.
    # Read more about machine types here: https://cloud.google.com/compute/docs/machine-types
    policy = batch_v1.AllocationPolicy.InstancePolicy()
    policy.machine_type = "e2-standard-4"
    instances = batch_v1.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate()
    instances.policy = policy
    allocation_policy = batch_v1.AllocationPolicy()
    allocation_policy.instances = [instances]

    job = batch_v1.Job()
    job.task_groups = [group]
    job.allocation_policy = allocation_policy
    job.labels = {"env": "testing", "type": "container"}
    # We use Cloud Logging as it's an out of the box available option
    job.logs_policy = batch_v1.LogsPolicy()
    job.logs_policy.destination = batch_v1.LogsPolicy.Destination.CLOUD_LOGGING

    create_request = batch_v1.CreateJobRequest()
    create_request.job = job
    create_request.job_id = job_name
    # The job's parent is the region in which the job will run
    create_request.parent = f"projects/{project_id}/locations/{region}"

    return client.create_job(create_request)

C++

C++

Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Batch C++ API.

Richten Sie Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Batch zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

#include "google/cloud/batch/v1/batch_client.h"

  [](std::string const& project_id, std::string const& location_id,
     std::string const& job_id) {
    // Initialize the request; start with the fields that depend on the sample
    // input.
    google::cloud::batch::v1::CreateJobRequest request;
    request.set_parent("projects/" + project_id + "/locations/" + location_id);
    request.set_job_id(job_id);
    // Most of the job description is fixed in this example; use a string to
    // initialize it.
    auto constexpr kText = R"pb(
      task_groups {
        task_count: 4
        task_spec {
          compute_resource { cpu_milli: 500 memory_mib: 16 }
          max_retry_count: 2
          max_run_duration { seconds: 3600 }
          runnables {
            container {
              image_uri: "gcr.io/google-containers/busybox"
              entrypoint: "/bin/sh"
              commands: "-c"
              commands: "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
            }
          }
        }
      }
      allocation_policy {
        instances {
          policy { machine_type: "e2-standard-4" provisioning_model: STANDARD }
        }
      }
      labels { key: "env" value: "testing" }
      labels { key: "type" value: "container" }
      logs_policy { destination: CLOUD_LOGGING }
    )pb";
    auto* job = request.mutable_job();
    if (!google::protobuf::TextFormat::ParseFromString(kText, job)) {
      throw std::runtime_error("Error parsing Job description");
    }
    // Create a client and issue the request.
    auto client = google::cloud::batch_v1::BatchServiceClient(
        google::cloud::batch_v1::MakeBatchServiceConnection());
    auto response = client.CreateJob(request);
    if (!response) throw std::move(response).status();
    std::cout << "Job : " << response->DebugString() << "\n";
  }

Einfachen Skriptjob erstellen

Sie können einen einfachen Skriptjob in der Google Cloud Console erstellen, gcloud CLI, Batch API, Go, Java, Node.js Python oder C++.

Console

Führen Sie zum Erstellen eines einfachen Scriptjobs in der Google Cloud Console die folgenden Schritte aus: Folgendes:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Jobliste auf.

   Jobliste aufrufen

2. Klicken Sie auf Erstellen. Die Die Seite Batchjob erstellen wird geöffnet. Im linken Bereich ist die Seite Jobdetails ausgewählt.

3. Konfigurieren Sie die Seite Jobdetails:

   1. Optional: Passen Sie im Feld Jobname den Jobnamen an.

      Geben Sie beispielsweise example-basic-job ein.

   2. Konfigurieren Sie den Abschnitt Aufgabendetails:

      1. Fügen Sie im Fenster New Runnable mindestens ein Skript hinzu. oder Container für die Ausführung dieses Jobs.

         So fügen Sie beispielsweise ein Script hinzu:

         1. Wählen Sie Skript aus. Ein Textfeld wird angezeigt.

         2. Geben Sie in das Textfeld das Skript ein, für das Sie das Skript ausführen möchten. für jede Aufgabe in diesem Job.

            Geben Sie beispielsweise das folgende Skript ein:

            echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks.
            

         3. Klicken Sie auf Fertig.

      2. Geben Sie im Feld Task count (Aufgabenanzahl) die Anzahl der Aufgaben für diesen Job ein. Der Wert muss eine ganze Zahl zwischen 1 und dem Limit für Aufgaben pro Aufgabengruppe sein.

         Geben Sie beispielsweise 4 ein.

      3. Geben Sie im Feld Parallelität die Anzahl der Aufgaben ein, die gleichzeitig ausgeführt werden sollen. Die Zahl darf nicht größer als die Gesamtzahl sein von Aufgaben und muss eine ganze Zahl zwischen 1 und dem Limit für parallele Aufgaben pro Job sein.

         Geben Sie beispielsweise 2 ein.

4. Konfigurieren Sie die Seite Ressourcenspezifikationen:

   1. Klicken Sie im linken Bereich auf Ressourcenspezifikationen. Die Seite Ressourcenspezifikationen wird geöffnet.

   2. Wählen Sie im Abschnitt VM-Bereitstellungsmodell eine der folgenden Optionen für das Bereitstellungsmodell für die VMs dieses Jobs aus:

      • Ob Ihr Job einem vorzeitigen Beenden standhalten kann und Sie Rabattierte VMs: Wählen Sie Spot aus.

      • Wählen Sie andernfalls Standard aus.

      Wählen Sie zum Beispiel Standard (Standardeinstellung) aus.

   3. Wählen Sie den Standort für den Job aus:

      1. Wählen Sie im Feld Region eine Region aus.

         Wählen Sie beispielsweise us-central1 (Iowa) (Standardeinstellung) aus.

      2. Führen Sie im Feld Zone einen der folgenden Schritte aus:

         • Wenn Sie diesen Job nur in einer bestimmten Zone ausführen lassen möchten, wählen Sie eine Zone aus.

         • Wählen Sie andernfalls Beliebig aus.

         Wählen Sie beispielsweise beliebig (Standardeinstellung) aus.

   4. Wählen Sie eine der folgenden Maschinenfamilien aus:

      • Klicken Sie bei gängigen Arbeitslasten auf Allgemein.

      • Klicken Sie bei leistungsintensiven Arbeitslasten auf Computing-optimiert.

      • Klicken Sie für speicherintensive Arbeitslasten auf Speicheroptimiert.

      Klicken Sie beispielsweise auf Für allgemeine Zwecke (Standardeinstellung).

   5. Wählen Sie im Feld Reihe eine Maschinenreihe für die VMs dieses Jobs aus.

      Wenn Sie beispielsweise Allgemeiner Zweck für die Maschinenfamilie ausgewählt haben, wählen Sie E2 (Standardeinstellung) aus.

   6. Wählen Sie im Feld Maschinentyp einen Maschinentyp für die VMs dieses Jobs aus.

      Wenn Sie beispielsweise E2 für die Maschinenreihe ausgewählt haben, wählen Sie e2-medium (2 vCPU, 4 GB Arbeitsspeicher) (Standard) aus.

   7. Konfigurieren Sie die für jede Aufgabe erforderliche Anzahl von VM-Ressourcen:

      1. Geben Sie im Feld Kerne die Anzahl der vCPUs pro Aufgabe ein.

         Geben Sie beispielsweise 1 ein (Standardeinstellung).

      2. Geben Sie im Feld Speicher die RAM-Kapazität in GB pro Aufgabe ein.

         Geben Sie beispielsweise 0.5 ein (Standardeinstellung).

5. Optional: Um die Jobkonfiguration zu überprüfen, Klicken Sie auf Vorschau.

6. Klicken Sie auf Erstellen.

Auf der Seite Jobdetails wird der von Ihnen erstellte Job angezeigt.

gcloud

Führen Sie zum Erstellen eines einfachen Scriptjobs über die gcloud CLI Folgendes aus: Folgendes:

1. Erstellen Sie eine JSON-Datei mit den Konfigurationsdetails des Jobs. Wenn Sie beispielsweise einen einfachen Script-Job erstellen möchten, erstellen Sie eine JSON-Datei mit dem folgenden Inhalt. Weitere Informationen zu den Feldern, die Sie für einen Job angeben, finden Sie in der Referenzdokumentation für den REST-Ressource projects.locations.jobs

   {
       "taskGroups": [
           {
               "taskSpec": {
                   "runnables": [
                       {
                           "script": {
                               SCRIPT
                           }
                       }
                   ],
                   "computeResource": {
                       "cpuMilli": CORES,
                       "memoryMib": MEMORY
                   },
                   "maxRetryCount": MAX_RETRY_COUNT,
                   "maxRunDuration": "MAX_RUN_DURATION"
               },
               "taskCount": TASK_COUNT,
               "parallelism": PARALLELISM
           }
       ]
   }
   

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • SCRIPT: Das Script, das für jede Aufgabe ausgeführt wird. Ein Script muss entweder als Text mit dem untergeordneten Feld text oder als Pfad zu einer zugänglichen Datei mit dem untergeordneten Feld file definiert werden. Weitere Informationen finden Sie in der script Unterfelder und den Beispielskriptjob in diesem Abschnitt.
   • CORES: Optional. Die Anzahl der Kerne, insbesondere vCPUs, die normalerweise einem halben physischen Kern entsprechen, die für jede Aufgabe in Milli-CPU-Einheiten zugewiesen werden sollen. Wenn das Feld cpuMilli nicht angegeben ist, wird der Wert auf 2000 (2 vCPUs) gesetzt.
   • MEMORY: Optional. Die Speichermenge für die sie jeder Aufgabe in MB zuweisen können. Wenn das Feld memoryMib nicht angegeben ist, wird der Wert auf 2000 (2 GB) gesetzt.
   • MAX_RETRY_COUNT: Optional. Die maximale Anzahl von Wiederholungen für eine Aufgabe. Der Wert muss eine ganze Zahl zwischen 0 und 10 sein. Ist das Feld maxRetryCount nicht angegeben, lautet der Wert: auf 0 gesetzt, was bedeutet, dass die Aufgabe nicht wiederholt wird. Weitere Informationen zum Feld maxRetryCount finden Sie unter Automatische Wiederholung von Aufgaben.
   • MAX_RUN_DURATION: Optional. Die maximale Zeit, die eine Aufgabe ausgeführt werden darf, bevor sie wiederholt oder fehlschlägt, als Wert in Sekunden gefolgt von s. Beispiel: 3600s für 1 Stunde. Ist das Feld maxRunDuration nicht angegeben, wird der auf den Wert Maximale Laufzeit für einen Job. Weitere Informationen zum Feld maxRunDuration finden Sie unter Laufzeiten für Tasks und Runnables mithilfe von Zeitlimits begrenzen
   • TASK_COUNT: Optional. Die Anzahl der Aufgaben für für den Job. Der Wert muss eine ganze Zahl zwischen 1 und dem Limit für Aufgaben pro Aufgabengruppe sein. Wenn das Feld taskCount nicht angegeben ist, wird der Wert auf 1 gesetzt.
   • PARALLELISM: Optional. Die Anzahl der Aufgaben der Job gleichzeitig ausgeführt wird. Die Zahl darf nicht größer als die Zahl sein von Aufgaben und muss eine ganze Zahl zwischen 1 und dem Limit für parallele Aufgaben pro Job sein. Wenn der Parameter Das Feld parallelism ist nicht angegeben. Der Wert ist auf 1 gesetzt.

2. Erstellen Sie einen Job mit dem Befehl gcloud batch jobs submit.

   gcloud batch jobs submit JOB_NAME \
     --location LOCATION \
     --config JSON_CONFIGURATION_FILE
   

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • JOB_NAME: der Name des Jobs.
   • LOCATION: den Standort der Stelle.
   • JSON_CONFIGURATION_FILE: der Pfad für eine JSON-Datei mit den Konfigurationsdetails des Jobs.

So erstellen Sie beispielsweise einen Job, der Aufgaben mit einem Script ausführt:

1. Erstellen Sie im aktuellen Verzeichnis eine JSON-Datei namens hello-world-script.json mit folgendem Inhalt:

   {
       "taskGroups": [
           {
               "taskSpec": {
                   "runnables": [
                       {
                           "script": {
                               "text": "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
                           }
                       }
                   ],
                   "computeResource": {
                       "cpuMilli": 2000,
                       "memoryMib": 16
                   },
                   "maxRetryCount": 2,
                   "maxRunDuration": "3600s"
               },
               "taskCount": 4,
               "parallelism": 2
           }
       ],
       "allocationPolicy": {
           "instances": [
               {
                   "policy": { "machineType": "e2-standard-4" }
               }
           ]
       },
       "labels": {
           "department": "finance",
           "env": "testing"
       },
       "logsPolicy": {
           "destination": "CLOUD_LOGGING"
       }
   }
   

2. Führen Sie dazu diesen Befehl aus:

   gcloud batch jobs submit example-script-job \
     --location us-central1 \
     --config hello-world-script.json
   

API

Um einen einfachen Skriptjob mit der Batch API zu erstellen, verwenden Sie die Methode jobs.create-Methode. Weitere Informationen zu allen Feldern, die Sie für einen Job angeben können, finden Sie in der Referenzdokumentation für die projects.locations.jobs REST-Ressource.

POST https://batch.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/jobs?job_id=JOB_NAME

{
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            SCRIPT
                        }
                    }
                ],
                "computeResource": {
                    "cpuMilli": CORES,
                    "memoryMib": MEMORY
                },
                "maxRetryCount": MAX_RETRY_COUNT,
                "maxRunDuration": "MAX_RUN_DURATION"
            },
            "taskCount": TASK_COUNT,
            "parallelism": PARALLELISM
        }
    ]
}

Ersetzen Sie Folgendes:

• PROJECT_ID: die Projekt-ID Ihres Projekts.
• LOCATION: den Standort der Stelle.
• JOB_NAME: Der Name des Jobs.
• SCRIPT: Das Script, das für jede Aufgabe ausgeführt wird. A Das Skript muss entweder als Text mit dem Unterfeld text definiert werden oder als Pfad zu einer zugänglichen Datei mit dem Unterfeld file an. Weitere Informationen finden Sie in der script Unterfelder und den Beispielskriptjob in diesem Abschnitt.
• CORES: Optional. Die Anzahl der Kerne, insbesondere vCPUs, die normalerweise einem halben physischen Kern entsprechen, die für jede Aufgabe in Milli-CPU-Einheiten zugewiesen werden. Wenn das Feld cpuMilli nicht angegeben ist, wird der Wert auf 2000 (2 vCPUs) gesetzt.
• MEMORY: Optional. Die Speichermenge für die sie jeder Aufgabe in MB zuweisen können. Wenn das Feld memoryMib nicht angegeben ist, wird der Wert auf 2000 (2 GB) gesetzt.
• MAX_RETRY_COUNT: Optional. Die maximale Anzahl von Wiederholungsversuchen für eine Aufgabe. Der Wert muss eine ganze Zahl zwischen 0 sein und 10. Ist das Feld maxRetryCount nicht angegeben, lautet der Wert: auf 0 gesetzt, was bedeutet, dass die Aufgabe nicht wiederholt wird. Weitere Informationen zum Feld maxRetryCount finden Sie unter Wiederholungsversuche für Aufgaben automatisieren
• MAX_RUN_DURATION: Optional. Die maximale Zeit, die eine Aufgabe ausgeführt werden darf, bevor sie wiederholt oder fehlschlägt, als Wert in Sekunden gefolgt von s formatiert – z. B. 3600s für 1 Stunde. Wenn das Feld maxRunDuration nicht angegeben ist, wird der Wert auf die maximale Laufzeit für einen Job festgelegt. Weitere Informationen zum Feld maxRunDuration finden Sie unter Laufzeiten für Tasks und Runnables mithilfe von Zeitlimits begrenzen
• TASK_COUNT: Optional. Die Anzahl der Aufgaben für die Job. Der Wert muss eine ganze Zahl zwischen 1 und dem Limit für Aufgaben pro Aufgabengruppe sein. Wenn das Feld taskCount nicht angegeben ist, wird der Wert auf 1 gesetzt.
• PARALLELISM: Optional. Die Anzahl der Aufgaben, die der Job gleichzeitig ausführt. Die Zahl darf nicht größer als die Anzahl der Aufgaben sein und muss eine ganze Zahl zwischen 1 und dem Limit für parallele Aufgaben pro Job sein. Wenn der Parameter Das Feld parallelism ist nicht angegeben. Der Wert ist auf 1 gesetzt.

Verwenden Sie beispielsweise die folgende Anfrage, um einen Job zu erstellen, der Aufgaben mit einem Script ausführt:

POST https://batch.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/jobs?job_id=example-script-job

{
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
                        }
                    }
                ],
                "computeResource": {
                    "cpuMilli": 2000,
                    "memoryMib": 16
                },
                "maxRetryCount": 2,
                "maxRunDuration": "3600s"
            },
            "taskCount": 4,
            "parallelism": 2
        }
    ],
    "allocationPolicy": {
        "instances": [
            {
                "policy": { "machineType": "e2-standard-4" }
            }
        ]
    },
    "labels": {
        "department": "finance",
        "env": "testing"
    },
    "logsPolicy": {
        "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

Dabei ist PROJECT_ID die Projekt-ID Ihres Projekts.

Go

Go

Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Batch Go API.

Richten Sie Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Batch zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	batch "cloud.google.com/go/batch/apiv1"
	"cloud.google.com/go/batch/apiv1/batchpb"
	durationpb "google.golang.org/protobuf/types/known/durationpb"
)

// Creates and runs a job that executes the specified script
func createScriptJob(w io.Writer, projectID, region, jobName string) error {
	// projectID := "your_project_id"
	// region := "us-central1"
	// jobName := "some-job"

	ctx := context.Background()
	batchClient, err := batch.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewClient: %w", err)
	}
	defer batchClient.Close()

	// Define what will be done as part of the job.
	command := &batchpb.Runnable_Script_Text{
		Text: "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks.",
	}
	// You can also run a script from a file. Just remember, that needs to be a script that's
	// already on the VM that will be running the job.
	// Using runnable.script.text and runnable.script.path is mutually exclusive.
	// command := &batchpb.Runnable_Script_Path{
	// 	Path: "/tmp/test.sh",
	// }

	// We can specify what resources are requested by each task.
	resources := &batchpb.ComputeResource{
		// CpuMilli is milliseconds per cpu-second. This means the task requires 2 whole CPUs.
		CpuMilli:  2000,
		MemoryMib: 16,
	}

	taskSpec := &batchpb.TaskSpec{
		Runnables: []*batchpb.Runnable{{
			Executable: &batchpb.Runnable_Script_{
				Script: &batchpb.Runnable_Script{Command: command},
			},
		}},
		ComputeResource: resources,
		MaxRunDuration: &durationpb.Duration{
			Seconds: 3600,
		},
		MaxRetryCount: 2,
	}

	// Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
	taskGroups := []*batchpb.TaskGroup{
		{
			TaskCount: 4,
			TaskSpec:  taskSpec,
		},
	}

	// Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
	// In this case, we tell the system to use "e2-standard-4" machine type.
	// Read more about machine types here: https://cloud.google.com/compute/docs/machine-types
	allocationPolicy := &batchpb.AllocationPolicy{
		Instances: []*batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicyOrTemplate{{
			PolicyTemplate: &batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicyOrTemplate_Policy{
				Policy: &batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicy{
					MachineType: "e2-standard-4",
				},
			},
		}},
	}

	// We use Cloud Logging as it's an out of the box available option
	logsPolicy := &batchpb.LogsPolicy{
		Destination: batchpb.LogsPolicy_CLOUD_LOGGING,
	}

	jobLabels := map[string]string{"env": "testing", "type": "script"}

	// The job's parent is the region in which the job will run
	parent := fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, region)

	job := batchpb.Job{
		TaskGroups:       taskGroups,
		AllocationPolicy: allocationPolicy,
		Labels:           jobLabels,
		LogsPolicy:       logsPolicy,
	}

	req := &batchpb.CreateJobRequest{
		Parent: parent,
		JobId:  jobName,
		Job:    &job,
	}

	created_job, err := batchClient.CreateJob(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to create job: %w", err)
	}

	fmt.Fprintf(w, "Job created: %v\n", created_job)

	return nil
}

Java

Java

Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Batch Java API.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Batch zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy;
import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy.InstancePolicy;
import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate;
import com.google.cloud.batch.v1.BatchServiceClient;
import com.google.cloud.batch.v1.ComputeResource;
import com.google.cloud.batch.v1.CreateJobRequest;
import com.google.cloud.batch.v1.Job;
import com.google.cloud.batch.v1.LogsPolicy;
import com.google.cloud.batch.v1.LogsPolicy.Destination;
import com.google.cloud.batch.v1.Runnable;
import com.google.cloud.batch.v1.Runnable.Script;
import com.google.cloud.batch.v1.TaskGroup;
import com.google.cloud.batch.v1.TaskSpec;
import com.google.protobuf.Duration;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class CreateWithScriptNoMounting {

  public static void main(String[] args)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    // Project ID or project number of the Cloud project you want to use.
    String projectId = "YOUR_PROJECT_ID";

    // Name of the region you want to use to run the job. Regions that are
    // available for Batch are listed on: https://cloud.google.com/batch/docs/get-started#locations
    String region = "europe-central2";

    // The name of the job that will be created.
    // It needs to be unique for each project and region pair.
    String jobName = "JOB_NAME";

    createScriptJob(projectId, region, jobName);
  }

  // This method shows how to create a sample Batch Job that will run
  // a simple command on Cloud Compute instances.
  public static void createScriptJob(String projectId, String region, String jobName)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the `batchServiceClient.close()` method on the client to safely
    // clean up any remaining background resources.
    try (BatchServiceClient batchServiceClient = BatchServiceClient.create()) {

      // Define what will be done as part of the job.
      Runnable runnable =
          Runnable.newBuilder()
              .setScript(
                  Script.newBuilder()
                      .setText(
                          "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. "
                              + "This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks.")
                      // You can also run a script from a file. Just remember, that needs to be a
                      // script that's already on the VM that will be running the job.
                      // Using setText() and setPath() is mutually exclusive.
                      // .setPath("/tmp/test.sh")
                      .build())
              .build();

      // We can specify what resources are requested by each task.
      ComputeResource computeResource =
          ComputeResource.newBuilder()
              // In milliseconds per cpu-second. This means the task requires 2 whole CPUs.
              .setCpuMilli(2000)
              // In MiB.
              .setMemoryMib(16)
              .build();

      TaskSpec task =
          TaskSpec.newBuilder()
              // Jobs can be divided into tasks. In this case, we have only one task.
              .addRunnables(runnable)
              .setComputeResource(computeResource)
              .setMaxRetryCount(2)
              .setMaxRunDuration(Duration.newBuilder().setSeconds(3600).build())
              .build();

      // Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
      // Currently, it's possible to have only one task group.
      TaskGroup taskGroup = TaskGroup.newBuilder().setTaskCount(4).setTaskSpec(task).build();

      // Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
      // In this case, we tell the system to use "e2-standard-4" machine type.
      // Read more about machine types here: https://cloud.google.com/compute/docs/machine-types
      InstancePolicy instancePolicy =
          InstancePolicy.newBuilder().setMachineType("e2-standard-4").build();

      AllocationPolicy allocationPolicy =
          AllocationPolicy.newBuilder()
              .addInstances(InstancePolicyOrTemplate.newBuilder().setPolicy(instancePolicy).build())
              .build();

      Job job =
          Job.newBuilder()
              .addTaskGroups(taskGroup)
              .setAllocationPolicy(allocationPolicy)
              .putLabels("env", "testing")
              .putLabels("type", "script")
              // We use Cloud Logging as it's an out of the box available option.
              .setLogsPolicy(
                  LogsPolicy.newBuilder().setDestination(Destination.CLOUD_LOGGING).build())
              .build();

      CreateJobRequest createJobRequest =
          CreateJobRequest.newBuilder()
              // The job's parent is the region in which the job will run.
              .setParent(String.format("projects/%s/locations/%s", projectId, region))
              .setJob(job)
              .setJobId(jobName)
              .build();

      Job result =
          batchServiceClient
              .createJobCallable()
              .futureCall(createJobRequest)
              .get(5, TimeUnit.MINUTES);

      System.out.printf("Successfully created the job: %s", result.getName());
    }
  }
}

Node.js

Node.js

Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Batch Node.js API.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Batch zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

/**
 * TODO(developer): Uncomment and replace these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
/**
 * The region you want to the job to run in. The regions that support Batch are listed here:
 * https://cloud.google.com/batch/docs/get-started#locations
 */
// const region = 'us-central-1';
/**
 * The name of the job that will be created.
 * It needs to be unique for each project and region pair.
 */
// const jobName = 'YOUR_JOB_NAME';

// Imports the Batch library
const batchLib = require('@google-cloud/batch');
const batch = batchLib.protos.google.cloud.batch.v1;

// Instantiates a client
const batchClient = new batchLib.v1.BatchServiceClient();

// Define what will be done as part of the job.
const task = new batch.TaskSpec();
const runnable = new batch.Runnable();
runnable.script = new batch.Runnable.Script();
runnable.script.text =
  'echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks.';
// You can also run a script from a file. Just remember, that needs to be a script that's
// already on the VM that will be running the job. Using runnable.script.text and runnable.script.path is mutually
// exclusive.
// runnable.script.path = '/tmp/test.sh'
task.runnables = [runnable];

// We can specify what resources are requested by each task.
const resources = new batch.ComputeResource();
resources.cpuMilli = 2000; // in milliseconds per cpu-second. This means the task requires 2 whole CPUs.
resources.memoryMib = 16;
task.computeResource = resources;

task.maxRetryCount = 2;
task.maxRunDuration = {seconds: 3600};

// Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
const group = new batch.TaskGroup();
group.taskCount = 4;
group.taskSpec = task;

// Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
// In this case, we tell the system to use "e2-standard-4" machine type.
// Read more about machine types here: https://cloud.google.com/compute/docs/machine-types
const allocationPolicy = new batch.AllocationPolicy();
const policy = new batch.AllocationPolicy.InstancePolicy();
policy.machineType = 'e2-standard-4';
const instances = new batch.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate();
instances.policy = policy;
allocationPolicy.instances = [instances];

const job = new batch.Job();
job.name = jobName;
job.taskGroups = [group];
job.allocationPolicy = allocationPolicy;
job.labels = {env: 'testing', type: 'script'};
// We use Cloud Logging as it's an option available out of the box
job.logsPolicy = new batch.LogsPolicy();
job.logsPolicy.destination = batch.LogsPolicy.Destination.CLOUD_LOGGING;

// The job's parent is the project and region in which the job will run
const parent = `projects/${projectId}/locations/${region}`;

async function callCreateJob() {
  // Construct request
  const request = {
    parent,
    jobId: jobName,
    job,
  };

  // Run request
  const response = await batchClient.createJob(request);
  console.log(response);
}

await callCreateJob();

Python

Python

Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Batch Python API.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Batch zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

from google.cloud import batch_v1


def create_script_job(project_id: str, region: str, job_name: str) -> batch_v1.Job:
    """
    This method shows how to create a sample Batch Job that will run
    a simple command on Cloud Compute instances.

    Args:
        project_id: project ID or project number of the Cloud project you want to use.
        region: name of the region you want to use to run the job. Regions that are
            available for Batch are listed on: https://cloud.google.com/batch/docs/get-started#locations
        job_name: the name of the job that will be created.
            It needs to be unique for each project and region pair.

    Returns:
        A job object representing the job created.
    """
    client = batch_v1.BatchServiceClient()

    # Define what will be done as part of the job.
    task = batch_v1.TaskSpec()
    runnable = batch_v1.Runnable()
    runnable.script = batch_v1.Runnable.Script()
    runnable.script.text = "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
    # You can also run a script from a file. Just remember, that needs to be a script that's
    # already on the VM that will be running the job. Using runnable.script.text and runnable.script.path is mutually
    # exclusive.
    # runnable.script.path = '/tmp/test.sh'
    task.runnables = [runnable]

    # We can specify what resources are requested by each task.
    resources = batch_v1.ComputeResource()
    resources.cpu_milli = 2000  # in milliseconds per cpu-second. This means the task requires 2 whole CPUs.
    resources.memory_mib = 16
    task.compute_resource = resources

    task.max_retry_count = 2
    task.max_run_duration = "3600s"

    # Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
    # Currently, it's possible to have only one task group.
    group = batch_v1.TaskGroup()
    group.task_count = 4
    group.task_spec = task

    # Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
    # In this case, we tell the system to use "e2-standard-4" machine type.
    # Read more about machine types here: https://cloud.google.com/compute/docs/machine-types
    allocation_policy = batch_v1.AllocationPolicy()
    policy = batch_v1.AllocationPolicy.InstancePolicy()
    policy.machine_type = "e2-standard-4"
    instances = batch_v1.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate()
    instances.policy = policy
    allocation_policy.instances = [instances]

    job = batch_v1.Job()
    job.task_groups = [group]
    job.allocation_policy = allocation_policy
    job.labels = {"env": "testing", "type": "script"}
    # We use Cloud Logging as it's an out of the box available option
    job.logs_policy = batch_v1.LogsPolicy()
    job.logs_policy.destination = batch_v1.LogsPolicy.Destination.CLOUD_LOGGING

    create_request = batch_v1.CreateJobRequest()
    create_request.job = job
    create_request.job_id = job_name
    # The job's parent is the region in which the job will run
    create_request.parent = f"projects/{project_id}/locations/{region}"

    return client.create_job(create_request)

C++

C++

Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Batch C++ API.

Richten Sie die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Batch zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

#include "google/cloud/batch/v1/batch_client.h"

  [](std::string const& project_id, std::string const& location_id,
     std::string const& job_id) {
    // Initialize the request; start with the fields that depend on the sample
    // input.
    google::cloud::batch::v1::CreateJobRequest request;
    request.set_parent("projects/" + project_id + "/locations/" + location_id);
    request.set_job_id(job_id);
    // Most of the job description is fixed in this example; use a string to
    // initialize it.
    auto constexpr kText = R"pb(
      task_groups {
        task_count: 4
        task_spec {
          compute_resource { cpu_milli: 500 memory_mib: 16 }
          max_retry_count: 2
          max_run_duration { seconds: 3600 }
          runnables {
            script {
              text: "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
            }
          }
        }
      }
      allocation_policy {
        instances {
          policy { machine_type: "e2-standard-4" provisioning_model: STANDARD }
        }
      }
      labels { key: "env" value: "testing" }
      labels { key: "type" value: "script" }
      logs_policy { destination: CLOUD_LOGGING }
    )pb";
    auto* job = request.mutable_job();
    if (!google::protobuf::TextFormat::ParseFromString(kText, job)) {
      throw std::runtime_error("Error parsing Job description");
    }
    // Create a client and issue the request.
    auto client = google::cloud::batch_v1::BatchServiceClient(
        google::cloud::batch_v1::MakeBatchServiceConnection());
    auto response = client.CreateJob(request);
    if (!response) throw std::move(response).status();
    std::cout << "Job : " << response->DebugString() << "\n";
  }

Umgebungsvariablen verwenden

Verwenden Sie Umgebungsvariablen, wenn Sie ein Container-Image oder Script schreiben, für das ein Job ausgeführt werden soll. Sie können alle Umgebungsvariablen verwenden, die für alle Batchjobs vordefiniert sind, sowie benutzerdefinierte Umgebungsvariablen, die Sie beim Erstellen des Jobs definieren.

Vordefinierte Umgebungsvariablen verwenden

Standardmäßig können die Runnables in Ihrem Job Folgendes verwenden: vordefinierten Umgebungsvariablen:

• BATCH_TASK_COUNT: die Gesamtzahl der Aufgaben in dieser Aufgabengruppe.
• BATCH_TASK_INDEX: die Indexnummer dieser Aufgabe in der Aufgabengruppe. Der Index der ersten Aufgabe ist 0 und wird für für jede zusätzliche Aufgabe.
• BATCH_HOSTS_FILE: Der Pfad zu einer Datei, in der alle laufenden VM-Instanzen in dieser Aufgabengruppe aufgeführt sind. Zur Verwendung dieser Umgebungsvariable Feld „requireHostsFile“ muss auf true festgelegt sein.
• BATCH_TASK_RETRY_ATTEMPT: die Anzahl der Versuche, die bereits unternommen wurden. Der Wert ist beim ersten Versuch einer Aufgabe 0 und wird bei jedem weiteren Wiederholungsversuch erhöht. Die Gesamtzahl der für eine Aufgabe zulässigen Wiederholungsversuche wird durch den Wert des Felds maxRetryCount bestimmt. Wenn dieser nicht definiert ist, ist der Wert 0. Weitere Informationen zu Wiederholungen finden Sie unter Wiederholungen von Aufgaben automatisieren.

Ein Beispiel für die Verwendung vordefinierter Umgebungsvariablen finden Sie in diesem Dokument unter Einen einfachen Job erstellen.

Benutzerdefinierte Umgebungsvariablen definieren und verwenden

Optional können Sie eine oder mehrere benutzerdefinierte Umgebungsvariablen in einem Job definieren.

Sie definieren jede Variable in einer bestimmten Umgebung basierend auf dem gewünschten Umfang ihrer Daten:

• Verwenden Sie für eine Variable, die für alle Aufgaben denselben Wert hat, einen der folgenden Werte:

  • Wenn die Variable für alle Runnables denselben Wert hat, verwenden Sie die Methode Umgebung aller Runnables (environment-Unterfeld von taskSpec).

  • Wenn die Variable einen separaten Wert für alle Runnables hat, verwenden Sie eines oder mehrere Umgebungen bestimmter Runnables (environment-Unterfeld von runnables[]).

• Verwenden Sie andernfalls für eine Array-Variable mit einem separaten Wert für jede Aufgabe die Umgebung aller Aufgaben (taskEnvironment).

In der ausgewählten Umgebung definieren Sie den Namen und die Werte der einzelnen Variable mithilfe eines der folgenden untergeordneten Umgebungsfelder:

• Um die Variable direkt in der JSON-Jobkonfigurationsdatei zu definieren, verwenden Sie die Methode Unterfeld „standard variables (variables)“, wie in diesem Abschnitt beschrieben. Diese Option empfiehlt sich für Daten, die Sie verschlüsseln möchten.

• Um die Variable mithilfe von verschlüsselten Daten zu definieren, können Sie Secret Manager oder Cloud Key Management Service:

  • Wenn Sie den verschlüsselten Inhalt eines vorhandenen Secret Manager-Secrets verwenden möchten, verwenden Sie das Unterfeld Secret-Variablen (secretVariables). Weitere Informationen zur Verwendung von Secrets in einem Job finden Sie unter Sensible Daten mit Secret Manager schützen

  • Wenn Sie den verschlüsselten Inhalt eines vorhandenen Cloud Key Management Service-Schlüssels verwenden möchten, verwenden Sie das Unterfeld Verschlüsselte Variablen (encryptedVariables). Weitere Informationen zu Cloud KMS-Schlüsseln finden Sie in der Dokumentation für Cloud Key Management Service.

Sie können benutzerdefinierte Umgebungsvariablen für Ihren Job mit der gcloud CLI oder der Batch API definieren und verwenden. In den folgenden Beispielen wird erläutert, wie Sie zwei Jobs erstellen, in denen Standardvariablen definiert und verwendet werden. Der erste Beispieljob enthält eine Variable für ein bestimmtes ausführbares Element. Der zweite Beispieljob enthält eine Arrayvariable, die für jede Aufgabe einen anderen Wert hat.

gcloud

Wenn Sie einen Job definieren möchten, der eine Umgebungsvariable an ein ausführbares Programm übergibt, das von jeder Aufgabe ausgeführt wird, sehen Sie sich das Beispiel zum Definieren und Verwenden einer Umgebungsvariablen für ein ausführbares Programm an. Wenn Sie einen Job definieren möchten, der eine Liste der Umgebungselemente Variablen je nach Aufgabenindex zu verschiedenen Aufgaben zuweisen, siehe Beispiel für Informationen zum Definieren und Verwenden einer Umgebungsvariable für jede Aufgabe

Umgebungsvariable für ein ausführbares Programm definieren und verwenden

Wenn Sie mit der gcloud CLI einen Job erstellen möchten, der Umgebungsvariablen an ein ausführbares Programm übergibt, verwenden Sie den Befehl gcloud batch jobs submit und geben Sie die Umgebungsvariablen in der Konfigurationsdatei des Jobs an.

Um beispielsweise einen Skriptjob zu erstellen, der eine Umgebungsvariable definiert, und übergibt sie an die Skripts von drei Aufgaben, stellen Sie die folgende Anfrage:

1. Erstellen Sie im aktuellen Verzeichnis eine JSON-Datei namens hello-world-environment-variables.json mit folgendem Inhalt:

   {
       "taskGroups": [
           {
               "taskSpec": {
                   "runnables": [
                       {
                           "script": {
                               "text": "echo Hello ${VARIABLE_NAME}! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
                           },
                           "environment": {
                               "variables": {
                                   "VARIABLE_NAME": "VARIABLE_VALUE"
                               }
                           }
                       }
                   ],
                   "computeResource": {
                       "cpuMilli": 2000,
                       "memoryMib": 16
                   }
               },
               "taskCount": 3,
               "parallelism": 1
           }
       ],
       "allocationPolicy": {
           "instances": [
               {
                   "policy": {
                       "machineType": "e2-standard-4"
                   }
               }
           ]
       }
   }
   

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • VARIABLE_NAME: der Name des Umgebungsvariable jeder Aufgabe übergeben werden. Gemäß Konvention werden Namen von Umgebungsvariablen großgeschrieben.
   • VARIABLE_VALUE: Optional. Der Wert der Umgebungsvariablen, der an jede Aufgabe übergeben wird.

2. Führen Sie dazu diesen Befehl aus:

   gcloud batch jobs submit example-environment-variables-job \
     --location us-central1 \
     --config hello-world-environment-variables.json
   

Umgebungsvariable für jede Aufgabe definieren und verwenden

Sie möchten einen Job erstellen, der Umgebungsvariablen basierend auf einer Aufgabe an eine Aufgabe übergibt. mit der gcloud CLI erstellen, verwenden Sie gcloud batch jobs submit-Befehl und geben Sie das Arrayfeld taskEnvironments in der Konfiguration des Jobs an. -Datei.

So erstellen Sie beispielsweise einen Job, der ein Array mit drei Umgebungsvariablen mit übereinstimmenden Namen und unterschiedlichen Werten enthält und die Umgebungsvariablen an die Scripts der Aufgaben weitergibt, deren Indizes mit den Indizes der Umgebungsvariablen im Array übereinstimmen:

1. Erstellen Sie im aktuellen Verzeichnis eine JSON-Datei namens hello-world-task-environment-variables.json durch Folgendes Inhalt:

   {
       "taskGroups": [
           {
               "taskSpec": {
                   "runnables": [
                       {
                           "script": {
                               "text": "echo Hello ${TASK_VARIABLE_NAME}! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
                           },
                       }
                   ],
                   "computeResource": {
                       "cpuMilli": 2000,
                       "memoryMib": 16
                   }
               },
               "taskCount": 3,
               "taskEnvironments": [
                   {
                       "variables": {
                           "TASK_VARIABLE_NAME": "TASK_VARIABLE_VALUE_0"
                       }
                   },
                   {
                       "variables": {
                           "TASK_VARIABLE_NAME": "TASK_VARIABLE_VALUE_1"
                       }
                   },
                   {
                       "variables": {
                           "TASK_VARIABLE_NAME": "TASK_VARIABLE_VALUE_2"
                       }
                   }
               ]
           }
       ],
       "allocationPolicy": {
           "instances": [
               {
                   "policy": {
                       "machineType": "e2-standard-4"
                   }
               }
           ]
       }
   }
   

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • TASK_VARIABLE_NAME: Der Name der Umgebungsvariablen der Aufgabe, die an die Aufgaben mit übereinstimmenden Indizes übergeben werden. Gemäß Konvention werden Namen von Umgebungsvariablen großgeschrieben.
   • TASK_VARIABLE_VALUE_0: der Wert des Umgebungsvariable, die an die erste Aufgabe übergeben wird, für die BATCH_TASK_INDEX ist gleich 0.
   • TASK_VARIABLE_VALUE_1: Der Wert der Umgebungsvariablen, die an die zweite Aufgabe übergeben wird, wobei BATCH_TASK_INDEX = 1 ist.
   • TASK_VARIABLE_VALUE_2: der Wert des die an die dritte Aufgabe übergeben wird, BATCH_TASK_INDEX ist gleich 2.
   Hinweis: Wenn im Array-Feld taskEnvironments eine Umgebungsvariable angegeben ist, muss der Wert des Felds taskCount der Länge des taskEnvironments-Arrays entsprechen. Die maximale Länge des taskEnvironments-Arrays beträgt 200.

2. Führen Sie dazu diesen Befehl aus:

   gcloud batch jobs submit example-task-environment-variables-job \
     --location us-central1 \
     --config hello-world-task-environment-variables.json
   

API

Wenn Sie einen Job definieren möchten, der eine Umgebungsvariable an ein ausführbares Programm übergibt, das von jeder Aufgabe ausgeführt wird, sehen Sie sich das Beispiel zum Definieren und Verwenden einer Umgebungsvariablen für ein ausführbares Programm an. Wenn Sie einen Job definieren möchten, der eine Liste der Umgebungselemente Variablen je nach Aufgabenindex zu verschiedenen Aufgaben zuweisen, siehe Beispiel für Informationen zum Definieren und Verwenden einer Umgebungsvariable für jede Aufgabe

Umgebungsvariable für ein ausführbares Programm definieren und verwenden

So erstellen Sie einen Job, der Umgebungsvariablen mithilfe von Batch API verwenden, verwenden Sie gcloud batch jobs submit-Befehl und geben Sie die Umgebungsvariablen im Feld environment an.

Um beispielsweise einen Job zu erstellen, der eine Umgebungsvariable und an die Skripts von drei Aufgaben übergeben, stellen Sie folgende Anfrage:

POST https://batch.googleapis.com/v1/projects/<var>PROJECT_ID</var>/locations/us-central1/jobs?job_id=example-environment-variables-job

{
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello ${VARIABLE_NAME}! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
                        },
                        "environment": {
                            "variables": {
                                "VARIABLE_NAME": "VARIABLE_VALUE"
                            }
                        }
                    }
                ],
                "computeResource": {
                    "cpuMilli": 2000,
                    "memoryMib": 16
                }
            },
            "taskCount": 3,
            "parallelism": 1
        }

    ],
    "allocationPolicy": {
        "instances": [
            {
                "policy": {
                    "machineType": "e2-standard-4"
                }
            }
        ]
    }
}

Ersetzen Sie Folgendes:

• PROJECT_ID: die Projekt-ID Ihres Projekts.
• VARIABLE_NAME: der Name des Umgebung Variable übergeben wird. Gemäß Konvention werden Namen von Umgebungsvariablen großgeschrieben.
• VARIABLE_VALUE: Wert der Umgebung Variable übergeben wird.

Umgebungsvariable für jede Aufgabe definieren und verwenden

Wenn Sie einen Job erstellen möchten, der Umgebungsvariablen basierend auf dem Aufgabenindex mithilfe der Batch API an eine Aufgabe übergibt, verwenden Sie die Methode jobs.create und geben Sie die Umgebungsvariablen im Arrayfeld taskEnvironments an.

Um beispielsweise einen Job zu erstellen, der ein Array von 3 Umgebungen enthält, Variablen mit übereinstimmenden Namen und unterschiedlichen Werten den Skripten von 3 Aufgaben basierend auf ihren Indexen, stellen Sie folgende Anfrage:

POST https://batch.googleapis.com/v1/projects/<var>PROJECT_ID</var>/locations/us-central1/jobs?job_id=example-task-environment-variables-job

{
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello ${TASK_VARIABLE_NAME}! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
                        },
                    }
                ],
                "computeResource": {
                    "cpuMilli": 2000,
                    "memoryMib": 16
                }
            },
            "taskCount": 3,
            "taskEnvironments": [
                {
                    "variables": {
                        "TASK_VARIABLE_NAME": "TASK_VARIABLE_VALUE_0"
                    }
                },
                {
                    "variables": {
                        "TASK_VARIABLE_NAME": "TASK_VARIABLE_VALUE_1"
                    }
                },
                {
                    "variables": {
                        "TASK_VARIABLE_NAME": "TASK_VARIABLE_VALUE_2"
                    }
                }
            ]
        }
    ],
    "allocationPolicy": {
        "instances": [
            {
                "policy": { "machineType": "e2-standard-4" }
            }
        ]
    }
}

Ersetzen Sie Folgendes:

• PROJECT_ID: die Projekt-ID Ihres Projekts.
• TASK_VARIABLE_NAME: der Name der Umgebung Variablen mit übereinstimmenden Indexen an die Aufgaben übergeben werden. Gemäß Konvention werden Namen von Umgebungsvariablen großgeschrieben.
• TASK_VARIABLE_VALUE_0: Der Wert der Umgebungsvariablen, die an die erste Aufgabe übergeben wird, für die BATCH_TASK_INDEX = 0 ist.
• TASK_VARIABLE_VALUE_1: Der Wert der Umgebungsvariablen, die an die zweite Aufgabe übergeben wird, wobei BATCH_TASK_INDEX = 1 ist.
• TASK_VARIABLE_VALUE_2: der Wert des die an die dritte Aufgabe übergeben wird, BATCH_TASK_INDEX ist gleich 2.

Hinweis: Wenn in der taskEnvironments-Datei eine Umgebungsvariable angegeben ist, Array-Feld kann der Wert des Felds taskCount der Länge des taskEnvironments-Array. Die maximale Länge des taskEnvironments-Arrays beträgt 200.

Nächste Schritte

• Wenn beim Erstellen oder Ausführen eines Jobs Probleme auftreten, lesen Sie den Abschnitt Fehlerbehebung.
• Aufgaben und Jobs ansehen
• Weitere Informationen zu Optionen zum Erstellen von Jobs