Crear y ejecutar una tarea básica

En este documento se explican los conceptos básicos para crear tareas de Batch: cómo crear y ejecutar una tarea basada en una secuencia de comandos o una imagen de contenedor y cómo usar variables predefinidas y personalizadas. Para obtener más información sobre cómo crear y ejecutar tareas, consulta el artículo Descripción general de la creación y ejecución de tareas.

Antes de empezar

1. Si no has usado Batch antes, consulta el artículo Empezar a usar Batch y habilita Batch completando los requisitos previos para proyectos y usuarios.

2. Para obtener los permisos que necesitas para crear un trabajo, pide a tu administrador que te conceda los siguientes roles de gestión de identidades y accesos:

   • Editor de trabajos por lotes (roles/batch.jobsEditor) en el proyecto
   • Usuario de cuenta de servicio (roles/iam.serviceAccountUser) en la cuenta de servicio del trabajo, que de forma predeterminada es la cuenta de servicio predeterminada de Compute Engine

   Para obtener más información sobre cómo conceder roles, consulta el artículo Gestionar el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

   También puedes conseguir los permisos necesarios a través de roles personalizados u otros roles predefinidos.

3. Cada vez que crees un trabajo, asegúrate de que tenga una configuración de red válida.
   • Si tu carga de trabajo o proyecto no tiene ningún requisito de red específico y no has modificado la red predeterminada de tu proyecto, no tienes que hacer nada.
   • De lo contrario, tendrás que configurar la red al crear un trabajo. Consulta cómo configurar la red de un trabajo antes de crear un trabajo básico para poder modificar los ejemplos que se muestran a continuación y adaptarlos a tus requisitos de red.
   Para obtener más información sobre la configuración de red de un trabajo, consulta la información general sobre redes de Batch.
4. Cada vez que crees un trabajo, asegúrate de que tenga un entorno de sistema operativo (SO) de máquina virtual válido.
   • Si no tienes ningún requisito específico de imagen de SO de VM o de disco de arranque para tu carga de trabajo o proyecto, no tienes que hacer nada.
   • De lo contrario, debes preparar una opción de entorno de SO de VM válida. Antes de crear un trabajo básico, puedes usar la configuración predeterminada del entorno del SO de la VM o personalizarlo para adaptar los ejemplos que se muestran a continuación a tus necesidades.
   Para obtener más información sobre el entorno del SO de la VM de un trabajo, consulta la descripción general del entorno del SO de la VM.

Crear una tarea básica

Para obtener información sobre todos los campos que puede especificar en un trabajo, consulte la documentación de referencia del recurso REST projects.locations.jobs. En resumen, un trabajo consta de una matriz de una o varias tareas que ejecutan uno o varios ejecutables, que son los scripts o contenedores ejecutables de tu trabajo. Para cubrir los aspectos básicos, en esta sección se explica cómo crear un trabajo de ejemplo con un solo elemento ejecutable, ya sea una secuencia de comandos o una imagen de contenedor:

• Si quieres usar Batch para escribir trabajos que ejecuten una imagen de contenedor, consulta Crear un trabajo de contenedor.
• De lo contrario, si no sabes si quieres usar imágenes de contenedor o no estás familiarizado con los contenedores, te recomendamos que crees un trabajo de secuencia de comandos.

El trabajo de ejemplo de ambos tipos de trabajos contiene un grupo de tareas con un array de 4 tareas. Cada tarea imprime un mensaje y su índice en la salida estándar y en Cloud Logging. La definición de este trabajo especifica un paralelismo de 2, lo que indica que el trabajo debe ejecutarse en 2 VMs para permitir que se ejecuten 2 tareas a la vez.

Crear un trabajo de contenedor básico

Puedes seleccionar o crear una imagen de contenedor para proporcionar el código y las dependencias para que tu trabajo se ejecute desde cualquier entorno de computación. Para obtener más información, consulta los artículos sobre cómo trabajar con imágenes de contenedor y ejecutar contenedores en instancias de VM.

Puedes crear un trabajo de contenedor básico mediante la Google Cloud consola, la CLI de gcloud, la API de Batch, Go, Java, Node.js, Python o C++.

Consola

Para crear un trabajo de contenedor básico con la Google Cloud consola, sigue estos pasos:

1. En la Google Cloud consola, ve a la página Lista de tareas.

   Ir a la lista de tareas

2. Haz clic en Crear. Se abrirá la página Crear tarea por lotes. En el panel de la izquierda, se selecciona la página Detalles de la tarea.

3. Configura la página Detalles del empleo:

   1. Opcional: En el campo Nombre del trabajo, personaliza el nombre del trabajo.

      Por ejemplo, escribe example-basic-job.

   2. Configura la sección Detalles de la tarea:

      1. En la ventana Nuevo ejecutable, añade al menos una secuencia de comandos o un contenedor para que se ejecute este trabajo.

         Por ejemplo, para añadir un contenedor, haz lo siguiente:

         1. Selecciona URL de la imagen del contenedor (opción predeterminada).

         2. En el campo URL de la imagen del contenedor, introduce la URL de una imagen de contenedor que quieras ejecutar en cada tarea de este trabajo.

            Por ejemplo, para usar la busyboximagen del contenedor de Docker, introduce la siguiente URL:

            gcr.io/google-containers/busybox
            

         3. Opcional: Para anular el comando ENTRYPOINT de la imagen de contenedor, introduce un comando en el campo Punto de entrada.

            Por ejemplo, introduce lo siguiente:

            /bin/sh
            

         4. Opcional: Para anular el comando CMD de la imagen del contenedor, haz lo siguiente:

            1. Seleccione la casilla Anular el comando CMD de la imagen de contenedor. Aparecerá un campo.

            2. En el campo, introduce uno o varios comandos, separando cada uno con un salto de línea.

               Por ejemplo, introduce los siguientes comandos:

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

            3. Haz clic en Listo.

      2. En el campo Número de tareas, introduce el número de tareas de este trabajo. El valor debe ser un número entero entre 1 y el límite de tareas por grupo de tareas.

         Por ejemplo, escribe 4.

      3. En el campo Paralelismo, introduce el número de tareas que se van a ejecutar simultáneamente. El número no puede ser superior al número total de tareas y debe ser un número entero comprendido entre 1 y el límite de tareas paralelas por trabajo.

         Por ejemplo, escribe 2.

4. Configura la página Especificaciones de recursos:

   1. En el panel de la izquierda, haga clic en Especificaciones de recursos. Se abrirá la página Especificaciones de los recursos.

   2. En la sección Modelo de aprovisionamiento de VMs, selecciona una de las siguientes opciones para el modelo de aprovisionamiento de las VMs de este trabajo:

      • Si tu tarea puede tolerar la interrupción temporal y quieres máquinas virtuales con descuento, selecciona Spot.

      • De lo contrario, selecciona Estándar.

      Por ejemplo, selecciona Estándar (opción predeterminada).

   3. Selecciona la ubicación de este trabajo:

      1. En el campo Región, selecciona una región.

         Por ejemplo, selecciona us-central1 (Iowa) (opción predeterminada).

      2. En el campo Zona, haz una de las siguientes acciones:

         • Si quieres que esta tarea se ejecute solo en una zona específica, selecciona una zona.

         • De lo contrario, selecciona cualquiera.

         Por ejemplo, selecciona cualquiera (opción predeterminada).

   4. Selecciona una de las siguientes familias de máquinas:

      • Para las cargas de trabajo habituales, haz clic en Uso general.

      • Para cargas de trabajo que requieran un alto rendimiento, haga clic en Optimizado para la computación.

      • Para cargas de trabajo que requieren un uso intensivo de la memoria, haz clic en Memoria optimizada.

      • En el caso de las cargas de trabajo optimizadas para aceleradores, haga clic en GPUs. Para obtener más información, consulta Crear y ejecutar un trabajo que use GPUs.

      Por ejemplo, haz clic en Propósito general (opción predeterminada).

   5. En el campo Serie, selecciona una serie de máquinas para las VMs de este trabajo.

      Por ejemplo, si has seleccionado General purpose (Propósito general) para la familia de máquinas, selecciona E2 (predeterminado).

   6. En el campo Tipo de máquina, selecciona un tipo de máquina para las VMs de este trabajo.

      Por ejemplo, si has seleccionado E2 para la serie de máquinas, selecciona e2-medium (2 vCPU, 4 GB de memoria) (opción predeterminada).

   7. Configura la cantidad de recursos de VM necesarios para cada tarea:

      1. En el campo Cores (Núcleos), introduce la cantidad de vCPUs por tarea.

         Por ejemplo, introduce 1 (valor predeterminado).

      2. En el campo Memoria, introduce la cantidad de RAM en GB por tarea.

         Por ejemplo, introduce 0.5 (valor predeterminado).

5. Opcional: Para revisar la configuración del trabajo, en el panel de la izquierda, haz clic en Vista previa.

6. Haz clic en Crear.

En la página Detalles de la tarea se muestra la tarea que has creado.

gcloud

Para crear un trabajo de contenedor básico con la CLI de gcloud, haz lo siguiente:

1. Crea un archivo JSON que especifique los detalles de configuración del trabajo. Por ejemplo, para crear un trabajo de contenedor básico, crea un archivo JSON con el siguiente contenido. Para obtener más información sobre todos los campos que puedes especificar en un trabajo, consulta la documentación de referencia del recurso REST projects.locations.jobs.

   Nota: Si lo prefieres, puedes especificar los detalles de configuración de tu trabajo en un archivo YAML en lugar de en un archivo JSON. Para ello, convierte la sintaxis JSON a sintaxis YAML. Sin embargo, la documentación de Batch solo proporciona ejemplos de sintaxis JSON. Para obtener más información, consulta el comando gcloud batch jobs submit
   .

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

   Haz los cambios siguientes:

   • CONTAINER: el contenedor en el que se ejecuta cada tarea. Como mínimo, un contenedor debe especificar una imagen en el subcampo imageUri, pero también se pueden requerir subcampos adicionales. Para obtener más información, consulta los subcampos container y el ejemplo de trabajo de contenedor de esta sección.
   • CORES: opcional. Cantidad de núcleos, concretamente vCPUs, que normalmente representan la mitad de un núcleo físico, que se asignará a cada tarea en unidades de miliCPU. Si no se especifica el campo cpuMilli, el valor se asigna a 2000 (2 vCPUs).
   • MEMORY: opcional. Cantidad de memoria que se va a asignar a cada tarea en MB. Si no se especifica el campo memoryMib, el valor se define como 2000 (2 GB).
   • MAX_RETRY_COUNT: opcional. Número máximo de reintentos de una tarea. El valor debe ser un número entero entre 0 y 10. Si no se especifica el campo maxRetryCount, el valor se asigna a 0, lo que significa que no se vuelve a intentar realizar la tarea. Para obtener más información sobre el campo maxRetryCount, consulta Automatizar los reintentos de tareas.
   • MAX_RUN_DURATION: opcional. Tiempo máximo que puede ejecutarse una tarea antes de que se vuelva a intentar o falle. Se indica como un valor en segundos seguido de s. Por ejemplo, 3600s equivale a 1 hora. Si no se especifica el campo maxRunDuration, el valor se asigna al tiempo de ejecución máximo de una tarea. Para obtener más información sobre el campo maxRunDuration, consulta Limitar los tiempos de ejecución de tareas y elementos ejecutables mediante tiempos de espera.
   • TASK_COUNT: opcional. Número de tareas del trabajo. El valor debe ser un número entero entre 1 y el límite de tareas por grupo de tareas. Si no se especifica el campo taskCount, el valor se define como 1.
   • PARALLELISM: opcional. Número de tareas que ejecuta el trabajo simultáneamente. El número no puede ser superior al número de tareas y debe ser un número entero entre 1 y el límite de tareas paralelas por trabajo. Si no se especifica el campo parallelism, el valor se define como 1.

2. Crea un trabajo con el comando gcloud batch jobs submit.

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

   Haz los cambios siguientes:

   • JOB_NAME: el nombre del puesto.
   • LOCATION: la ubicación del puesto.
   • JSON_CONFIGURATION_FILE: la ruta de un archivo JSON con los detalles de configuración del trabajo.

Por ejemplo, para crear un trabajo que ejecute tareas con la imagen de contenedor Docker busybox, haz lo siguiente:

1. Crea un archivo JSON en el directorio actual llamado hello-world-container.json con el siguiente contenido:

   {
       "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. Ejecuta el siguiente comando:

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

API

Para crear un trabajo de contenedor básico con la API Batch, usa el método jobs.create. Para obtener más información sobre todos los campos que puede especificar en una tarea, consulte la documentación de referencia del recurso REST projects.locations.jobs.

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
        }
    ]
}

Haz los cambios siguientes:

• PROJECT_ID: el ID de proyecto de tu proyecto.
• LOCATION: la ubicación del puesto.
• JOB_NAME: el nombre del puesto.
• CONTAINER: el contenedor en el que se ejecuta cada tarea. Como mínimo, un contenedor debe especificar una imagen en el subcampo imageUri, pero también se pueden requerir subcampos adicionales. Para obtener más información, consulta los subcampos container y el ejemplo de trabajo de contenedor de esta sección.
• CORES: opcional. La cantidad de núcleos, concretamente vCPUs, que suelen representar la mitad de un núcleo físico, que se asignará a cada tarea en unidades de miliCPU. Si no se especifica el campo cpuMilli, el valor se asigna a 2000 (2 vCPUs).
• MEMORY: opcional. Cantidad de memoria que se va a asignar a cada tarea en MB. Si no se especifica el campo memoryMib, el valor se define como 2000 (2 GB).
• MAX_RETRY_COUNT: opcional. Número máximo de reintentos de una tarea. El valor debe ser un número entero entre 0 y 10. Si no se especifica el campo maxRetryCount, el valor se asigna a 0, lo que significa que no se vuelve a intentar realizar la tarea. Para obtener más información sobre el campo maxRetryCount, consulta Automatizar los reintentos de tareas.
• MAX_RUN_DURATION: opcional. Tiempo máximo que puede ejecutarse una tarea antes de que se vuelva a intentar o falle. Se indica como un valor en segundos seguido de s. Por ejemplo, 3600s equivale a 1 hora. Si no se especifica el campo maxRunDuration, el valor se define como el tiempo de ejecución máximo de una tarea. Para obtener más información sobre el campo maxRunDuration, consulta Limitar los tiempos de ejecución de tareas y elementos ejecutables mediante tiempos de espera.
• TASK_COUNT: opcional. El número de tareas del trabajo, que debe ser un número entero entre 1 y el límite de tareas por grupo de tareas. Si no se especifica el campo taskCount, el valor se define como 1.
• PARALLELISM: opcional. Número de tareas que el trabajo ejecuta simultáneamente. El número no puede ser superior al número de tareas y debe ser un número entero entre 1 y el límite de tareas paralelas por trabajo. Si no se especifica el campo parallelism, el valor se define como 1.

Por ejemplo, para crear un trabajo que ejecute tareas con la imagen de contenedor Docker busybox, usa la siguiente solicitud:

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"
    }
}

donde PROJECT_ID es el ID del proyecto de tu proyecto.

Go

Go

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Batch Go.

Para autenticarte en Batch, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo local.

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

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Batch Java.

Para autenticarte en Batch, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo local.

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

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Batch Node.js.

Para autenticarte en Batch, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo local.

/**
 * 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

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Batch Python.

Para autenticarte en Batch, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo local.

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++

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Batch C++.

Para autenticarte en Batch, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo local.

#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";
  }

Crear una tarea de secuencia de comandos básica

Puedes crear un trabajo de secuencia de comandos básico con la Google Cloud consola, la CLI de gcloud, la API Batch, Go, Java, Node.js, Python o C++.

Consola

Para crear un trabajo de secuencia de comandos básico con la consola, haz lo siguiente: Google Cloud

1. En la Google Cloud consola, ve a la página Lista de tareas.

   Ir a la lista de tareas

2. Haz clic en Crear. Se abrirá la página Crear tarea por lotes. En el panel de la izquierda, se selecciona la página Detalles de la tarea.

3. Configura la página Detalles del empleo:

   1. Opcional: En el campo Nombre del trabajo, personaliza el nombre del trabajo.

      Por ejemplo, escribe example-basic-job.

   2. Configura la sección Detalles de la tarea:

      1. En la ventana Nuevo ejecutable, añade al menos una secuencia de comandos o un contenedor para que se ejecute este trabajo.

         Por ejemplo, para añadir una secuencia de comandos, haz lo siguiente:

         1. Selecciona Guion. Aparecerá un campo.

         2. En el campo, introduce una secuencia de comandos que quieras ejecutar para cada tarea de este trabajo.

            Por ejemplo, introduce la siguiente secuencia de comandos:

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

         3. Haz clic en Listo.

      2. En el campo Número de tareas, introduce el número de tareas de este trabajo. El valor debe ser un número entero comprendido entre 1 y el límite de tareas por grupo de tareas.

         Por ejemplo, escribe 4.

      3. En el campo Paralelismo, introduce el número de tareas que se van a ejecutar simultáneamente. El número no puede ser superior al número total de tareas y debe ser un número entero comprendido entre 1 y el límite de tareas paralelas por trabajo.

         Por ejemplo, escribe 2.

4. Configura la página Especificaciones de recursos:

   1. En el panel de la izquierda, haga clic en Especificaciones de recursos. Se abrirá la página Especificaciones de los recursos.

   2. En la sección Modelo de aprovisionamiento de VMs, selecciona una de las siguientes opciones para el modelo de aprovisionamiento de las VMs de este trabajo:

      • Si tu tarea puede tolerar la interrupción temporal y quieres máquinas virtuales con descuento, selecciona Spot.

      • De lo contrario, selecciona Estándar.

      Por ejemplo, selecciona Estándar (opción predeterminada).

   3. Selecciona la ubicación de este trabajo:

      1. En el campo Región, selecciona una región.

         Por ejemplo, selecciona us-central1 (Iowa) (opción predeterminada).

      2. En el campo Zona, haz una de las siguientes acciones:

         • Si quieres restringir la ejecución de este trabajo a una zona específica, selecciona una zona.

         • De lo contrario, selecciona cualquiera.

         Por ejemplo, selecciona cualquiera (opción predeterminada).

   4. Selecciona una de las siguientes familias de máquinas:

      • Para las cargas de trabajo habituales, haz clic en Uso general.

      • Para cargas de trabajo que requieran un alto rendimiento, haga clic en Optimizado para la computación.

      • Para cargas de trabajo que requieren un uso intensivo de la memoria, haz clic en Memoria optimizada.

      • En el caso de las cargas de trabajo optimizadas para aceleradores, haga clic en GPUs. Para obtener más información, consulta Crear y ejecutar un trabajo que use GPUs.

      Por ejemplo, haz clic en Propósito general (opción predeterminada).

   5. En el campo Serie, selecciona una serie de máquinas para las VMs de este trabajo.

      Por ejemplo, si has seleccionado General purpose (Propósito general) para la familia de máquinas, selecciona E2 (predeterminado).

   6. En el campo Tipo de máquina, selecciona un tipo de máquina para las VMs de este trabajo.

      Por ejemplo, si has seleccionado E2 para la serie de máquinas, selecciona e2-medium (2 vCPU, 4 GB de memoria) (opción predeterminada).

   7. Configura la cantidad de recursos de VM necesarios para cada tarea:

      1. En el campo Cores (Núcleos), introduce la cantidad de vCPUs por tarea.

         Por ejemplo, introduce 1 (valor predeterminado).

      2. En el campo Memoria, introduce la cantidad de RAM en GB por tarea.

         Por ejemplo, introduce 0.5 (valor predeterminado).

5. Opcional: Para revisar la configuración del trabajo, en el panel de la izquierda, haz clic en Vista previa.

6. Haz clic en Crear.

   En la página Detalles de la tarea se muestra la tarea que has creado.

gcloud

Para crear un trabajo de secuencia de comandos básico con gcloud CLI, haz lo siguiente:

1. Crea un archivo JSON que especifique los detalles de configuración del trabajo. Por ejemplo, para crear un trabajo de secuencia de comandos básico, crea un archivo JSON con el siguiente contenido. Para obtener más información sobre todos los campos que puedes especificar en un trabajo, consulta la documentación de referencia del recurso REST projects.locations.jobs.

   Nota: Si lo prefieres, puedes especificar los detalles de configuración de tu trabajo en un archivo YAML en lugar de en un archivo JSON. Para ello, convierte la sintaxis JSON a sintaxis YAML. Sin embargo, la documentación de Batch solo proporciona ejemplos de sintaxis JSON. Para obtener más información, consulta el comando gcloud batch jobs submit
   .

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

   Haz los cambios siguientes:

   • SCRIPT: la secuencia de comandos que ejecuta cada tarea. Un script debe definirse como texto mediante el subcampo text o como la ruta a un archivo accesible mediante el subcampo path. Para obtener más información, consulta los subcampos script y el ejemplo de trabajo de secuencia de comandos de esta sección.
   • CORES: opcional. Cantidad de núcleos, concretamente vCPUs, que normalmente representan la mitad de un núcleo físico, que se asignará a cada tarea en unidades de miliCPU. Si no se especifica el campo cpuMilli, el valor se asigna a 2000 (2 vCPUs).
   • MEMORY: opcional. Cantidad de memoria que se va a asignar a cada tarea en MB. Si no se especifica el campo memoryMib, el valor se define como 2000 (2 GB).
   • MAX_RETRY_COUNT: opcional. Número máximo de reintentos de una tarea. El valor debe ser un número entero entre 0 y 10. Si no se especifica el campo maxRetryCount, el valor se asigna a 0, lo que significa que no se vuelve a intentar realizar la tarea. Para obtener más información sobre el campo maxRetryCount, consulta Automatizar los reintentos de tareas.
   • MAX_RUN_DURATION: opcional. Tiempo máximo que puede ejecutarse una tarea antes de que se vuelva a intentar o falle. Se indica como un valor en segundos seguido de s. Por ejemplo, 3600s equivale a 1 hora. Si no se especifica el campo maxRunDuration, el valor se asigna al tiempo de ejecución máximo de una tarea. Para obtener más información sobre el campo maxRunDuration, consulta Limitar los tiempos de ejecución de tareas y elementos ejecutables mediante tiempos de espera.
   • TASK_COUNT: opcional. Número de tareas del trabajo. El valor debe ser un número entero entre 1 y el límite de tareas por grupo de tareas. Si no se especifica el campo taskCount, el valor se define como 1.
   • PARALLELISM: opcional. Número de tareas que ejecuta el trabajo simultáneamente. El número no puede ser superior al número de tareas y debe ser un número entero entre 1 y el límite de tareas paralelas por trabajo. Si no se especifica el campo parallelism, el valor se define como 1.

2. Crea un trabajo con el comando gcloud batch jobs submit.

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

   Haz los cambios siguientes:

   • JOB_NAME: el nombre del puesto.
   • LOCATION: la ubicación del puesto.
   • JSON_CONFIGURATION_FILE: la ruta de un archivo JSON con los detalles de configuración del trabajo.

Por ejemplo, para crear un trabajo que ejecute tareas mediante una secuencia de comandos, haz lo siguiente:

1. Crea un archivo JSON en el directorio actual llamado hello-world-script.json con el siguiente contenido:

   {
       "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. Ejecuta el siguiente comando:

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

API

Para crear un trabajo de secuencia de comandos básico con la API Batch, usa el método jobs.create. Para obtener más información sobre todos los campos que puede especificar en una tarea, consulte la documentación de referencia del recurso REST projects.locations.jobs.

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
        }
    ]
}

Haz los cambios siguientes:

• PROJECT_ID: el ID de proyecto de tu proyecto.
• LOCATION: la ubicación del puesto.
• JOB_NAME: el nombre del puesto.
• SCRIPT: la secuencia de comandos que ejecuta cada tarea. Un script debe definirse como texto mediante el subcampo text o como la ruta a un archivo accesible mediante el subcampo path. Para obtener más información, consulta los subcampos script y el ejemplo de trabajo de secuencia de comandos de esta sección.
• CORES: opcional. La cantidad de núcleos, concretamente vCPUs, que suelen representar la mitad de un núcleo físico, que se asignará a cada tarea en unidades de miliCPU. Si no se especifica el campo cpuMilli, el valor se asigna a 2000 (2 vCPUs).
• MEMORY: opcional. Cantidad de memoria que se va a asignar a cada tarea en MB. Si no se especifica el campo memoryMib, el valor se define como 2000 (2 GB).
• MAX_RETRY_COUNT: opcional. Número máximo de reintentos de una tarea. El valor debe ser un número entero entre 0 y 10. Si no se especifica el campo maxRetryCount, el valor se asigna a 0, lo que significa que no se vuelve a intentar realizar la tarea. Para obtener más información sobre el campo maxRetryCount, consulta Automatizar los reintentos de tareas.
• MAX_RUN_DURATION: opcional. Tiempo máximo que puede ejecutarse una tarea antes de que se vuelva a intentar o falle. Se indica como un valor en segundos seguido de s. Por ejemplo, 3600s equivale a 1 hora. Si no se especifica el campo maxRunDuration, el valor se define como el tiempo de ejecución máximo de una tarea. Para obtener más información sobre el campo maxRunDuration, consulta Limitar los tiempos de ejecución de tareas y elementos ejecutables mediante tiempos de espera.
• TASK_COUNT: opcional. Número de tareas del trabajo. El valor debe ser un número entero entre 1 y el límite de tareas por grupo de tareas. Si no se especifica el campo taskCount, el valor se define como 1.
• PARALLELISM: opcional. Número de tareas que el trabajo ejecuta simultáneamente. El número no puede ser superior al número de tareas y debe ser un número entero entre 1 y el límite de tareas paralelas por trabajo. Si no se especifica el campo parallelism, el valor se define como 1.

Por ejemplo, para crear un trabajo que ejecute tareas mediante una secuencia de comandos, usa la siguiente solicitud:

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"
    }
}

donde PROJECT_ID es el ID del proyecto de tu proyecto.

Go

Go

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Batch Go.

Para autenticarte en Batch, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo local.

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

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Batch Java.

Para autenticarte en Batch, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo local.

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

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Batch Node.js.

Para autenticarte en Batch, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo local.

/**
 * 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

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Batch Python.

Para autenticarte en Batch, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo local.

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++

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Batch C++.

Para autenticarte en Batch, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo local.

#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";
  }

Usar variables de entorno

Usa variables de entorno cuando escribas una imagen de contenedor o una secuencia de comandos que quieras que ejecute un trabajo. Puedes usar cualquiera de las variables de entorno predefinidas para todos los trabajos por lotes y cualquier variable de entorno personalizada que definas al crear el trabajo.

Usar variables de entorno predefinidas

De forma predeterminada, los elementos ejecutables de tu trabajo pueden usar las siguientes variables de entorno predefinidas:

• BATCH_TASK_COUNT: el número total de tareas de este grupo de tareas.
• BATCH_TASK_INDEX: el número de índice de esta tarea en el grupo de tareas. El índice de la primera tarea es 0 y se incrementa con cada tarea adicional.
• BATCH_HOSTS_FILE: la ruta a un archivo que contiene una lista de todas las instancias de VM en ejecución de este grupo de tareas. Para usar esta variable de entorno, el campo requireHostsFile debe tener el valor true.
• BATCH_TASK_RETRY_ATTEMPT: número de veces que ya se ha intentado realizar esta tarea. El valor es 0 durante el primer intento de una tarea y se incrementa en cada reintento posterior. El número total de reintentos permitidos para una tarea se determina mediante el valor del campo maxRetryCount, que es 0 si no se define. Para obtener más información sobre los reintentos, consulta Automatizar los reintentos de tareas.

Para ver un ejemplo de cómo usar variables de entorno predefinidas, consulta los ejemplos ejecutables anteriores en Crear un trabajo básico en este documento.

Definir y usar variables de entorno personalizadas

También puedes definir una o varias variables de entorno personalizadas en un trabajo.

Define cada variable en un entorno específico en función del ámbito que quieras que tengan sus datos:

• Si una variable tiene el mismo valor para todas las tareas, usa una de las siguientes opciones:

  • Si la variable tiene el mismo valor para todos los elementos ejecutables, usa el entorno de todos los elementos ejecutables (subcampo environment de taskSpec).

  • De lo contrario, si la variable tiene un valor independiente para todos los elementos ejecutables, utiliza uno o varios entornos de elementos ejecutables específicos (subcampo environment de runnables[]).

• De lo contrario, en el caso de una variable de matriz que tenga un valor independiente para cada tarea, usa el entorno de todas las tareas (taskEnvironment).

En el entorno seleccionado, define el nombre y los valores de cada variable mediante uno de los siguientes subcampos de entorno:

• Para definir la variable directamente en el archivo JSON de configuración del trabajo, usa el subcampo de variables estándar (variables), como se muestra en esta sección. Recomendamos esta opción para los datos que no quieras cifrar.

• Para definir la variable con datos cifrados, puedes usar Secret Manager o Cloud Key Management Service:

  • Para usar el contenido cifrado de un secreto de Secret Manager, usa el subcampo de variables de secreto (secretVariables). Para obtener más información sobre cómo usar secretos en un trabajo, consulta Protege datos sensibles con Secret Manager.

  • Para usar el contenido cifrado de una clave de Cloud Key Management Service, usa el subcampo de variables cifradas (encryptedVariables). Para obtener más información sobre las claves de Cloud KMS, consulta la documentación de Cloud Key Management Service.

Puedes definir y usar variables de entorno personalizadas para tu trabajo con la CLI de gcloud o la API Batch. En los siguientes ejemplos se explica cómo crear dos trabajos que definan y usen variables estándar. El primer trabajo de ejemplo tiene una variable para un elemento ejecutable específico. El segundo ejemplo de trabajo tiene una variable de array, que tiene un valor diferente para cada tarea.

gcloud

Si quieres definir un trabajo que transfiera una variable de entorno a un elemento ejecutable que ejecute cada tarea, consulta el ejemplo sobre cómo definir y usar una variable de entorno para un elemento ejecutable. De lo contrario, si quieres definir un trabajo que transfiera una lista de variables de entorno a diferentes tareas en función del índice de la tarea, consulta el ejemplo sobre cómo definir y usar una variable de entorno para cada tarea.

Definir y usar una variable de entorno para un elemento ejecutable

Para crear un trabajo que transfiera variables de entorno a un elemento ejecutable mediante la CLI de gcloud, usa el comando gcloud batch jobs submit y especifica las variables de entorno en el archivo de configuración del trabajo.

Por ejemplo, para crear un trabajo de secuencia de comandos que defina una variable de entorno y la transfiera a las secuencias de comandos de 3 tareas, haz la siguiente solicitud:

1. Crea un archivo JSON en el directorio actual llamado hello-world-environment-variables.json con el siguiente contenido:

   {
       "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"
                   }
               }
           ]
       }
   }
   

   Haz los cambios siguientes:

   • VARIABLE_NAME: el nombre de la variable de entorno que se pasa a cada tarea. Por convención, los nombres de las variables de entorno se escriben en mayúsculas.
   • VARIABLE_VALUE: opcional. Valor de la variable de entorno que se transfiere a cada tarea.

2. Ejecuta el siguiente comando:

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

Definir y usar una variable de entorno para cada tarea

Para crear un trabajo que transfiera variables de entorno a una tarea basada en el índice de la tarea mediante la CLI de gcloud, usa el comando gcloud batch jobs submit y especifica el campo de la matriz taskEnvironments en el archivo de configuración del trabajo.

Por ejemplo, para crear un trabajo que incluya una matriz de 3 variables de entorno con nombres coincidentes y valores diferentes, y que transfiera las variables de entorno a las secuencias de comandos de las tareas cuyos índices coincidan con los índices de las variables de entorno de la matriz, haz lo siguiente:

1. Crea un archivo JSON en el directorio actual llamado hello-world-task-environment-variables.json con el siguiente contenido:

   {
       "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"
                   }
               }
           ]
       }
   }
   

   Haz los cambios siguientes:

   • TASK_VARIABLE_NAME: el nombre de las variables de entorno de la tarea que se han pasado a las tareas con índices coincidentes. Por convención, los nombres de las variables de entorno se escriben en mayúsculas.
   • TASK_VARIABLE_VALUE_0: el valor de la variable de entorno que se ha pasado a la primera tarea, para la que BATCH_TASK_INDEX es igual a 0.
   • TASK_VARIABLE_VALUE_1: el valor de la variable de entorno que se ha pasado a la segunda tarea, para la que BATCH_TASK_INDEX es igual a 1.
   • TASK_VARIABLE_VALUE_2: el valor de la variable de entorno que se ha pasado a la tercera tarea, para la que BATCH_TASK_INDEX es igual a 2.
   Nota: Si se especifica una variable de entorno en el campo de array taskEnvironments, el valor del campo taskCount debe ser igual a la longitud del array taskEnvironments. La longitud máxima de la matriz taskEnvironments es 200.

2. Ejecuta el siguiente comando:

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

API

Si quieres definir un trabajo que transfiera una variable de entorno a un elemento ejecutable que ejecute cada tarea, consulta el ejemplo sobre cómo definir y usar una variable de entorno para un elemento ejecutable. De lo contrario, si quieres definir un trabajo que transfiera una lista de variables de entorno a diferentes tareas en función del índice de la tarea, consulta el ejemplo sobre cómo definir y usar una variable de entorno para cada tarea.

Definir y usar una variable de entorno para un elemento ejecutable

Para crear un trabajo que transfiera variables de entorno a un elemento ejecutable mediante la API Batch, usa el comando gcloud batch jobs submit y especifica las variables de entorno en el campo environment.

Por ejemplo, para crear un trabajo que incluya una variable de entorno y la transfiera a las secuencias de comandos de 3 tareas, haz la siguiente solicitud:

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"
                }
            }
        ]
    }
}

Haz los cambios siguientes:

• PROJECT_ID: el ID de proyecto de tu proyecto.
• VARIABLE_NAME: el nombre de la variable de entorno que se pasa a cada tarea. Por convención, los nombres de las variables de entorno se escriben en mayúsculas.
• VARIABLE_VALUE: el valor de la variable de entorno que se ha pasado a cada tarea.

Definir y usar una variable de entorno para cada tarea

Para crear un trabajo que transfiera variables de entorno a una tarea en función del índice de la tarea mediante la API Batch, usa el método jobs.create y especifica las variables de entorno en el campo de matriz taskEnvironments.

Por ejemplo, para crear un trabajo que incluya una matriz de 3 variables de entorno con nombres coincidentes y valores diferentes, y que transfiera las variables de entorno a las secuencias de comandos de 3 tareas en función de sus índices, haz la siguiente solicitud:

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" }
            }
        ]
    }
}

Haz los cambios siguientes:

• PROJECT_ID: el ID de proyecto de tu proyecto.
• TASK_VARIABLE_NAME: el nombre de las variables de entorno que se han pasado a las tareas con índices coincidentes. Por convención, los nombres de las variables de entorno se escriben en mayúsculas.
• TASK_VARIABLE_VALUE_0: el valor de la variable de entorno que se ha pasado a la primera tarea, para la que BATCH_TASK_INDEX es igual a 0.
• TASK_VARIABLE_VALUE_1: el valor de la variable de entorno que se ha pasado a la segunda tarea, para la que BATCH_TASK_INDEX es igual a 1.
• TASK_VARIABLE_VALUE_2: el valor de la variable de entorno que se ha pasado a la tercera tarea, para la que BATCH_TASK_INDEX es igual a 2.

Nota: Si se especifica una variable de entorno en el campo de matriz taskEnvironments, el valor del campo taskCount debe ser igual a la longitud de la matriz taskEnvironments. La longitud máxima de la matriz taskEnvironments es de 200.

Siguientes pasos

• Si tienes problemas para crear o ejecutar un trabajo, consulta la sección Solución de problemas.
• Ver trabajos y tareas.
• Consulta más información sobre las opciones de creación de trabajos.