Einfachen Job erstellen und ausführen

In diesem Dokument werden die Grundlagen zum Erstellen von Batchjobs erläutert: wie Sie einen Job erstellen und ausführen, der auf einem Script oder Container-Image basiert, und vordefinierte und benutzerdefinierte Variablen verwenden. Weitere Informationen zum Erstellen und Ausführen von Jobs finden Sie unter Joberstellung und -ausführung – Übersicht.

Hinweise

1. Wenn Sie Batch noch nicht verwendet haben, lesen Sie den Hilfeartikel Batch-Dateien erstellen und ausführen und aktivieren Sie Batch, indem Sie die Voraussetzungen für Projekte und Nutzer erfüllen.

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) im 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 jedes Mal, wenn Sie einen Job erstellen, darauf, dass er 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 die Netzwerkkonfiguration für einen Job vornehmen, 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-Netzwerk – Übersicht.
4. Achten Sie jedes Mal, wenn Sie einen Job erstellen, darauf, dass er eine gültige VM-Betriebssystemumgebung hat.
   • Wenn für Ihre Arbeitslast oder Ihr Projekt keine speziellen Anforderungen an das VM-Betriebssystem-Image oder das Bootlaufwerk gelten, sind keine Maßnahmen erforderlich.
   • Andernfalls müssen Sie eine gültige Option für die VM-Betriebssystemumgebung vorbereiten. Bevor Sie einen einfachen Job erstellen, können Sie entweder die Standardkonfiguration für die VM-Betriebssystemumgebung zulassen oder lernen, wie Sie die VM-Betriebssystemumgebung anpassen, damit Sie die folgenden Beispiele an Ihre Anforderungen anpassen können.
   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. In diesem Abschnitt wird zum Einstieg erläutert, wie Sie einen Beispieljob mit nur einem ausführbaren Element erstellen, entweder einem Script oder einem 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 Jobtypen enthält eine Aufgabengruppe mit vier Aufgaben. Jede Aufgabe druckt eine Nachricht und ihren Index in die Standardausgabe und in Cloud Logging aus. In der Definition für diesen Job ist eine Parallelität von 2 angegeben. Das bedeutet, dass der Job auf zwei VMs ausgeführt werden soll, damit zwei Aufgaben gleichzeitig ausgeführt werden können.

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 mit der Google Cloud Console, der gcloud CLI, der Batch API, Go, Java, Node.js, Python oder C++ erstellen.

Console

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

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

   Jobliste aufrufen

2. Klicken Sie auf Erstellen. 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 Neue ausführbare Datei mindestens ein Script oder einen Container hinzu, der für diesen Job ausgeführt werden soll.

         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 das busybox-Docker-Container-Image verwenden möchten, geben Sie die folgende URL ein:

            gcr.io/google-containers/busybox
            

         3. Optional: Wenn Sie den ENTRYPOINT-Befehl des Container-Images überschreiben möchten, geben Sie einen Befehl in das Feld Eingabepunkt ein.

            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 Feld wird angezeigt.

            2. Geben Sie einen oder mehrere Befehle in das Feld ein. Trennen Sie die Befehle durch einen Zeilenumbruch.

               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 Parallelität die Anzahl der Aufgaben ein, die gleichzeitig ausgeführt werden sollen. 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:

      • Wenn Ihr Job eine vorzeitige Beendigung verkraften kann und Sie vergünstigte VMs benötigen, 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 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 für allgemeine Arbeitslasten auf Allgemein.

      • Klicken Sie für leistungsintensive Arbeitslasten auf Computing-optimiert.

      • Klicken Sie für speicherintensive Arbeitslasten auf Speicheroptimiert.

      • Klicken Sie für beschleunigungsoptimierte Arbeitslasten auf GPUs. Weitere Informationen finden Sie unter Jobs mit GPUs erstellen und ausführen.

      Klicken Sie beispielsweise auf Allgemeiner Zweck (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 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 (Standardeinstellung) ein.

      2. Geben Sie im Feld Speicher die Größe des RAM in GB pro Aufgabe ein.

         Geben Sie beispielsweise 0.5 (Standardeinstellung) ein.

5. Optional: Wenn Sie die Jobkonfiguration überprüfen möchten, klicken Sie im linken Bereich auf Vorschau.

6. Klicken Sie auf Erstellen.

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

gcloud

So erstellen Sie mit der gcloud CLI einen einfachen Containerjob:

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

   {
       "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 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 Anzahl der Kerne, insbesondere vCPUs, die in der Regel 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 Größe des Arbeitsspeichers, der für jede Aufgabe zugewiesen werden soll, in MB. 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. 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 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 auf die maximale Laufzeit für einen Job festgelegt. 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. 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 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 zu einer JSON-Datei mit den Konfigurationsdetails des Jobs.

So erstellen Sie beispielsweise einen Job, der Aufgaben mit dem busybox Docker-Container-Image ausführt:

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

Verwenden Sie die jobs.create-Methode, um einen einfachen Containerjob mit der Batch API zu erstellen. 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: den Standort der Stelle.
• 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 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 Größe des Arbeitsspeichers, der für jede Aufgabe zugewiesen werden soll, in MB. 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. 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 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 auf die maximale Laufzeit für einen Job festgelegt. 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 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 das Feld parallelism nicht angegeben ist, wird der Wert auf 1 gesetzt.

Wenn Sie beispielsweise einen Job erstellen möchten, der Aufgaben mit dem busybox-Docker-Container-Image ausführt, 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 Referenzdokumentation zur Batch Go 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 (
	"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 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.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 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_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 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 {
            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 Script-Job erstellen

Sie können einen einfachen Script-Job mit der Google Cloud -Console, der gcloud CLI, der Batch API, Go, Java, Node.js, Python oder C++ erstellen.

Console

So erstellen Sie mit der Google Cloud -Console einen einfachen Script-Job:

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

   Jobliste aufrufen

2. Klicken Sie auf Erstellen. 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 Neue ausführbare Datei mindestens ein Script oder einen Container hinzu, der für diesen Job ausgeführt werden soll.

         So fügen Sie beispielsweise ein Script hinzu:

         1. Wählen Sie Script aus. Ein Feld wird angezeigt.

         2. Geben Sie in das Feld ein Script ein, das für jede Aufgabe in diesem Job ausgeführt werden soll.

            Geben Sie beispielsweise das folgende Script 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 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:

      • Wenn Ihr Job eine vorzeitige Beendigung verkraften kann und Sie vergünstigte VMs benötigen, 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 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 für allgemeine Arbeitslasten auf Allgemein.

      • Klicken Sie für leistungsintensive Arbeitslasten auf Computing-optimiert.

      • Klicken Sie für speicherintensive Arbeitslasten auf Speicheroptimiert.

      • Klicken Sie für beschleunigungsoptimierte Arbeitslasten auf GPUs. Weitere Informationen finden Sie unter Jobs mit GPUs erstellen und ausführen.

      Klicken Sie beispielsweise auf Allgemeiner Zweck (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 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 (Standardeinstellung) ein.

      2. Geben Sie im Feld Speicher die Größe des RAM in GB pro Aufgabe ein.

         Geben Sie beispielsweise 0.5 (Standardeinstellung) ein.

5. Optional: Wenn Sie die Jobkonfiguration überprüfen möchten, klicken Sie im linken Bereich auf Vorschau.

6. Klicken Sie auf Erstellen.

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

gcloud

So erstellen Sie einen einfachen Script-Job mit der gcloud CLI:

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 allen Feldern, die Sie für einen Job angeben können, finden Sie in der Referenzdokumentation für die projects.locations.jobs REST-Ressource.

   {
       "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 path definiert werden. Weitere Informationen finden Sie in diesem Abschnitt unter den Unterfeldern script und im Beispiel für einen Script-Job.
   • 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 Größe des Arbeitsspeichers, der für jede Aufgabe zugewiesen werden soll, in MB. 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. 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 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 auf die maximale Laufzeit für einen Job festgelegt. 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. 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 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 zu einer 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 mit dem Namen hello-world-script.json und 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

Wenn Sie einen einfachen Script-Job mit der Batch API erstellen möchten, 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": [
                    {
                        "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. Ein Script muss entweder als Text mit dem untergeordneten Feld text oder als Pfad zu einer zugänglichen Datei mit dem untergeordneten Feld path definiert werden. Weitere Informationen finden Sie in diesem Abschnitt unter den Unterfeldern script und im Beispiel für einen Script-Job.
• 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 Größe des Arbeitsspeichers, der für jede Aufgabe zugewiesen werden soll, in MB. 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. 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 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 auf die maximale Laufzeit für einen Job festgelegt. 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. 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 das Feld parallelism nicht angegeben ist, wird der Wert 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 die 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 ausführbaren Dateien in Ihrem Job die folgenden vordefinierten Umgebungsvariablen verwenden:

• 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 jede weitere Aufgabe erhöht.
• BATCH_HOSTS_FILE: Der Pfad zu einer Datei, in der alle laufenden VM-Instanzen in dieser Aufgabengruppe aufgeführt sind. Wenn Sie diese Umgebungsvariable verwenden möchten, muss das Feld requireHostsFile auf true gesetzt 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 folgenden 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 den vorherigen Beispielen für ausführbare Dateien unter Einen einfachen Job erstellen in diesem Dokument.

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 ausführbaren Dateien denselben Wert hat, verwenden Sie die Umgebung aller ausführbaren Dateien (environment-Unterfeld von taskSpec).

  • Andernfalls, wenn die Variable einen separaten Wert für alle ausführbaren Elemente hat, verwenden Sie eine oder mehrere Umgebungen bestimmter ausführbarer Elemente (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 Variablen mithilfe eines der folgenden Unterfelder für die Umgebung:

• Wenn Sie die Variable direkt in der JSON-Datei der Jobkonfiguration definieren möchten, verwenden Sie das Unterfeld Standardvariablen (variables), wie in diesem Abschnitt gezeigt. Diese Option wird für Daten empfohlen, die nicht verschlüsselt werden sollen.

• Sie können die Variable mit verschlüsselten Daten definieren, indem Sie den Secret Manager oder Cloud Key Management Service verwenden:

  • 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 Cloud KMS-Dokumentation.

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 von Umgebungsvariablen basierend auf dem Aufgabenindex an verschiedene Aufgaben weitergibt, sehen Sie sich das Beispiel zum Definieren und Verwenden einer Umgebungsvariablen für jede Aufgabe an.

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.

Wenn Sie beispielsweise einen Script-Job erstellen möchten, der eine Umgebungsvariable definiert und an die Scripts von drei Aufgaben weitergibt, stellen Sie die folgende Anfrage:

1. Erstellen Sie im aktuellen Verzeichnis eine JSON-Datei mit dem Namen hello-world-environment-variables.json und 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 der Umgebungsvariablen, die an jede Aufgabe übergeben wird. 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

Wenn Sie mit der gcloud CLI einen Job erstellen möchten, der Umgebungsvariablen basierend auf dem Aufgabenindex an eine Aufgabe übergibt, verwenden Sie den Befehl gcloud batch jobs submit und geben Sie das Array-Feld taskEnvironments in der Konfigurationsdatei des Jobs an.

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 mit folgendem 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 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, für die BATCH_TASK_INDEX = 1 ist.
   • TASK_VARIABLE_VALUE_2: Der Wert der Umgebungsvariablen, die an die dritte Aufgabe übergeben wird, für die BATCH_TASK_INDEX = 2 ist.
   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 von Umgebungsvariablen basierend auf dem Aufgabenindex an verschiedene Aufgaben weitergibt, sehen Sie sich das Beispiel zum Definieren und Verwenden einer Umgebungsvariablen für jede Aufgabe an.

Umgebungsvariable für ein ausführbares Programm definieren und verwenden

Wenn Sie einen Job erstellen möchten, der Umgebungsvariablen an ein ausführbares Programm mit der Batch API übergibt, verwenden Sie den Befehl gcloud batch jobs submit und geben Sie die Umgebungsvariablen im Feld environment an.

Wenn Sie beispielsweise einen Job mit einer Umgebungsvariablen erstellen und diese an die Scripts von drei Aufgaben übergeben möchten, stellen Sie die 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 der Umgebungsvariablen, die an jede Aufgabe übergeben wird. Gemäß Konvention werden Namen von Umgebungsvariablen großgeschrieben.
• VARIABLE_VALUE: Der Wert der Umgebungsvariablen, die an jede Aufgabe 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.

Wenn Sie beispielsweise einen Job mit einem Array aus drei Umgebungsvariablen mit übereinstimmenden Namen und unterschiedlichen Werten erstellen und die Umgebungsvariablen anhand ihrer Indizes an die Scripts von drei Aufgaben übergeben möchten, senden Sie die 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 Umgebungsvariablen, die an die Aufgaben mit übereinstimmenden Indizes 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, für die BATCH_TASK_INDEX = 1 ist.
• TASK_VARIABLE_VALUE_2: Der Wert der Umgebungsvariablen, die an die dritte Aufgabe übergeben wird, für die BATCH_TASK_INDEX = 2 ist.

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.

Nächste Schritte

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