Einfachen Job erstellen und ausführen

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

Hinweise

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

• Um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Erstellen eines Jobs benötigen, bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen folgenden IAM-Rollen:

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

  Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff verwalten.

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

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

Einfache Jobs erstellen

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

• Wenn Sie Batch zum Schreiben von Jobs verwenden möchten die ein Container-Image ausführen, finden Sie unter Container-Job erstellen.
• Wenn Sie sich nicht sicher sind, ob Sie Container-Images verwenden möchten oder Sie sind nicht mit Containern vertraut, einen Skriptjob erstellen wird empfohlen.

Der Beispieljob für beide Arten von Jobs enthält eine Aufgabengruppe mit einem Reihe von 4 Aufgaben. Mit jeder Aufgabe werden eine Nachricht und deren Index an den Standard- und Cloud Logging. Die Definition für diesen Job gibt Parallelität von 2, was bedeutet, dass der Job auf 2 VMs ausgeführt werden soll, um 2 Aufgaben, die gleichzeitig ausgeführt werden sollen.

Einfachen Containerjob erstellen

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

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

Console

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

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

   Zur Jobliste

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

3. Konfigurieren Sie die Seite Jobdetails:

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

      Geben Sie beispielsweise example-basic-job ein.

   2. Konfigurieren Sie den Bereich Aufgabendetails:

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

         So fügen Sie beispielsweise einen Container hinzu:

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

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

            So verwenden Sie beispielsweise den Docker-Container busybox Bild den Titel folgende URL:

            gcr.io/google-containers/busybox
            

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

            Geben Sie beispielsweise Folgendes ein:

            /bin/sh
            

         4. Optional: Um den Befehl CMD des Container-Images zu überschreiben, Gehen Sie so vor:

            1. Wählen Sie CMD-Befehl des Container-Images überschreiben aus. . Ein Textfeld wird angezeigt.

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

               Geben Sie beispielsweise die folgenden Befehle ein:

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

            3. Klicken Sie auf Fertig.

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

         Geben Sie beispielsweise 4 ein.

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

         Geben Sie beispielsweise 2 ein.

4. Konfigurieren Sie die Seite Ressourcenspezifikationen:

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

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

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

      • Wählen Sie andernfalls Standard aus.

      Wählen Sie zum Beispiel Standard (Standardeinstellung) aus.

   3. Wählen Sie den Standort für den Job aus:

      1. Wählen Sie im Feld Region eine Region aus.

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

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

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

         • Wählen Sie andernfalls Beliebig aus.

         Wählen Sie beispielsweise any (Standardeinstellung) aus.

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

      • Klicken Sie bei gängigen Arbeitslasten auf Allgemein.

      • Klicken Sie bei leistungsintensiven Arbeitslasten auf Computing-optimiert.

      • Klicken Sie bei speicherintensiven Arbeitslasten auf Arbeitsspeicheroptimiert.

      Klicken Sie beispielsweise auf Für allgemeine Zwecke (Standardeinstellung).

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

      Wenn Sie beispielsweise für die Property Allgemein Maschinenfamilie E2 (Standardeinstellung) aus.

   6. Wählen Sie im Feld Maschinentyp einen Maschinentyp dafür aus. die VMs des Jobs.

      Wenn Sie für die Maschinenserie beispielsweise E2 ausgewählt haben, wählen Sie e2-medium (2 vCPUs, 4 GB Arbeitsspeicher) (Standardeinstellung).

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

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

         Geben Sie beispielsweise 1 ein (Standardeinstellung).

      2. Geben Sie im Feld Arbeitsspeicher den Arbeitsspeicher in GB pro Aufgabe ein.

         Geben Sie beispielsweise 0.5 ein (Standardeinstellung).

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

6. Klicken Sie auf Erstellen.

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

gcloud

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

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

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

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • CONTAINER: der Container die jede Aufgabe ausführt.
   • CORES: Optional. Die Menge an Kerne, insbesondere vCPUs, die stellen normalerweise einen halben physischen Kern dar, der jeder Aufgabe zugewiesen werden muss. in MilliCPU-Einheiten. Wenn das Feld cpuMilli nicht angegeben ist, wird der Wert ist auf 2000 (2 vCPUs) festgelegt.
   • MEMORY: Optional. Die Größe des Arbeitsspeichers, die sie jeder Aufgabe in MB zuweisen können. Wenn das Feld memoryMib nicht angegeben ist, wird der Wert auf 2000 (2 GB) festgelegt.
   • MAX_RETRY_COUNT: Optional. Die maximale Anzahl von Wiederholungsversuchen für eine Aufgabe. Der Wert muss eine ganze Zahl zwischen 0 sein und 10. Ist das Feld maxRetryCount nicht angegeben, lautet der Wert: auf 0 gesetzt, was bedeutet, dass die Aufgabe nicht wiederholt wird. Weitere Informationen zum Feld maxRetryCount finden Sie unter Wiederholungsversuche für Aufgaben automatisieren
   • MAX_RUN_DURATION: Optional. Die maximale Dauer eine Aufgabe ausgeführt werden darf, bevor sie wiederholt wird oder fehlschlägt, formatiert als einen Wert in Sekunden gefolgt von s, z. B. 3600s für 1 Stunde. Ist das Feld maxRunDuration nicht angegeben, wird der auf den Wert Maximale Laufzeit für einen Job. Weitere Informationen zum Feld maxRunDuration finden Sie unter Laufzeiten für Tasks und Runnables mithilfe von Zeitlimits begrenzen
   • TASK_COUNT: Optional. Die Anzahl der Aufgaben für für den Job. Der Wert muss eine ganze Zahl zwischen 1 und dem Limit für Aufgaben pro Aufgabengruppe sein. Wenn Wenn das Feld taskCount nicht angegeben ist, wird der Wert auf 1 gesetzt.
   • PARALLELISM: Optional. Die Anzahl der Aufgaben der Job gleichzeitig ausgeführt wird. Die Zahl darf nicht größer als die Zahl sein von Aufgaben und muss eine ganze Zahl zwischen 1 und dem Limit für parallele Aufgaben pro Job sein. Wenn die Das Feld parallelism ist nicht angegeben. Der Wert ist auf 1 gesetzt.

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

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

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • JOB_NAME: der Name des Jobs.
   • LOCATION: der Standort des Jobs.
   • JSON_CONFIGURATION_FILE: Pfad für ein JSON-Objekt mit den Konfigurationsdetails des Jobs.

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

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

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

2. Führen Sie dazu diesen Befehl aus:

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

API

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

Ersetzen Sie Folgendes:

• PROJECT_ID: die Projekt-ID Ihres Projekts.
• LOCATION: der Standort des Jobs.
• JOB_NAME: der Name des Jobs.
• CONTAINER: der Container die jede Aufgabe ausführt.
• CORES: Optional. Die Menge an Kerne, insbesondere vCPUs, die stellen normalerweise einen halben physischen Kern dar, der für jede Aufgabe in MilliCPU-Einheiten. Wenn das Feld cpuMilli nicht angegeben ist, wird der Wert festgelegt. auf 2000 (2 vCPUs).
• MEMORY: Optional. Die Größe des Arbeitsspeichers, die sie jeder Aufgabe in MB zuweisen können. Ist das Feld memoryMib nicht angegeben, wird der Wert auf 2000 (2 GB) festgelegt.
• MAX_RETRY_COUNT: Optional. Die maximale Anzahl von Wiederholungsversuchen für eine Aufgabe. Der Wert muss eine ganze Zahl zwischen 0 sein und 10. Ist das Feld maxRetryCount nicht angegeben, lautet der Wert: auf 0 gesetzt, was bedeutet, dass die Aufgabe nicht wiederholt wird. Weitere Informationen zum Feld maxRetryCount finden Sie unter Wiederholungsversuche für Aufgaben automatisieren
• MAX_RUN_DURATION: Optional. Die maximale Dauer eine Aufgabe ausgeführt werden darf, bevor sie wiederholt wird oder fehlschlägt, formatiert als einen Wert in Sekunden gefolgt von s, z. B. 3600s für 1 Stunde. Wenn das Feld maxRunDuration nicht angegeben ist, wird der Wert ist auf den Wert Maximale Laufzeit für einen Job. Weitere Informationen zum Feld maxRunDuration finden Sie unter Laufzeiten für Tasks und Runnables mithilfe von Zeitlimits begrenzen
• TASK_COUNT: Optional. Die Anzahl der Aufgaben für die Job, der eine ganze Zahl zwischen 1 und dem Limit für Aufgaben pro Aufgabengruppe sein muss. Wenn die Das Feld taskCount ist nicht angegeben. Der Wert ist auf 1 gesetzt.
• PARALLELISM: Optional. Die Anzahl der Aufgaben, Job gleichzeitig ausgeführt wird. Die Zahl darf nicht größer sein als die Anzahl der Aufgaben und muss eine ganze Zahl zwischen 1 und dem Limit für parallele Aufgaben pro Job sein. Wenn die Das Feld parallelism ist nicht angegeben. Der Wert ist auf 1 gesetzt.

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

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

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

Dabei ist PROJECT_ID der Wert Projekt-ID Ihres Projekts.

Go

Go

Weitere Informationen finden Sie in der Batch Go API Referenzdokumentation.

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

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

	return nil
}

Java

Java

Weitere Informationen finden Sie in der Batch Java API Referenzdokumentation.

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

import 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 Batch Node.js API Referenzdokumentation.

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

/**
 * 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);
}

callCreateJob();

Python

Python

Weitere Informationen finden Sie in der Batch Python API Referenzdokumentation.

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

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 Batch C++ API Referenzdokumentation.

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

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

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

Einfachen Skriptjob erstellen

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

Console

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

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

   Zur Jobliste

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

3. Konfigurieren Sie die Seite Jobdetails:

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

      Geben Sie beispielsweise example-basic-job ein.

   2. Konfigurieren Sie den Bereich Aufgabendetails:

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

         So fügen Sie beispielsweise ein Skript hinzu:

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

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

            Geben Sie beispielsweise das folgende Skript ein:

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

         3. Klicken Sie auf Fertig.

      2. Geben Sie in das Feld Aufgabenanzahl die Anzahl der Aufgaben ein, für diesen Job. Der Wert muss eine ganze Zahl sein zwischen 1 und das Limit für Aufgaben pro Aufgabengruppe.

         Geben Sie beispielsweise 4 ein.

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

         Geben Sie beispielsweise 2 ein.

4. Konfigurieren Sie die Seite Ressourcenspezifikationen:

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

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

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

      • Wählen Sie andernfalls Standard aus.

      Wählen Sie zum Beispiel Standard (Standardeinstellung) aus.

   3. Wählen Sie den Standort für den Job aus:

      1. Wählen Sie im Feld Region eine Region aus.

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

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

         • Wenn Sie die Ausführung dieses Jobs in einem bestimmte Zone aktiviert haben, wählen Sie eine Zone aus.

         • Wählen Sie andernfalls Beliebig aus.

         Wählen Sie beispielsweise any (Standardeinstellung) aus.

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

      • Klicken Sie bei gängigen Arbeitslasten auf Allgemein.

      • Klicken Sie bei leistungsintensiven Arbeitslasten auf Computing-optimiert.

      • Klicken Sie bei speicherintensiven Arbeitslasten auf Arbeitsspeicheroptimiert.

      Klicken Sie beispielsweise auf Für allgemeine Zwecke (Standardeinstellung).

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

      Wenn Sie beispielsweise für die Property Allgemein Maschinenfamilie E2 (Standardeinstellung) aus.

   6. Wählen Sie im Feld Maschinentyp einen Maschinentyp dafür aus. die VMs des Jobs.

      Wenn Sie für die Maschinenserie beispielsweise E2 ausgewählt haben, wählen Sie e2-medium (2 vCPUs, 4 GB Arbeitsspeicher) (Standardeinstellung).

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

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

         Geben Sie beispielsweise 1 ein (Standardeinstellung).

      2. Geben Sie im Feld Arbeitsspeicher den Arbeitsspeicher in GB pro Aufgabe ein.

         Geben Sie beispielsweise 0.5 ein (Standardeinstellung).

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

6. Klicken Sie auf Erstellen.

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

gcloud

Führen Sie zum Erstellen eines einfachen Scriptjobs mit der gcloud CLI Folgendes aus: Folgendes:

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

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

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • SCRIPT: das Skript die jede Aufgabe ausführt.
   • CORES: Optional. Die Menge an Kerne, insbesondere vCPUs, die stellen normalerweise einen halben physischen Kern dar, der jeder Aufgabe zugewiesen werden muss. in MilliCPU-Einheiten. Wenn das Feld cpuMilli nicht angegeben ist, wird der Wert ist auf 2000 (2 vCPUs) festgelegt.
   • MEMORY: Optional. Die Größe des Arbeitsspeichers, die sie jeder Aufgabe in MB zuweisen können. Wenn das Feld memoryMib nicht angegeben ist, wird der Wert auf 2000 (2 GB) festgelegt.
   • MAX_RETRY_COUNT: Optional. Die maximale Anzahl von Wiederholungsversuchen für eine Aufgabe. Der Wert muss eine ganze Zahl zwischen 0 sein und 10. Ist das Feld maxRetryCount nicht angegeben, lautet der Wert: auf 0 gesetzt, was bedeutet, dass die Aufgabe nicht wiederholt wird. Weitere Informationen zum Feld maxRetryCount finden Sie unter Wiederholungsversuche für Aufgaben automatisieren
   • MAX_RUN_DURATION: Optional. Die maximale Dauer eine Aufgabe ausgeführt werden darf, bevor sie wiederholt wird oder fehlschlägt, formatiert als einen Wert in Sekunden gefolgt von s, z. B. 3600s für 1 Stunde. Ist das Feld maxRunDuration nicht angegeben, wird der auf den Wert Maximale Laufzeit für einen Job. Weitere Informationen zum Feld maxRunDuration finden Sie unter Laufzeiten für Tasks und Runnables mithilfe von Zeitlimits begrenzen
   • TASK_COUNT: Optional. Die Anzahl der Aufgaben für für den Job. Der Wert muss eine ganze Zahl zwischen 1 und dem Limit für Aufgaben pro Aufgabengruppe sein. Wenn Wenn das Feld taskCount nicht angegeben ist, wird der Wert auf 1 gesetzt.
   • PARALLELISM: Optional. Die Anzahl der Aufgaben der Job gleichzeitig ausgeführt wird. Die Zahl darf nicht größer als die Zahl sein von Aufgaben und muss eine ganze Zahl zwischen 1 und dem Limit für parallele Aufgaben pro Job sein. Wenn die Das Feld parallelism ist nicht angegeben. Der Wert ist auf 1 gesetzt.

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

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

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • JOB_NAME: der Name des Jobs.
   • LOCATION: der Standort des Jobs.
   • JSON_CONFIGURATION_FILE: Pfad für ein JSON-Objekt mit den Konfigurationsdetails des Jobs.

So erstellen Sie beispielsweise einen Job, der Aufgaben mithilfe eines Skripts ausführt:

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

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

2. Führen Sie dazu diesen Befehl aus:

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

API

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

Ersetzen Sie Folgendes:

• PROJECT_ID: die Projekt-ID Ihres Projekts.
• LOCATION: der Standort des Jobs.
• JOB_NAME: der Name des Jobs.
• SCRIPT: das Skript die jede Aufgabe ausführt.
• CORES: Optional. Die Menge an Kerne, insbesondere vCPUs, die stellen normalerweise einen halben physischen Kern dar, der für jede Aufgabe in MilliCPU-Einheiten. Wenn das Feld cpuMilli nicht angegeben ist, wird der Wert festgelegt. auf 2000 (2 vCPUs).
• MEMORY: Optional. Die Größe des Arbeitsspeichers, die sie jeder Aufgabe in MB zuweisen können. Ist das Feld memoryMib nicht angegeben, wird der Wert auf 2000 (2 GB) festgelegt.
• MAX_RETRY_COUNT: Optional. Die maximale Anzahl von Wiederholungsversuchen für eine Aufgabe. Der Wert muss eine ganze Zahl zwischen 0 sein und 10. Ist das Feld maxRetryCount nicht angegeben, lautet der Wert: auf 0 gesetzt, was bedeutet, dass die Aufgabe nicht wiederholt wird. Weitere Informationen zum Feld maxRetryCount finden Sie unter Wiederholungsversuche für Aufgaben automatisieren
• MAX_RUN_DURATION: Optional. Die maximale Dauer eine Aufgabe ausgeführt werden darf, bevor sie wiederholt wird oder fehlschlägt, formatiert als einen Wert in Sekunden gefolgt von s, z. B. 3600s für 1 Stunde. Wenn das Feld maxRunDuration nicht angegeben ist, wird der Wert ist auf den Wert Maximale Laufzeit für einen Job. Weitere Informationen zum Feld maxRunDuration finden Sie unter Laufzeiten für Tasks und Runnables mithilfe von Zeitlimits begrenzen
• TASK_COUNT: Optional. Die Anzahl der Aufgaben für die Job. Der Wert muss eine ganze Zahl zwischen 1 und dem Limit für Aufgaben pro Aufgabengruppe sein. Wenn die Das Feld taskCount ist nicht angegeben. Der Wert ist auf 1 gesetzt.
• PARALLELISM: Optional. Die Anzahl der Aufgaben, Job gleichzeitig ausgeführt wird. Die Zahl darf nicht größer sein als die Anzahl der Aufgaben und muss eine ganze Zahl zwischen 1 und dem Limit für parallele Aufgaben pro Job sein. Wenn die Das Feld parallelism ist nicht angegeben. Der Wert ist auf 1 gesetzt.

Wenn Sie beispielsweise einen Job erstellen möchten, der Aufgaben mithilfe eines Skripts ausführt, verwenden Sie die folgende Anfrage:

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 der Wert Projekt-ID Ihres Projekts.

Go

Go

Weitere Informationen finden Sie in der Batch Go API Referenzdokumentation.

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

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// Creates and runs a job that 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 Batch Java API Referenzdokumentation.

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

import 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 Batch Node.js API Referenzdokumentation.

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

/**
 * 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);
}

callCreateJob();

Python

Python

Weitere Informationen finden Sie in der Batch Python API Referenzdokumentation.

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

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 Batch C++ API Referenzdokumentation.

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

#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

Umgebungsvariablen verwenden wenn Sie ein Container-Image oder Skript schreiben, mit dem ein Job ausgeführt werden soll. Sie können jede der Umgebungsvariablen verwenden, die für alle Batchjobs und benutzerdefinierte Umgebungsvariablen, die Sie beim Erstellen des Jobs definieren.

Vordefinierte Umgebungsvariablen verwenden

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

• BATCH_TASK_COUNT: die Gesamtzahl der Aufgaben in dieser Aufgabengruppe.
• BATCH_TASK_INDEX: Indexnummer dieser Aufgabe in der Aufgabengruppe. Der Index der ersten Aufgabe ist 0 und wird für für jede zusätzliche Aufgabe.
• BATCH_HOSTS_FILE: der Pfad zu einer Datei, in der alle ausgeführten VMs aufgelistet sind Instanzen in dieser Aufgabengruppe. Zur Verwendung dieser Umgebungsvariable Feld „requireHostsFile“ muss auf true festgelegt sein.
• BATCH_TASK_RETRY_ATTEMPT: die Häufigkeit, mit der diese Aufgabe bereits ausgeführt wurde versucht wurde. Der Wert ist beim ersten Versuch einer Aufgabe 0 und wird bei jedem weiteren Versuch erhöht. Die Gesamtzahl der zulässigen Wiederholungsversuche für eine Aufgabe wird durch den Wert von Das Feld maxRetryCount. Falls nicht definiert, ist das Feld 0. Weitere Informationen zu Wiederholungsversuchen finden Sie unter Wiederholungsversuche für Aufgaben automatisieren

Ein Beispiel für die Verwendung vordefinierter Umgebungsvariablen finden Sie in der vorherige Beispiel-Runnables in 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 Bereich. seiner Daten:

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

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

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

• Ist dies nicht der Fall, Array die einen separaten Wert für jede Aufgabe hat, verwenden Sie die Methode Umgebung aller Aufgaben (taskEnvironment)

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

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

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

  • So verwenden Sie die verschlüsselten Inhalte einer vorhandenen Secret Manager-Secret, verwenden Sie den Unterfeld für geheime Variablen (secretVariables). Weitere Informationen zur Verwendung von Secrets in einem Job finden Sie unter Sensible Daten mit Secret Manager schützen

  • So verwenden Sie die verschlüsselten Inhalte einer vorhandenen Cloud Key Management Service-Schlüssel die Methode Unterfeld „verschlüsselte Variablen (encryptedVariables)“. Weitere Informationen zu Cloud KMS-Schlüsseln finden Sie in der Dokumentation für Cloud Key Management Service.

Sie können benutzerdefinierte Umgebungsvariablen für mit der gcloud CLI oder Batch API ausführen. In den folgenden Beispielen wird erläutert, wie Sie zwei Jobs erstellen, die Standardvariablen verwenden. Der erste Beispieljob hat eine Variable für ein bestimmtes Runnable. Der zweite Beispieljob hat eine Arrayvariable, die für jede Aufgabe einen anderen Wert hat.

gcloud

Wenn Sie einen Job definieren möchten, der eine Umgebungsvariable an einen ausführbar ist, dass jede Aufgabe ausgeführt wird. Das Beispiel zeigt, wie Sie Definieren und verwenden Sie eine Umgebungsvariable für ein Runnable. Wenn Sie einen Job definieren möchten, der eine Liste der Umgebungselemente Variablen je nach Aufgabenindex zu verschiedenen Aufgaben zuweisen, siehe Beispiel für Informationen zum Definieren und Verwenden einer Umgebungsvariable für jede Aufgabe

Umgebungsvariable für ein ausführbares Objekt definieren und verwenden

So erstellen Sie einen Job, der Umgebungsvariablen an eine ausführbare Datei mithilfe der Methode gcloud CLI verwenden, verwenden Sie die gcloud batch jobs submit-Befehl und geben Sie die Umgebungsvariablen in der Konfigurationsdatei des Jobs an.

Wenn Sie z. B. einen Skriptjob erstellen möchten, der eine Umgebungsvariable definiert, und übergibt sie an die Skripts von drei Aufgaben, stellen Sie die folgende Anfrage:

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

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

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • VARIABLE_NAME: der Name des Umgebungsvariable jeder Aufgabe übergeben werden. Nach Konvention kann die Umgebungsvariable Namen werden in Großbuchstaben geschrieben.
   • VARIABLE_VALUE: Optional. Der Wert der Eigenschaft die 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

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

Um beispielsweise einen Job zu erstellen, der ein Array von 3 Umgebungen enthält, Variablen mit übereinstimmenden Namen und unterschiedlichen Werten den Skripten der Aufgaben, die mit den Umgebungsvariablen Indizes im Array:

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

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

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • TASK_VARIABLE_NAME: der Name des Umgebungsvariablen für die Aufgabe mit übereinstimmenden Indizes an die Aufgaben übergeben. Von sind die Namen von Umgebungsvariablen Großschreibung
   • TASK_VARIABLE_VALUE_0: der Wert des Umgebungsvariable, die an die erste Aufgabe übergeben wird, für die BATCH_TASK_INDEX ist gleich 0.
   • TASK_VARIABLE_VALUE_1: der Wert des die an die zweite Aufgabe übergeben wird, BATCH_TASK_INDEX ist gleich 1.
   • TASK_VARIABLE_VALUE_2: der Wert des die an die dritte Aufgabe übergeben wird, BATCH_TASK_INDEX ist gleich 2.
   Hinweis: Wenn in der taskEnvironments-Datei eine Umgebungsvariable angegeben ist, Array-Feld gibt der Wert des Felds taskCount den Wert Länge des Arrays taskEnvironments. Die maximale Länge der taskEnvironments-Array ist 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 einen ausführbar ist, dass jede Aufgabe ausgeführt wird. Das Beispiel zeigt, wie Sie Definieren und verwenden Sie eine Umgebungsvariable für ein Runnable. Wenn Sie einen Job definieren möchten, der eine Liste der Umgebungselemente Variablen je nach Aufgabenindex zu verschiedenen Aufgaben zuweisen, siehe Beispiel für Informationen zum Definieren und Verwenden einer Umgebungsvariable für jede Aufgabe

Umgebungsvariable für ein ausführbares Objekt definieren und verwenden

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

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

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

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

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

Ersetzen Sie Folgendes:

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

Umgebungsvariable für jede Aufgabe definieren und verwenden

So erstellen Sie einen Job, der Umgebungsvariablen basierend auf einer Aufgabe an eine Aufgabe übergibt: Verwenden Sie die Methode jobs.create, um mit der Batch API zu indexieren. und geben Sie die Umgebungsvariablen im Arrayfeld taskEnvironments an.

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

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

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

Ersetzen Sie Folgendes:

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

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

Nächste Schritte

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