Job erstellen und ausführen, der Speicher-Volumes verwendet

In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie einen Batchjob erstellen und ausführen, der ein oder mehrere externe Speichervolumes verwendet. Externe Speicheroptionen umfassen neue oder vorhandene Speicheroptionen nichtflüchtige Speicher, neue lokale SSDs, vorhandene Cloud Storage-Buckets, und ein bestehendes Network File System (NFS) wie Filestore-Dateifreigabe.

Unabhängig davon, ob Sie externe Speicher-Volumes hinzufügen, Die Compute Engine-VM für einen Job hat ein Bootlaufwerk, das Speicher bereitstellt für das Betriebssystem-Image und die Anweisungen des Jobs. Informationen zum Konfigurieren des Bootlaufwerks für einen Job finden Sie unter Übersicht zur VM-Betriebssystemumgebung.

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:

    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.

Job erstellen, der Speichervolumes verwendet

Optional kann ein Job einen oder mehrere der folgenden Arten von externen Speicher-Volumes. Weitere Informationen zu allen Arten von Speicher-Volumes Unterschiede und Einschränkungen finden Sie in der Dokumentation zu Compute Engine-VM-Speicheroptionen

Sie können einem Job erlauben, jedes Speicher-Volume zu verwenden, indem Sie es einschließen in der Jobdefinition angeben und seine Bereitstellungspfad (mountPath) in Ihren Runnables. Informationen zum Erstellen eines Jobs, der Speicher-Volumes verwendet, finden Sie unter einem oder mehreren der folgenden Abschnitte:

Nichtflüchtigen Speicher verwenden

Für einen Job, der nichtflüchtige Speicher verwendet, gelten die folgenden Einschränkungen:

  • Alle nichtflüchtigen Speicher: Überprüfen Sie den Einschränkungen für alle nichtflüchtigen Speicher.

  • Neue und vorhandene nichtflüchtige Speicher im Vergleich: Jeder nichtflüchtige Speicher in einem Job kann entweder neu (in dem Job definiert und erstellt) oder vorhanden (bereits die in Ihrem Projekt erstellt und im Job angegeben wurden). Um einen nichtflüchtigen Speicher zu nutzen, muss es sein formatiert und im die VMs des Jobs, die sich am selben Standort wie der nichtflüchtige Speicher befinden müssen. stellt alle nichtflüchtigen Speicher bereit, die Sie in einen Job aufnehmen, und formatiert neue nichtflüchtige Speicher; Sie müssen jedoch alle vorhandene nichtflüchtige Speicher, die ein Job verwenden soll.

    Die unterstützten Standortoptionen, Formatierungsoptionen, und Halterungsoptionen zwischen neuen und vorhandenen nichtflüchtigen Speichern, wie im Folgenden beschrieben. Tabelle:

    Neue nichtflüchtige Speicher Vorhandene nichtflüchtige Speicher
    Formatoptionen

    Das nichtflüchtige Laufwerk wird automatisch mit einem ext4-Dateisystem formatiert.

    Sie müssen den nichtflüchtigen Speicher formatieren, um ein ext4-Dateisystem zu verwenden, bevor Sie ihn für einen Job verwenden können.

    Bereitstellungsoptionen

    Alle Optionen werden unterstützt.

    Alle Optionen außer „Schreiben“ werden unterstützt. Dies ist auf Einschränkungen von Modus für mehrere Autoren.

    Sie müssen den nichtflüchtigen Speicher von allen VMs trennen, an die er angehängt ist, bevor Sie ihn für einen Job verwenden können.
    Speicherortoptionen

    Sie können nur zonale nichtflüchtige Speicher erstellen.

    Sie können einen beliebigen Standort für Ihre Stelle auswählen. Die persistente Laufwerke werden in der Zone erstellt, in der Ihr Projekt ausgeführt wird.

    Sie können zonale und regionale nichtflüchtige Speicher auswählen.


    Sie müssen den Speicherort des Jobs (oder, falls angegeben, nur die zulässigen Speicherorte des Jobs) auf nur Speicherorte festlegen, die alle persistenten Laufwerke des Jobs enthalten. Bei einem zonalen nichtflüchtigen Speicher muss der Speicherort des Jobs beispielsweise der der Zone des Laufwerks sein. Bei einem regionalen nichtflüchtigen Speicher muss der Speicherort des Jobs entweder der der Region des Laufwerks oder, wenn Zonen angegeben werden, eine oder beide der Zonen sein, in denen sich der regionale nichtflüchtige Speicher befindet.

  • Instanzvorlagen: Wenn Sie Beim Erstellen dieses Jobs eine VM-Instanzvorlage verwenden, Sie müssen alle nichtflüchtigen Speicher für diesen Job in der Instanz anhängen Vorlage. Wenn Sie keine Instanzvorlage verwenden möchten, müssen Sie alle nichtflüchtigen Laufwerke direkt in der Jobdefinition anhängen.

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

Console

Im folgenden Beispiel wird in der Google Cloud Console ein Job erstellt, der ein Script ausführt, um eine Datei von einem vorhandenen zonalen nichtflüchtigen Laufwerk in der Zone us-central1-a zu lesen. Im Beispielskript wird davon ausgegangen, über einen zonalen nichtflüchtigen Speicher verfügt, der eine Textdatei namens example.txt im Stammverzeichnis.

Optional: Beispiel für einen zonalen nichtflüchtigen Speicher erstellen

Wenn Sie einen zonalen nichtflüchtigen Speicher erstellen möchten, mit dem Sie das Beispielscript ausführen können, gehen Sie so vor, bevor Sie den Job erstellen:

  1. Hängen Sie einen neuen, leeren nichtflüchtigen Speicher namens example-disk an eine Linux-VM im us-central1-a und führen Sie dann Befehle zum Formatieren und Bereitstellen auf der VM aus. auf dem Laufwerk. Eine Anleitung finden Sie unter Nichtflüchtigen Speicher zu Instanz hinzufügen.

    Trennen Sie die Verbindung zur VM noch nicht.

  2. Führen Sie die folgenden Befehle auf der VM aus, um example.txt auf dem nichtflüchtigen Laufwerk zu erstellen:

    1. Um das aktuelle Arbeitsverzeichnis in das Stammverzeichnis der nichtflüchtigen Speicher den folgenden Befehl ein:

      cd VM_MOUNT_PATH

      Ersetzen Sie VM_MOUNT_PATH durch den Pfad zum Verzeichnis, in dem der nichtflüchtige Speicher im vorherigen Schritt bereitgestellt wurde, z. B. /mnt/disks/example-disk.

    2. Drücken Sie Enter.

    3. Zum Erstellen und Definieren einer Datei mit dem Namen example.txt: geben Sie den folgenden Befehl ein:

      cat > example.txt

    4. Drücken Sie Enter.

    5. Geben Sie den Inhalt der Datei ein. Geben Sie beispielsweise Hello world! ein.

    6. Drücken Sie zum Speichern der Datei Ctrl+D (oder Command+D unter macOS).

    Wenn Sie fertig sind, können Sie die Verbindung zur VM trennen.

  3. Trennen Sie den nichtflüchtigen Speicher von der VM.

    • Wenn Sie die VM nicht mehr benötigen, können Sie sie löschen. Dadurch wird die Verbindung zum nichtflüchtigen Speicher automatisch getrennt.

    • Andernfalls trennen Sie den nichtflüchtigen Speicher. Eine Anleitung finden Sie unter Bootlaufwerke trennen und anhängen. Trennen Sie dabei das nichtflüchtige Laufwerk example-disk anstelle des Bootlaufwerks der VM.

Job erstellen, der den vorhandenen zonalen nichtflüchtigen Speicher verwendet

So erstellen Sie mit der Google Cloud Console einen Job, der vorhandene zonale persistente Laufwerke verwendet:

  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 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-disk-job ein.

    2. Konfigurieren Sie den Abschnitt Aufgabendetails:

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

        Um beispielsweise ein Skript auszuführen, das den Inhalt einer Datei ausgibt, den Namen example.txt hat und sich im Stammverzeichnis befindet des nichtflüchtigen Speichers, den dieser Job verwendet, gehen Sie so vor:

        1. Klicken Sie das Kästchen Script an. Ein Textfeld wird angezeigt.

        2. Geben Sie das folgende Skript in das Textfeld ein:

          echo "Here is the content of the example.txt file in the persistent disk."
cat MOUNT_PATH/example.txt

          Ersetzen Sie MOUNT_PATH durch den Pfad zu in dem Sie den nichtflüchtigen Speicher auf den VMs bereitstellen möchten, für diesen Job, z. B. /mnt/disks/example-disk.

        3. Klicken Sie auf Fertig.

      2. Geben Sie im Feld Task count (Aufgabenanzahl) die Anzahl der Aufgaben für diesen Job ein.

        Geben Sie beispielsweise 1 ein (Standardeinstellung).

      3. Geben Sie im Feld Parallelität die Anzahl der Aufgaben ein, die gleichzeitig ausgeführt werden sollen.

        Geben Sie beispielsweise 1 (Standardeinstellung) ein.

  4. Konfigurieren Sie die Seite Ressourcenspezifikationen:

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

    2. Wählen Sie den Standort für diese Stelle aus. Zur Verwendung eines vorhandenen zonalen nichtflüchtigen Speichers müssen die VMs eines Jobs die sich in derselben Zone befinden.

      1. Wählen Sie im Feld Region eine Region aus.

        Wenn Sie beispielsweise den Beispiel-zonalen nichtflüchtigen Speicher verwenden möchten, wählen Sie us-central1 (Iowa) (Standardeinstellung) aus.

      2. Wählen Sie im Feld Zone eine Zone aus.

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

  5. Konfigurieren Sie die Seite Zusätzliche Konfigurationen:

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

    2. Für jeden vorhandenen zonalen nichtflüchtigen Speicher, auf dem Sie die Bereitstellung vornehmen möchten gehen Sie so vor:

      1. Klicken Sie im Abschnitt Speichervolumen auf Neues Volume hinzufügen. Das Fenster Neues Volume wird angezeigt.

      2. Führen Sie im Fenster Neues Volume die folgenden Schritte aus:

        1. Wählen Sie im Abschnitt Volume-Typ die Option Nichtflüchtiger Speicher (Standardeinstellung) aus.

        2. Wählen Sie in der Liste Laufwerk ein Vorhandener zonaler nichtflüchtiger Speicher, auf dem Sie die Bereitstellung vornehmen möchten für diesen Job. Das Laufwerk muss sich in derselben Zone wie dieser Job befinden.

          Wählen Sie beispielsweise den vorhandenen zonalen nichtflüchtigen Speicher aus. die Sie vorbereitet haben und die sich im us-central1-a und enthält die Datei example.txt.

        3. Optional: Wenn Sie diesen zonalen nichtflüchtigen Speicher umbenennen möchten, gehen Sie so vor:

          1. Wählen Sie Gerätenamen anpassen aus.

          2. Geben Sie im Feld Gerätename den neuen Namen für das Laufwerk ein.

        4. Geben Sie im Feld Bereitstellungspfad den Bereitstellungspfad ein. (MOUNT_PATH) dafür nichtflüchtiger Speicher:

          Geben Sie beispielsweise Folgendes ein:

          /mnt/disks/EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME

          Ersetzen Sie EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME durch den Namen des Laufwerks. Wenn Sie den zonalen nichtflüchtigen Speicher umbenannt haben, verwenden Sie den neuen Namen.

          Ersetzen Sie beispielsweise EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME durch example-disk.

        5. Klicken Sie auf Fertig.

  6. Optional: Konfigurieren Sie die anderen Felder für diesen Job.

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

  8. Klicken Sie auf Erstellen.

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

gcloud

Im folgenden Beispiel wird mit der gcloud CLI ein Job erstellt, der einen vorhandenen nichtflüchtigen Speicher und einen neuen nichtflüchtigen Speicher hinzufügt und stellt ihn bereit. Der Job umfasst drei Aufgaben, die jeweils ein Skript ausführen, um eine Datei im neuen Nichtflüchtiger Speicher mit dem Namen output_task_TASK_INDEX.txt wobei TASK_INDEX der Index jeder Aufgabe ist: 0, 1 und 2.

Verwenden Sie den Befehl gcloud batch jobs submit, um mit der gcloud CLI einen Job zu erstellen, der nichtflüchtige Laufwerke verwendet. Geben Sie in der JSON-Konfigurationsdatei des Jobs die nichtflüchtigen Speicher in der instances und stellen Sie den nichtflüchtigen Speicher im Feld volumes bereit.

  1. Erstellen Sie eine JSON-Datei.

    • Wenn Sie für diesen Job keine Instanzvorlage verwenden, erstellen Sie eine JSON-Datei mit folgendem Inhalt:

      {
    "allocationPolicy": {
        "instances": [
            {
                "policy": {
                    "disks": [
                        {
                            "deviceName": "EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME",
                            "existingDisk": "projects/PROJECT_ID/EXISTING_PERSISTENT_DISK_LOCATION/disks/EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME"
                        },
                        {
                            "newDisk": {
                                "sizeGb": NEW_PERSISTENT_DISK_SIZE,
                                "type": "NEW_PERSISTENT_DISK_TYPE"
                            },
                            "deviceName": "NEW_PERSISTENT_DISK_NAME"
                        }
                    ]
                }
            }
        ],
        "location": {
            "allowedLocations": [
                "EXISTING_PERSISTENT_DISK_LOCATION"
            ]
        }
    },
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> /mnt/disks/NEW_PERSISTENT_DISK_NAME/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
                        }
                    }
                ],
                "volumes": [
                    {
                        "deviceName": "NEW_PERSISTENT_DISK_NAME",
                        "mountPath": "/mnt/disks/NEW_PERSISTENT_DISK_NAME",
                        "mountOptions": "rw,async"
                    },
                    {

                        "deviceName": "EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME",
                        "mountPath": "/mnt/disks/EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME"
                    }
                ]
            },
            "taskCount":3
        }
    ],
    "logsPolicy": {
        "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

      Ersetzen Sie Folgendes:

      • PROJECT_ID: die Projekt-ID Ihres Projekts.
      • EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME: der Name eines vorhandenen nichtflüchtigen Speichers.
      • EXISTING_PERSISTENT_DISK_LOCATION: die Speicherort eines vorhandenen nichtflüchtigen Speichers. Für jede vorhandene zonale Nichtflüchtiger Speicher muss der Speicherort des Jobs die Zone des Laufwerks sein. für muss der Speicherort des Jobs entweder die Region des Laufwerks oder, bei Angabe von Zonen, eine oder beiden spezifischen Zonen, in denen der regionale nichtflüchtige Speicher befindet. Wenn Sie keine vorhandenen nichtflüchtigen Laufwerke angeben, können Sie einen beliebigen Speicherort auswählen. Weitere Informationen zum Feld allowedLocations.
      • NEW_PERSISTENT_DISK_SIZE: die Größe des den neuen nichtflüchtigen Speicher in GB. Die zulässigen Größen hängen vom Typ des nichtflüchtigen Speichers ab. Die Mindestgröße beträgt jedoch häufig 10 GB (10) und die maximale Größe 64 TB (64000).
      • NEW_PERSISTENT_DISK_TYPE: den Laufwerktyp des neuen nichtflüchtigen Speichers, entweder pd-standard, pd-balanced, pd-ssd oder pd-extreme. Der Standardlaufwerktyp für nichtflüchtige Laufwerke, die nicht als Bootlaufwerk dienen, ist pd-standard.
      • NEW_PERSISTENT_DISK_NAME: Name des neuen nichtflüchtigen Laufwerks.

    • Wenn Sie mit einer VM-Instanzvorlage für diesen Job, wie oben gezeigt eine JSON-Datei erstellen, außer dass Feld „instances“ Dabei gilt:

      "instances": [
    {
        "instanceTemplate": "INSTANCE_TEMPLATE_NAME"
    }
],

      wobei INSTANCE_TEMPLATE_NAME der Name ist der Instanzvorlage für diesen Job. Bei einem Job, der nichtflüchtige Laufwerke verwendet, müssen in dieser Instanzvorlage die nichtflüchtigen Laufwerke definiert und angehängt werden, die für den Job verwendet werden sollen. In diesem Beispiel Die Vorlage muss einen neuen nichtflüchtigen Speicher namens NEW_PERSISTENT_DISK_NAME und und hängen Sie einen vorhandenen nichtflüchtigen Speicher mit dem Namen EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME.

  2. Führen Sie dazu diesen Befehl aus:

    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: der Pfad für eine JSON-Datei mit den Konfigurationsdetails des Jobs.

API

Im folgenden Beispiel wird mit der Batch API ein Job erstellt, mit dem ein vorhandener und ein neuer nichtflüchtiger Speicher angehängt und bereitgestellt werden. Der Job hat drei Aufgaben, bei denen jeweils ein Script ausgeführt wird, um eine Datei auf dem neuen nichtflüchtigen Laufwerk namens output_task_TASK_INDEX.txt zu erstellen. Dabei ist TASK_INDEX der Index der jeweiligen Aufgabe: 0, 1 und 2.

Verwenden Sie die jobs.create-Methode, um mit der Batch API einen Job zu erstellen, der nichtflüchtige Speicher nutzt. Geben Sie in der Anfrage die nichtflüchtigen Speicher in der instances und stellen Sie den nichtflüchtigen Speicher im Feld volumes bereit.

  • Wenn Sie für diesen Job keine Instanzvorlage verwenden, stellen Sie die folgende Anfrage:

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

{
    "allocationPolicy": {
        "instances": [
            {
                "policy": {
                    "disks": [
                        {
                            "deviceName": "EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME",
                            "existingDisk": "projects/PROJECT_ID/EXISTING_PERSISTENT_DISK_LOCATION/disks/EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME"
                        },
                        {
                            "newDisk": {
                                "sizeGb": NEW_PERSISTENT_DISK_SIZE,
                                "type": "NEW_PERSISTENT_DISK_TYPE"
                            },
                            "deviceName": "NEW_PERSISTENT_DISK_NAME"
                        }
                    ]
                }
            }
        ],
        "location": {
            "allowedLocations": [
                "EXISTING_PERSISTENT_DISK_LOCATION"
            ]
        }
    },
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> /mnt/disks/NEW_PERSISTENT_DISK_NAME/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
                        }
                    }
                ],
                "volumes": [
                    {
                        "deviceName": "NEW_PERSISTENT_DISK_NAME",
                        "mountPath": "/mnt/disks/NEW_PERSISTENT_DISK_NAME",
                        "mountOptions": "rw,async"
                    },
                    {

                        "deviceName": "EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME",
                        "mountPath": "/mnt/disks/EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME"
                    }
                ]
            },
            "taskCount":3
        }
    ],
    "logsPolicy": {
        "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

    Ersetzen Sie Folgendes:

    • PROJECT_ID: die Projekt-ID Ihres Projekts.
    • LOCATION: der Standort des Jobs.
    • JOB_NAME: Der Name des Jobs.
    • EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME: der Name eines vorhandenen nichtflüchtigen Speichers.
    • EXISTING_PERSISTENT_DISK_LOCATION: der Speicherort eines vorhandenen nichtflüchtigen Speichers. Für jedes vorhandene zonale Laufwerk muss der Speicherort des Jobs die Zone des Laufwerks sein. Für jedes vorhandene regionale Laufwerk muss der Speicherort des Jobs entweder die Region des Laufwerks oder, wenn Zonen angegeben werden, eine oder beide der Zonen sein, in denen sich das regionale Laufwerk befindet. Wenn Sie keine vorhandene persistente können Sie einen beliebigen Speicherort auswählen. Weitere Informationen zum Feld allowedLocations
    • NEW_PERSISTENT_DISK_SIZE: die Größe des den neuen nichtflüchtigen Speicher in GB. Die zulässigen Größen hängen vom Typ des nichtflüchtigen Speichers ab. Die Mindestgröße beträgt jedoch häufig 10 GB (10) und die maximale Größe 64 TB (64000).
    • NEW_PERSISTENT_DISK_TYPE: den Laufwerktyp des neuen nichtflüchtigen Speichers, entweder pd-standard, pd-balanced, pd-ssd oder pd-extreme. Der Standardlaufwerktyp für nichtflüchtige Laufwerke, die nicht als Bootlaufwerk dienen, ist pd-standard.
    • NEW_PERSISTENT_DISK_NAME: Name des neuen nichtflüchtigen Laufwerks.

  • Wenn Sie für diesen Job eine VM-Instanzvorlage verwenden, erstellen Sie eine JSON-Datei wie oben gezeigt. Ersetzen Sie dabei das Feld instances durch Folgendes:

    "instances": [
    {
        "instanceTemplate": "INSTANCE_TEMPLATE_NAME"
    }
],
...

    Dabei ist INSTANCE_TEMPLATE_NAME der Name der Instanzvorlage für diesen Job. Für einen Job, bei dem nichtflüchtigen Speichers definieren und anhängen, nichtflüchtige Speicher, die der Job verwenden soll. In diesem Beispiel muss die Vorlage ein neues nichtflüchtiges Laufwerk mit dem Namen NEW_PERSISTENT_DISK_NAME definieren und anhängen sowie ein vorhandenes nichtflüchtiges Laufwerk mit dem Namen EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME anhängen.

C++

Um einen Batchjob zu erstellen, der neue oder vorhandene verwendet nichtflüchtige Speicher mit die Cloud-Clientbibliotheken für C++, verwenden Sie CreateJob-Funktion und Folgendes enthalten:

  • Wenn Sie nichtflüchtige Laufwerke für einen Job an die VMs anhängen möchten, geben Sie einen der folgenden Befehle ein:
    • Wenn Sie für diesen Job keine VM-Instanzvorlage verwenden, verwenden Sie die Methode set_remote_path.
    • Wenn Sie für diesen Job eine VM-Instanzvorlage verwenden, verwenden Sie die Methode set_instance_template.
  • Verwenden Sie das Feld volumes zusammen mit den Feldern deviceName und mountPath, um die nichtflüchtigen Laufwerke mit dem Job zu verbinden. Bei neuen nichtflüchtigen Speichern gilt: verwenden Sie das Feld mountOptions, um den Schreibvorgang zu ermöglichen.

Ein Codebeispiel für einen ähnlichen Anwendungsfall finden Sie unter Cloud Storage-Bucket verwenden

Go

Um einen Batchjob zu erstellen, der neue oder vorhandene verwendet nichtflüchtige Speicher mit die Cloud-Clientbibliotheken für Go, verwenden Sie CreateJob-Funktion und Folgendes enthalten:

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 with persistent disk
func createJobWithPD(w io.Writer, projectID, jobName, pdName string) error {
	// jobName := job-name
	// pdName := disk-name
	ctx := context.Background()
	batchClient, err := batch.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("batchClient error: %w", err)
	}
	defer batchClient.Close()

	runn := &batchpb.Runnable{
		Executable: &batchpb.Runnable_Script_{
			Script: &batchpb.Runnable_Script{
				Command: &batchpb.Runnable_Script_Text{
					Text: "echo Hello world from script 1 for task ${BATCH_TASK_INDEX}",
				},
			},
		},
	}
	volume := &batchpb.Volume{
		MountPath: fmt.Sprintf("/mnt/disks/%v", pdName),
		Source: &batchpb.Volume_DeviceName{
			DeviceName: pdName,
		},
	}

	// The disk type of the new persistent disk, either pd-standard,
	// pd-balanced, pd-ssd, or pd-extreme. For Batch jobs, the default is pd-balanced
	disk := &batchpb.AllocationPolicy_Disk{
		Type:   "pd-balanced",
		SizeGb: 10,
	}

	taskSpec := &batchpb.TaskSpec{
		ComputeResource: &batchpb.ComputeResource{
			// CpuMilli is milliseconds per cpu-second. This means the task requires 1 CPU.
			CpuMilli:  1000,
			MemoryMib: 16,
		},
		MaxRunDuration: &durationpb.Duration{
			Seconds: 3600,
		},
		MaxRetryCount: 2,
		Runnables:     []*batchpb.Runnable{runn},
		Volumes:       []*batchpb.Volume{volume},
	}

	taskGroups := []*batchpb.TaskGroup{
		{
			TaskCount: 4,
			TaskSpec:  taskSpec,
		},
	}

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

	// Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
	// Read more about local disks here: https://cloud.google.com/compute/docs/disks/persistent-disks
	allocationPolicy := &batchpb.AllocationPolicy{
		Instances: []*batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicyOrTemplate{{
			PolicyTemplate: &batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicyOrTemplate_Policy{
				Policy: &batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicy{
					MachineType: "n1-standard-1",
					Disks: []*batchpb.AllocationPolicy_AttachedDisk{
						{
							Attached: &batchpb.AllocationPolicy_AttachedDisk_NewDisk{
								NewDisk: disk,
							},
							DeviceName: pdName,
						},
					},
				},
			},
		}},
	}

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

	job := &batchpb.Job{
		Name:             jobName,
		TaskGroups:       taskGroups,
		AllocationPolicy: allocationPolicy,
		Labels:           labels,
		LogsPolicy:       logsPolicy,
	}

	request := &batchpb.CreateJobRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, "us-central1"),
		JobId:  jobName,
		Job:    job,
	}

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

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

Java

Um einen Batchjob zu erstellen, der neue oder vorhandene verwendet nichtflüchtige Speicher mit die Cloud-Clientbibliotheken für Java, verwenden Sie CreateJobRequest Kurs und Folgendes enthalten:

Verwenden Sie beispielsweise das folgende Codebeispiel:


import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy;
import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy.AttachedDisk;
import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy.Disk;
import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy.InstancePolicy;
import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate;
import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy.LocationPolicy;
import com.google.cloud.batch.v1.BatchServiceClient;
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.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.cloud.batch.v1.Volume;
import com.google.common.collect.Lists;
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 CreatePersistentDiskJob {

  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 Google 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";
    // The size of the new persistent disk in GB.
    // The allowed sizes depend on the type of persistent disk,
    // but the minimum is often 10 GB (10) and the maximum is often 64 TB (64000).
    int diskSize = 10;
    // The name of the new persistent disk.
    String newPersistentDiskName = "DISK-NAME";
    // The name of an existing persistent disk.
    String existingPersistentDiskName = "EXISTING-DISK-NAME";
    // The location of an existing persistent disk. For more info :
    // https://cloud.google.com/batch/docs/create-run-job-storage#gcloud
    String location = "regions/us-central1";
    // The disk type of the new persistent disk, either pd-standard,
    // pd-balanced, pd-ssd, or pd-extreme. For Batch jobs, the default is pd-balanced.
    String newDiskType = "pd-balanced";

    createPersistentDiskJob(projectId, region, jobName, newPersistentDiskName,
            diskSize, existingPersistentDiskName, location, newDiskType);
  }

  // Creates a job that attaches and mounts an existing persistent disk and a new persistent disk
  public static Job createPersistentDiskJob(String projectId, String region, String jobName,
                                            String newPersistentDiskName, int diskSize,
                                            String existingPersistentDiskName,
                                            String location, String newDiskType)
      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.
    try (BatchServiceClient batchServiceClient = BatchServiceClient.create()) {
      // Define what will be done as part of the job.
      String text = "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. "
              + ">> /mnt/disks/NEW_PERSISTENT_DISK_NAME/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt";
      Runnable runnable =
          Runnable.newBuilder()
              .setScript(
                  Script.newBuilder()
                      .setText(text)
                      // 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();

      TaskSpec task = TaskSpec.newBuilder()
              // Jobs can be divided into tasks. In this case, we have only one task.
              .addAllVolumes(volumes(newPersistentDiskName, existingPersistentDiskName))
              .addRunnables(runnable)
              .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(3)
          .setParallelism(1)
          .setTaskSpec(task)
          .build();

      // Policies are used to define the type of virtual machines the tasks will run on.
      InstancePolicy policy = InstancePolicy.newBuilder()
              .addAllDisks(attachedDisks(newPersistentDiskName, diskSize, newDiskType,
                  projectId, location, existingPersistentDiskName))
              .build();

      AllocationPolicy allocationPolicy =
          AllocationPolicy.newBuilder()
              .addInstances(
                  InstancePolicyOrTemplate.newBuilder()
                      .setPolicy(policy))
                  .setLocation(LocationPolicy.newBuilder().addAllowedLocations(location))
              .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 option.
              .setLogsPolicy(
                  LogsPolicy.newBuilder().setDestination(LogsPolicy.Destination.CLOUD_LOGGING))
              .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());

      return result;
    }
  }

  // Creates link to existing disk and creates configuration for new disk
  private static Iterable<AttachedDisk> attachedDisks(String newPersistentDiskName, int diskSize,
                                                      String newDiskType, String projectId,
                                                      String existingPersistentDiskLocation,
                                                      String existingPersistentDiskName) {
    AttachedDisk newDisk = AttachedDisk.newBuilder()
            .setDeviceName(newPersistentDiskName)
            .setNewDisk(Disk.newBuilder().setSizeGb(diskSize).setType(newDiskType))
            .build();

    String diskPath = String.format("projects/%s/%s/disks/%s", projectId,
            existingPersistentDiskLocation, existingPersistentDiskName);

    AttachedDisk existingDisk = AttachedDisk.newBuilder()
            .setDeviceName(existingPersistentDiskName)
            .setExistingDisk(diskPath)
            .build();

    return Lists.newArrayList(existingDisk, newDisk);
  }

  // Describes a volume and parameters for it to be mounted to a VM.
  private static Iterable<Volume> volumes(String newPersistentDiskName,
                                          String existingPersistentDiskName) {
    Volume newVolume = Volume.newBuilder()
            .setDeviceName(newPersistentDiskName)
            .setMountPath("/mnt/disks/" + newPersistentDiskName)
            .addMountOptions("rw")
            .addMountOptions("async")
            .build();

    Volume existingVolume = Volume.newBuilder()
            .setDeviceName(existingPersistentDiskName)
            .setMountPath("/mnt/disks/" + existingPersistentDiskName)
            .build();

    return Lists.newArrayList(newVolume, existingVolume);
  }
}

Node.js

Um einen Batchjob zu erstellen, der neue oder vorhandene verwendet nichtflüchtige Speicher mit Die Cloud-Clientbibliotheken für Node.js verwenden die Methode createJob-Methode und Folgendes enthalten:

// 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();

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
// Project ID or project number of the Google Cloud project you want to use.
const projectId = await batchClient.getProjectId();
// The name of the job that will be created.
// It needs to be unique for each project and region pair.
const jobName = 'batch-create-persistent-disk-job';
// 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
const region = 'europe-central2';
// The name of an existing persistent disk.
const existingPersistentDiskName = 'existing-persistent-disk-name';
// The name of the new persistent disk.
const newPersistentDiskName = 'new-persistent-disk-name';
// The size of the new persistent disk in GB.
// The allowed sizes depend on the type of persistent disk,
// but the minimum is often 10 GB (10) and the maximum is often 64 TB (64000).
const diskSize = 10;
// The location of an existing persistent disk. For more info :
// https://cloud.google.com/batch/docs/create-run-job-storage#gcloud
const location = 'regions/us-central1';
// The disk type of the new persistent disk, either pd-standard,
// pd-balanced, pd-ssd, or pd-extreme. For Batch jobs, the default is pd-balanced.
const newDiskType = 'pd-balanced';

// Define what will be done as part of the job.
const runnable = new batch.Runnable({
  script: new batch.Runnable.Script({
    commands: [
      '-c',
      'echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}.' +
        '>> /mnt/disks/NEW_PERSISTENT_DISK_NAME/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt',
    ],
  }),
});

// Define volumes and their parameters to be mounted to a VM.
const newVolume = new batch.Volume({
  deviceName: newPersistentDiskName,
  mountPath: `/mnt/disks/${newPersistentDiskName}`,
  mountOptions: ['rw', 'async'],
});

const existingVolume = new batch.Volume({
  deviceName: existingPersistentDiskName,
  mountPath: `/mnt/disks/${existingPersistentDiskName}`,
});

const task = new batch.TaskSpec({
  runnables: [runnable],
  volumes: [newVolume, existingVolume],
  maxRetryCount: 2,
  maxRunDuration: {seconds: 3600},
});

// Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
const group = new batch.TaskGroup({
  taskCount: 3,
  taskSpec: task,
});

const newDisk = new batch.AllocationPolicy.Disk({
  type: newDiskType,
  sizeGb: diskSize,
});

// Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
// Read more about local disks here: https://cloud.google.com/compute/docs/disks/persistent-disks
const instancePolicy = new batch.AllocationPolicy.InstancePolicy({
  disks: [
    // Create configuration for new disk
    new batch.AllocationPolicy.AttachedDisk({
      deviceName: newPersistentDiskName,
      newDisk,
    }),
    // Create link to existing disk
    new batch.AllocationPolicy.AttachedDisk({
      existingDisk: `projects/${projectId}/${location}/disks/${existingPersistentDiskName}`,
      deviceName: existingPersistentDiskName,
    }),
  ],
});

const locationPolicy = new batch.AllocationPolicy.LocationPolicy({
  allowedLocations: [location],
});

const allocationPolicy = new batch.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate({
  instances: [{policy: instancePolicy}],
  location: locationPolicy,
});

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

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

await callCreateBatchPersistentDiskJob();

Python

Wenn Sie mit den Cloud-Clientbibliotheken für Python einen Batchjob erstellen möchten, der neue oder vorhandene persistente Laufwerke verwendet, verwenden Sie die Funktion CreateJob und geben Sie Folgendes an:

  • Wenn Sie nichtflüchtige Laufwerke für einen Job an die VMs anhängen möchten, geben Sie einen der folgenden Befehle ein:
  • Stellen Sie die nichtflüchtigen Speicher für den Job mit der Methode Volume Kurs mit dem Attribut device_name und mount_path. Verwenden Sie für neue nichtflüchtige Speicher auch das Attribut mount_options, um das Schreiben zu aktivieren.

Verwenden Sie dazu beispielsweise das folgende Codebeispiel:

from google.cloud import batch_v1


def create_with_pd_job(
    project_id: str,
    region: str,
    job_name: str,
    disk_name: str,
    zone: str,
    existing_disk_name=None,
) -> batch_v1.Job:
    """
    This method shows how to create a sample Batch Job that will run
    a simple command on Cloud Compute instances with mounted persistent disk.

    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.
        disk_name: name of the disk to be mounted for your Job.
        existing_disk_name(optional): existing disk name, which you want to attach to a job

    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 from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> /mnt/disks/"
        + disk_name
        + "/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
    )
    task.runnables = [runnable]
    task.max_retry_count = 2
    task.max_run_duration = "3600s"

    volume = batch_v1.Volume()
    volume.device_name = disk_name
    volume.mount_path = f"/mnt/disks/{disk_name}"
    task.volumes = [volume]

    if existing_disk_name:
        volume2 = batch_v1.Volume()
        volume2.device_name = existing_disk_name
        volume2.mount_path = f"/mnt/disks/{existing_disk_name}"
        task.volumes.append(volume2)

    # 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

    disk = batch_v1.AllocationPolicy.Disk()
    # The disk type of the new persistent disk, either pd-standard,
    # pd-balanced, pd-ssd, or pd-extreme. For Batch jobs, the default is pd-balanced
    disk.type_ = "pd-balanced"
    disk.size_gb = 10

    # Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
    # Read more about local disks here: https://cloud.google.com/compute/docs/disks/persistent-disks
    policy = batch_v1.AllocationPolicy.InstancePolicy()
    policy.machine_type = "n1-standard-1"

    attached_disk = batch_v1.AllocationPolicy.AttachedDisk()
    attached_disk.new_disk = disk
    attached_disk.device_name = disk_name
    policy.disks = [attached_disk]

    if existing_disk_name:
        attached_disk2 = batch_v1.AllocationPolicy.AttachedDisk()
        attached_disk2.existing_disk = (
            f"projects/{project_id}/zones/{zone}/disks/{existing_disk_name}"
        )
        attached_disk2.device_name = existing_disk_name
        policy.disks.append(attached_disk2)

    instances = batch_v1.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate()
    instances.policy = policy

    allocation_policy = batch_v1.AllocationPolicy()
    allocation_policy.instances = [instances]

    location = batch_v1.AllocationPolicy.LocationPolicy()
    location.allowed_locations = [f"zones/{zone}"]
    allocation_policy.location = location

    job = batch_v1.Job()
    job.task_groups = [group]
    job.allocation_policy = allocation_policy
    job.labels = {"env": "testing", "type": "script"}

    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)

Lokale SSD verwenden

Für Jobs, bei denen lokale SSDs verwendet werden, gelten die folgenden Einschränkungen:

Sie können einen Job erstellen, der eine lokale SSD verwendet, mit der Methode gcloud CLI, Batch API, Java oder Python verwenden. Im folgenden Beispiel wird beschrieben, wie Sie einen Job erstellen, mit dem Sie eine lokale SSD bereitstellt. Der Job umfasst außerdem 3 Aufgaben Jeder dieser Server führt ein Skript aus, um eine Datei mit dem Namen output_task_TASK_INDEX.txt, wobei TASK_INDEX ist der Index jeder Aufgabe: 0, 1 und 2.

gcloud

So erstellen Sie einen Job, der lokale SSDs verwendet: gcloud CLI verwenden, verwenden Sie die gcloud batch jobs submit-Befehl Erstellen und binden Sie in der JSON-Konfigurationsdatei des Jobs die lokalen SSDs im Feld instances und stellen Sie sie im Feld volumes bereit.

  1. Erstellen Sie eine JSON-Datei.

    • Wenn Sie für diesen Job keine Instanzvorlage verwenden, erstellen Sie eine JSON-Datei mit folgendem Inhalt:

      {
    "allocationPolicy": {
        "instances": [
            {
                "policy": {
                    "machineType": MACHINE_TYPE,
                    "disks": [
                        {
                            "newDisk": {
                                "sizeGb": LOCAL_SSD_SIZE,
                                "type": "local-ssd"
                            },
                            "deviceName": "LOCAL_SSD_NAME"
                        }
                    ]
                }
            }
        ]
    },
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> /mnt/disks/LOCAL_SSD_NAME/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
                        }
                    }
                ],
                "volumes": [
                    {
                        "deviceName": "LOCAL_SSD_NAME",
                        "mountPath": "/mnt/disks/LOCAL_SSD_NAME",
                        "mountOptions": "rw,async"
                    }
                ]
            },
            "taskCount":3
        }
    ],
    "logsPolicy": {
        "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

      Ersetzen Sie Folgendes:

      • MACHINE_TYPE: die Maschinentyp, bei dem es sich um vordefiniert oder benutzerdefiniert, der VMs des Jobs. Die zulässige Anzahl lokaler SSDs hängt vom Maschinentyp der VMs Ihres Jobs ab.
      • LOCAL_SSD_NAME: der Name einer lokalen SSD, die für diesen Job erstellt wurde.
      • LOCAL_SSD_SIZE: die Größe von alle lokalen SSDs in GB an. Jede lokale SSD hat 375 GB, muss dieser Wert ein Vielfaches von 375 GB sein. Legen Sie diesen Wert beispielsweise für zwei lokale SSDs auf 750 GB fest.

    • Wenn Sie mit einer VM-Instanzvorlage für diesen Job, wie oben gezeigt eine JSON-Datei erstellen, außer dass Feld „instances“ Dabei gilt:

      "instances": [
    {
        "instanceTemplate": "INSTANCE_TEMPLATE_NAME"
    }
],

      wobei INSTANCE_TEMPLATE_NAME der Name ist der Instanzvorlage für diesen Job. Bei einem Job, der lokale SSDs verwendet, müssen in dieser Instanzvorlage die lokalen SSDs definiert und angehängt werden, die für den Job verwendet werden sollen. In diesem Beispiel muss die Vorlage eine lokale SSD mit dem Namen LOCAL_SSD_NAME definieren und anhängen.

  2. Führen Sie dazu diesen Befehl aus:

    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: der Pfad zu einer JSON-Datei mit den Konfigurationsdetails des Jobs.

API

So erstellen Sie einen Job, der lokale SSDs verwendet: Batch API verwenden, verwenden Sie jobs.create-Methode. Erstellen Sie in der Anfrage die lokalen SSDs in der instances und stellen Sie die lokalen SSDs im Feld volumes bereit.

  • Wenn Sie für diesen Job keine Instanzvorlage verwenden, gehen Sie so vor: Anfrage:

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

{
    "allocationPolicy": {
        "instances": [
            {
                "policy": {
                    "machineType": MACHINE_TYPE,
                    "disks": [
                        {
                            "newDisk": {
                                "sizeGb": LOCAL_SSD_SIZE,
                                "type": "local-ssd"
                            },
                            "deviceName": "LOCAL_SSD_NAME"
                        }
                    ]
                }
            }
        ]
    },
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> /mnt/disks/LOCAL_SSD_NAME/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
                        }
                    }
                ],
                "volumes": [
                    {
                        "deviceName": "LOCAL_SSD_NAME",
                        "mountPath": "/mnt/disks/LOCAL_SSD_NAME",
                        "mountOptions": "rw,async"
                    }
                ]
            },
            "taskCount":3
        }
    ],
    "logsPolicy": {
        "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

    Ersetzen Sie Folgendes:

    • PROJECT_ID: die Projekt-ID Ihres Projekts.
    • LOCATION: den Standort der Stelle.
    • JOB_NAME: Der Name des Jobs.
    • MACHINE_TYPE: Der Maschinentyp der VMs des Jobs. Dieser kann vordefiniert oder benutzerdefiniert sein. Die zulässige Anzahl lokaler SSDs hängt vom Maschinentyp der VMs Ihres Jobs ab.
    • LOCAL_SSD_NAME: Der Name einer lokalen SSD, die für diesen Job erstellt wurde.
    • LOCAL_SSD_SIZE: die Größe von alle lokalen SSDs in GB an. Jede lokale SSD hat 375 GB, muss dieser Wert ein Vielfaches von 375 GB sein. Für Legen Sie diesen Wert beispielsweise für zwei lokale SSDs auf 750 GB fest.

  • Wenn Sie für diesen Job eine VM-Instanzvorlage verwenden, erstellen Sie eine JSON-Datei wie oben gezeigt. Ersetzen Sie dabei das Feld instances durch Folgendes:

    "instances": [
    {
        "instanceTemplate": "INSTANCE_TEMPLATE_NAME"
    }
],
...

    Dabei ist INSTANCE_TEMPLATE_NAME der Name. der Instanzvorlage für diesen Job. Bei einem Job, der lokale SSDs verwendet, müssen in dieser Instanzvorlage die lokalen SSDs definiert und angehängt werden, die für den Job verwendet werden sollen. In diesem Beispiel muss die Vorlage eine lokale SSD mit dem Namen LOCAL_SSD_NAME definieren und anhängen.

Go

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 with local SSD
// Note: local SSD does not guarantee Local SSD data persistence.
// More details here: https://cloud.google.com/compute/docs/disks/local-ssd#data_persistence
func createJobWithSSD(w io.Writer, projectID, jobName, ssdName string) error {
	// jobName := job-name
	// ssdName := disk-name
	ctx := context.Background()
	batchClient, err := batch.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("batchClient error: %w", err)
	}
	defer batchClient.Close()

	runn := &batchpb.Runnable{
		Executable: &batchpb.Runnable_Script_{
			Script: &batchpb.Runnable_Script{
				Command: &batchpb.Runnable_Script_Text{
					Text: "echo Hello world from script 1 for task ${BATCH_TASK_INDEX}",
				},
			},
		},
	}
	volume := &batchpb.Volume{
		MountPath: fmt.Sprintf("/mnt/disks/%v", ssdName),
		Source: &batchpb.Volume_DeviceName{
			DeviceName: ssdName,
		},
	}

	// The size of all the local SSDs in GB. Each local SSD is 375 GB,
	// so this value must be a multiple of 375 GB.
	// For example, for 2 local SSDs, set this value to 750 GB.
	disk := &batchpb.AllocationPolicy_Disk{
		Type:   "local-ssd",
		SizeGb: 375,
	}

	taskSpec := &batchpb.TaskSpec{
		ComputeResource: &batchpb.ComputeResource{
			// CpuMilli is milliseconds per cpu-second. This means the task requires 1 CPU.
			CpuMilli:  1000,
			MemoryMib: 16,
		},
		MaxRunDuration: &durationpb.Duration{
			Seconds: 3600,
		},
		MaxRetryCount: 2,
		Runnables:     []*batchpb.Runnable{runn},
		Volumes:       []*batchpb.Volume{volume},
	}

	taskGroups := []*batchpb.TaskGroup{
		{
			TaskCount: 4,
			TaskSpec:  taskSpec,
		},
	}

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

	allocationPolicy := &batchpb.AllocationPolicy{
		Instances: []*batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicyOrTemplate{{
			PolicyTemplate: &batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicyOrTemplate_Policy{
				Policy: &batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicy{
					// The allowed number of local SSDs depends on the machine type for your job's VMs.
					// In this case, we tell the system to use "n1-standard-1" machine type, which require to attach local ssd manually.
					// Read more about local disks here: https://cloud.google.com/compute/docs/disks/local-ssd#lssd_disk_options
					MachineType: "n1-standard-1",
					Disks: []*batchpb.AllocationPolicy_AttachedDisk{
						{
							Attached: &batchpb.AllocationPolicy_AttachedDisk_NewDisk{
								NewDisk: disk,
							},
							DeviceName: ssdName,
						},
					},
				},
			},
		}},
	}

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

	job := &batchpb.Job{
		Name:             jobName,
		TaskGroups:       taskGroups,
		AllocationPolicy: allocationPolicy,
		Labels:           labels,
		LogsPolicy:       logsPolicy,
	}

	request := &batchpb.CreateJobRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, "us-central1"),
		JobId:  jobName,
		Job:    job,
	}

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

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

Java 


import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy;
import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy.AttachedDisk;
import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy.Disk;
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.CreateJobRequest;
import com.google.cloud.batch.v1.Job;
import com.google.cloud.batch.v1.LogsPolicy;
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.cloud.batch.v1.Volume;
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 CreateLocalSsdJob {

  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 Google 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";
    // The name of a local SSD created for this job.
    String localSsdName = "SSD-NAME";
    // The machine type, which can be predefined or custom, of the job's VMs.
    // The allowed number of local SSDs depends on the machine type
    // for your job's VMs are listed on: https://cloud.google.com/compute/docs/disks#localssds
    String machineType = "c3d-standard-8-lssd";
    // The size of all the local SSDs in GB. Each local SSD is 375 GB,
    // so this value must be a multiple of 375 GB.
    // For example, for 2 local SSDs, set this value to 750 GB.
    int ssdSize = 375;

    createLocalSsdJob(projectId, region, jobName, localSsdName, ssdSize, machineType);
  }

  // Create a job that uses local SSDs
  public static Job createLocalSsdJob(String projectId, String region, String jobName,
                                      String localSsdName, int ssdSize, String machineType)
      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.
    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();

      Volume volume = Volume.newBuilder()
          .setDeviceName(localSsdName)
          .setMountPath("/mnt/disks/" + localSsdName)
          .addMountOptions("rw")
          .addMountOptions("async")
          .build();

      TaskSpec task = TaskSpec.newBuilder()
          // Jobs can be divided into tasks. In this case, we have only one task.
          .addVolumes(volume)
          .addRunnables(runnable)
          .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(3)
          .setParallelism(1)
          .setTaskSpec(task)
          .build();

      // Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
      InstancePolicy policy = InstancePolicy.newBuilder()
          .setMachineType(machineType)
          .addDisks(AttachedDisk.newBuilder()
              .setDeviceName(localSsdName)
              // For example, local SSD uses type "local-ssd".
              // Persistent disks and boot disks use "pd-balanced", "pd-extreme", "pd-ssd"
              // or "pd-standard".
              .setNewDisk(Disk.newBuilder().setSizeGb(ssdSize).setType("local-ssd")))
          .build();

      AllocationPolicy allocationPolicy =
          AllocationPolicy.newBuilder()
              .addInstances(
                  InstancePolicyOrTemplate.newBuilder()
                      .setPolicy(policy)
                      .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(LogsPolicy.Destination.CLOUD_LOGGING))
              .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());

      return result;
    }
  }
}

Node.js 

// 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();

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
// Project ID or project number of the Google Cloud project you want to use.
const projectId = await batchClient.getProjectId();
// 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
const region = 'europe-central2';
// The name of the job that will be created.
// It needs to be unique for each project and region pair.
const jobName = 'batch-local-ssd-job';
// The name of a local SSD created for this job.
const localSsdName = 'ssd-name';
// The machine type, which can be predefined or custom, of the job's VMs.
// The allowed number of local SSDs depends on the machine type
// for your job's VMs are listed on: https://cloud.google.com/compute/docs/disks#localssds
const machineType = 'c3d-standard-8-lssd';
// The size of all the local SSDs in GB. Each local SSD is 375 GB,
// so this value must be a multiple of 375 GB.
// For example, for 2 local SSDs, set this value to 750 GB.
const ssdSize = 375;

// Define what will be done as part of the job.
const runnable = new batch.Runnable({
  script: new batch.Runnable.Script({
    commands: [
      '-c',
      'echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks.',
    ],
  }),
});

const task = new batch.TaskSpec({
  runnables: [runnable],
  maxRetryCount: 2,
  maxRunDuration: {seconds: 3600},
});

// Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
const group = new batch.TaskGroup({
  taskCount: 3,
  taskSpec: task,
});

// Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
const instancePolicy = new batch.AllocationPolicy.InstancePolicy({
  machineType,
  disks: [
    new batch.AllocationPolicy.AttachedDisk({
      deviceName: localSsdName,
      // For example, local SSD uses type "local-ssd".
      // Persistent disks and boot disks use "pd-balanced", "pd-extreme", "pd-ssd"
      // or "pd-standard".
      newDisk: new batch.AllocationPolicy.AttachedDisk({
        type: 'local-ssd',
        sizeGb: ssdSize,
      }),
    }),
  ],
});

const allocationPolicy = new batch.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate({
  instances: [{policy: instancePolicy}],
});

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

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

await callCreateBatchGPUJob();

Python 

from google.cloud import batch_v1


def create_local_ssd_job(
    project_id: str, region: str, job_name: str, ssd_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 with mounted local SSD.
    Note: local SSD does not guarantee Local SSD data persistence.
    More details here: https://cloud.google.com/compute/docs/disks/local-ssd#data_persistence

    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.
        ssd_name: name of the local ssd to be mounted for your Job.

    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."
    task.runnables = [runnable]
    task.max_retry_count = 2
    task.max_run_duration = "3600s"

    volume = batch_v1.Volume()
    volume.device_name = ssd_name
    volume.mount_path = f"/mnt/disks/{ssd_name}"
    task.volumes = [volume]

    # 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

    disk = batch_v1.AllocationPolicy.Disk()
    disk.type_ = "local-ssd"
    # The size of all the local SSDs in GB. Each local SSD is 375 GB,
    # so this value must be a multiple of 375 GB.
    # For example, for 2 local SSDs, set this value to 750 GB.
    disk.size_gb = 375
    assert disk.size_gb % 375 == 0

    # Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
    # The allowed number of local SSDs depends on the machine type for your job's VMs.
    # In this case, we tell the system to use "n1-standard-1" machine type, which require to attach local ssd manually.
    # Read more about local disks here: https://cloud.google.com/compute/docs/disks/local-ssd#lssd_disk_options
    policy = batch_v1.AllocationPolicy.InstancePolicy()
    policy.machine_type = "n1-standard-1"

    attached_disk = batch_v1.AllocationPolicy.AttachedDisk()
    attached_disk.new_disk = disk
    attached_disk.device_name = ssd_name
    policy.disks = [attached_disk]

    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": "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)

Cloud Storage-Bucket verwenden

So erstellen Sie einen Job, der einen vorhandenen Cloud Storage-Bucket verwendet: wählen Sie eine der folgenden Methoden aus:

  • Empfohlen: Sie können einen Bucket direkt auf den VMs Ihres Jobs bereitstellen, indem Sie ihn in der Jobdefinition angeben, wie in diesem Abschnitt gezeigt. Wenn der Job ausgeführt wird, wird der Bucket automatisch mithilfe von Cloud Storage FUSE
  • Job mit Aufgaben erstellen, die direkt auf ein Cloud Storage-Bucket mithilfe der gcloud CLI oder Clientbibliotheken für die Cloud Storage API. Informationen zum direkten Zugriff auf einen Cloud Storage-Bucket über eine VM finden Sie in der Compute Engine-Dokumentation unter Daten in Google Cloud Storage-Buckets schreiben und daraus lesen.

Bevor Sie einen Job erstellen, der einen Bucket verwendet, erstellen Sie einen Bucket oder identifizieren Sie einen vorhanden ist. Weitere Informationen finden Sie unter Buckets erstellen und Buckets auflisten.

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

Im folgenden Beispiel wird beschrieben, wie Sie einen Job erstellen, bei dem ein Cloud Storage-Bucket. Der Job hat außerdem 3 Aufgaben, die jeweils ausgeführt werden ein Skript zum Erstellen einer Datei im Bucket namens output_task_TASK_INDEX.txt Dabei ist TASK_INDEX der Index jeder Aufgabe: 0, 1 und 2.

Console

So erstellen Sie mit der Google Cloud Console einen Job, der einen Cloud Storage-Bucket verwendet:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Aufgabenliste 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 im Feld Jobname den Jobnamen an.

      Geben Sie beispielsweise example-bucket-job ein.

    2. Konfigurieren Sie den Abschnitt Aufgabendetails:

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

        Gehen Sie beispielsweise so vor:

        1. Klicken Sie das Kästchen Script an. Ein Textfeld wird angezeigt.

        2. Geben Sie das folgende Skript in das Textfeld ein:

          echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> MOUNT_PATH/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt

          Ersetzen Sie MOUNT_PATH durch den Bereitstellungspfad, über den die ausführbaren Dateien dieses Jobs auf einen vorhandenen Cloud Storage-Bucket zugreifen. Der Pfad muss mit /mnt/disks/ beginnen, gefolgt von einem von Ihnen ausgewählten Verzeichnis oder Pfad. Wenn Sie diesen Bucket beispielsweise mit einem Verzeichnis namens my-bucket darstellen möchten, legen Sie den Bereitstellungspfad auf /mnt/disks/my-bucket fest.

        3. Klicken Sie auf Fertig.

      2. Geben Sie im Feld Task count (Aufgabenanzahl) die Anzahl der Aufgaben für diesen Job ein.

        Geben Sie beispielsweise 3 ein.

      3. Geben Sie im Feld Parallelität die Anzahl der Aufgaben ein, die gleichzeitig ausgeführt werden sollen.

        Geben Sie beispielsweise 1 (Standardeinstellung) ein.

  4. Konfigurieren Sie die Seite Zusätzliche Konfigurationen:

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

    2. Für jeden Cloud Storage-Bucket, den Sie bereitstellen möchten gehen Sie so vor:

      1. Klicken Sie im Abschnitt Speichervolumen auf Neues Volume hinzufügen. Das Fenster Neues Volume wird angezeigt.

      2. Führen Sie im Fenster Neues Volume die folgenden Schritte aus:

        1. Wählen Sie im Abschnitt Volume-Typ die Option Cloud Storage-Bucket aus.

        2. Geben Sie im Feld Name des Speicher-Buckets den Namen eines vorhandenen Buckets ein.

          Geben Sie beispielsweise den Bucket ein, den Sie in der ausführbaren Datei dieses Jobs angegeben haben.

        3. Geben Sie im Feld Bereitstellungspfad den Bereitstellungspfad des Bucket (MOUNT_PATH), den Sie das im Runnable angegeben ist.

        4. Klicken Sie auf Fertig.

  5. Optional: Konfigurieren Sie die anderen Felder für diesen Job.

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

  7. Klicken Sie auf Erstellen.

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

gcloud

So erstellen Sie einen Job, der einen Cloud Storage-Bucket verwendet, mithilfe der Methode gcloud CLI verwenden, verwenden Sie die gcloud batch jobs submit-Befehl Stellen Sie den Bucket in der JSON-Konfigurationsdatei des Jobs im volumes.

So erstellen Sie beispielsweise einen Job, der Dateien an einen Cloud Storage ausgibt:

  1. Erstellen Sie eine package.json-Datei mit folgendem Inhalt:

    {
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> MOUNT_PATH/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
                        }
                    }
                ],
                "volumes": [
                    {
                        "gcs": {
                            "remotePath": "BUCKET_PATH"
                        },
                        "mountPath": "MOUNT_PATH"
                    }
                ]
            },
            "taskCount": 3
        }
    ],
    "logsPolicy": {
        "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

    Ersetzen Sie Folgendes:

    • BUCKET_PATH: Der Pfad zum Bucket-Verzeichnis, auf das dieser Job zugreifen soll. Er muss mit dem Namen des Buckets beginnen. Für einen Bucket mit dem Namen BUCKET_NAME, der Pfad BUCKET_NAME steht für das Stammverzeichnis des Buckets und des Pfads BUCKET_NAME/subdirectory steht für das Unterverzeichnis subdirectory.
    • MOUNT_PATH: der Bereitstellungspfad des Jobs die Runnables verwenden, um auf diesen Bucket zuzugreifen. Der Pfad muss mit /mnt/disks/ gefolgt von einem Verzeichnis oder Pfad Ihrer Wahl. Für Wenn Sie diesen Bucket mit einem Verzeichnis namens my-bucket, legen Sie den Bereitstellungspfad auf /mnt/disks/my-bucket fest.

  2. Führen Sie dazu diesen Befehl aus:

    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.

API

So erstellen Sie einen Job, der einen Cloud Storage-Bucket verwendet, mithilfe der Methode Batch API verwenden, verwenden Sie jobs.create-Methode und stellen Sie den Bucket im Feld volumes bereit.

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

{
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> MOUNT_PATH/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
                        }
                    }
                ],
                "volumes": [
                    {
                        "gcs": {
                            "remotePath": "BUCKET_PATH"
                        },
                        "mountPath": "MOUNT_PATH"
                    }
                ]
            },
            "taskCount": 3
        }
    ],
    "logsPolicy": {
            "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

Ersetzen Sie Folgendes:

  • PROJECT_ID: die Projekt-ID Ihres Projekts.
  • LOCATION: den Standort der Stelle.
  • JOB_NAME: der Name des Jobs.
  • BUCKET_PATH: Pfad des Bucket-Verzeichnisses auf den dieser Job zugreifen soll. Er muss mit dem Namen des Buckets. Für einen Bucket namens BUCKET_NAME, der Pfad BUCKET_NAME steht für die Wurzel. Verzeichnis des Buckets und Pfad BUCKET_NAME/subdirectory steht für das Unterverzeichnis subdirectory.
  • MOUNT_PATH: der Bereitstellungspfad des Jobs die Runnables verwenden, um auf diesen Bucket zuzugreifen. Der Pfad muss mit /mnt/disks/ gefolgt von einem Verzeichnis oder Pfad Ihrer Wahl. Wenn Sie diesen Bucket beispielsweise mit einem im Verzeichnis my-bucket, legen Sie den Bereitstellungspfad auf /mnt/disks/my-bucket.

C++

C++

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

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

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

  [](std::string const& project_id, std::string const& location_id,
     std::string const& job_id, std::string const& bucket_name) {
    // 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, and then override the GCS remote path.
    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 from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> /mnt/share/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
            }
          }
          volumes { mount_path: "/mnt/share" }
        }
      }
      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");
    }
    job->mutable_task_groups(0)
        ->mutable_task_spec()
        ->mutable_volumes(0)
        ->mutable_gcs()
        ->set_remote_path(bucket_name);
    // 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";
  }

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 createScriptJobWithBucket(w io.Writer, projectID, region, jobName, bucketName string) error {
	// projectID := "your_project_id"
	// region := "us-central1"
	// jobName := "some-job"
	// jobName := "some-bucket"

	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 from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> /mnt/share/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt",
	}

	// Specify the Google Cloud Storage bucket to mount
	volume := &batchpb.Volume{
		Source: &batchpb.Volume_Gcs{
			Gcs: &batchpb.GCS{
				RemotePath: bucketName,
			},
		},
		MountPath:    "/mnt/share",
		MountOptions: []string{},
	}

	// We can specify what resources are requested by each task.
	resources := &batchpb.ComputeResource{
		// CpuMilli is milliseconds per cpu-second. This means the task requires 50% of a single CPUs.
		CpuMilli:  500,
		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,
		Volumes:       []*batchpb.Volume{volume},
	}

	// 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 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.GCS;
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.cloud.batch.v1.Volume;
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 CreateWithMountedBucket {

  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";

    // Name of the bucket to be mounted for your Job.
    String bucketName = "BUCKET_NAME";

    createScriptJobWithBucket(projectId, region, jobName, bucketName);
  }

  // This method shows how to create a sample Batch Job that will run
  // a simple command on Cloud Compute instances.
  public static void createScriptJobWithBucket(String projectId, String region, String jobName,
      String bucketName)
      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 from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> "
                              + "/mnt/share/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt")
                      // 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();

      Volume volume = Volume.newBuilder()
          .setGcs(GCS.newBuilder()
              .setRemotePath(bucketName)
              .build())
          .setMountPath("/mnt/share")
          .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 50% of a single CPUs.
              .setCpuMilli(500)
              // 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)
              .addVolumes(volume)
              .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")
              .putLabels("mount", "bucket")
              // 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 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';
/**
 * The name of the bucket to be mounted.
 */
// const bucketName = 'YOUR_BUCKET_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 from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> /mnt/share/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt';
// 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];

const gcsBucket = new batch.GCS();
gcsBucket.remotePath = bucketName;
const gcsVolume = new batch.Volume();
gcsVolume.gcs = gcsBucket;
gcsVolume.mountPath = '/mnt/share';
task.volumes = [gcsVolume];

// 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 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_with_bucket(
    project_id: str, region: str, job_name: str, bucket_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.
        bucket_name: name of the bucket to be mounted for your Job.

    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 from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> /mnt/share/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
    task.runnables = [runnable]

    gcs_bucket = batch_v1.GCS()
    gcs_bucket.remote_path = bucket_name
    gcs_volume = batch_v1.Volume()
    gcs_volume.gcs = gcs_bucket
    gcs_volume.mount_path = "/mnt/share"
    task.volumes = [gcs_volume]

    # We can specify what resources are requested by each task.
    resources = batch_v1.ComputeResource()
    resources.cpu_milli = 500  # in milliseconds per cpu-second. This means the task requires 50% of a single 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", "mount": "bucket"}
    # 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)

Netzwerkdateisystem verwenden

Sie können einen Job erstellen, der ein vorhandenes Network File System (NFS) verwendet, wie eine Filestore-Dateifreigabe über die Google Cloud Console, die gcloud CLI oder Batch API

Bevor Sie einen Job erstellen, der ein NFS verwendet, prüfen Sie, ob die Firewall Ihres Netzwerks richtig konfiguriert ist, um den Traffic zwischen den VMs Ihres Jobs und dem NFS zuzulassen. Weitere Informationen finden Sie unter Firewallregeln für Filestore konfigurieren.

Im folgenden Beispiel wird beschrieben, wie Sie einen Job erstellen, der stellt ein NFS bereit. Der Job enthält außerdem drei Aufgaben, bei denen jeweils ein Script ausgeführt wird, um eine Datei im NFS mit dem Namen output_task_TASK_INDEX.txt zu erstellen. Dabei ist TASK_INDEX der Index der einzelnen Aufgaben: 0, 1 und 2.

Console

So erstellen Sie einen Job, der ein NFS verwendet, mit der Google Cloud Console:

  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 den Jobnamen im Feld Jobname an.

      Geben Sie beispielsweise example-nfs-job ein.

    2. Konfigurieren Sie den Abschnitt Aufgabendetails:

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

        Gehen Sie beispielsweise so vor:

        1. Klicken Sie das Kästchen Script an. Ein Textfeld wird angezeigt.

        2. Geben Sie in das Textfeld das folgende Script ein:

          echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> MOUNT_PATH/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt

          Ersetzen Sie MOUNT_PATH durch den Bereitstellungspfad, den die ausführbare Datei des Jobs für den Zugriff auf dieses NFS verwendet. Der Pfad muss mit /mnt/disks/ beginnen, gefolgt von einem von Ihnen ausgewählten Verzeichnis oder Pfad. Wenn Sie diesen NFS beispielsweise mit einem Verzeichnis namens my-nfs darstellen möchten, legen Sie den Bereitstellungspfad auf /mnt/disks/my-nfs fest.

        3. Klicken Sie auf Fertig.

      2. Geben Sie im Feld Task count (Aufgabenanzahl) die Anzahl der Aufgaben für diesen Job ein.

        Geben Sie beispielsweise 3 ein.

      3. Geben Sie im Feld Parallelität die Anzahl der Aufgaben ein, die gleichzeitig ausgeführt werden sollen.

        Geben Sie beispielsweise 1 (Standardeinstellung) ein.

  4. Konfigurieren Sie die Seite Zusätzliche Konfigurationen:

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

    2. Für jeden Cloud Storage-Bucket, den Sie bereitstellen möchten gehen Sie so vor:

      1. Klicken Sie im Abschnitt Speichervolumen auf Neues Volume hinzufügen. Das Fenster Neues Volume wird angezeigt.

      2. Führen Sie im Fenster Neues Volume die folgenden Schritte aus:

        1. Wählen Sie im Bereich Volume-Typ die Option Network File System aus.

        2. Geben Sie in das Feld Dateiserver die IP-Adresse des Server mit dem NFS, den Sie in der ausführbaren Datei dieses Jobs angegeben haben, befindet.

          Wenn Ihr NFS beispielsweise ein Filestore-Dateifreigabe, Geben Sie dann die IP-Adresse von Filestore an. die Sie erhalten, indem Sie beschreiben der Filestore-Instanz

        3. Geben Sie im Feld Remote-Pfad einen Pfad ein, über den auf das im vorherigen Schritt angegebene NFS zugegriffen werden kann.

          Der Pfad des NFS-Verzeichnisses muss mit / beginnen, gefolgt vom Stammverzeichnis des NFS.

        4. Geben Sie im Feld Bereitstellungspfad den Bereitstellungspfad zum NFS ein (MOUNT_PATH), die Sie in aus dem vorherigen Schritt.

    3. Klicken Sie auf Fertig.

  5. Optional: Konfigurieren Sie die anderen Felder für diesen Job.

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

  7. Klicken Sie auf Erstellen.

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

gcloud

So erstellen Sie einen Job, der ein NFS verwendet, mithilfe der Methode gcloud CLI verwenden, verwenden Sie die gcloud batch jobs submit-Befehl Stellen Sie das NFS in der JSON-Konfigurationsdatei des Jobs in der volumes.

  1. Erstellen Sie eine package.json-Datei mit folgendem Inhalt:

    {
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> MOUNT_PATH/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
                        }
                    }
                ],
                "volumes": [
                    {
                        "nfs": {
                            "server": "NFS_IP_ADDRESS",
                            "remotePath": "NFS_PATH"
                        },
                        "mountPath": "MOUNT_PATH"
                    }
                ]
            },
            "taskCount": 3
        }
    ],
    "logsPolicy": {
        "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

    Ersetzen Sie Folgendes:

    • NFS_IP_ADDRESS: die IP-Adresse des NFS. Wenn Ihr NFS beispielsweise eine Filestore-Dateifreigabe ist, geben Sie die IP-Adresse der Filestore-Instanz an. Sie können sie erhalten, indem Sie die Filestore-Instanz beschreiben.
    • NFS_PATH: Der Pfad zum NFS-Verzeichnis, auf das dieser Job zugreifen soll. Er muss mit einem / beginnen, gefolgt vom Stammverzeichnis des NFS. Beispiel: Für eine Filestore-Dateifreigabe namens FILE_SHARE_NAME, der Pfad /FILE_SHARE_NAME steht für die Wurzel Verzeichnis der Dateifreigabe und den Pfad /FILE_SHARE_NAME/subdirectory steht für das Unterverzeichnis subdirectory.
    • MOUNT_PATH: Der Bereitstellungspfad, über den die ausführbaren Dateien des Jobs auf dieses NFS zugreifen. Der Pfad muss mit /mnt/disks/ beginnen, gefolgt von einem Verzeichnis oder Pfad, den Sie auswählen. Wenn Sie diesen NFS beispielsweise mit einem Verzeichnis namens my-nfs darstellen möchten, legen Sie den Bereitstellungspfad auf /mnt/disks/my-nfs fest.

  2. Führen Sie dazu diesen Befehl aus:

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

    Ersetzen Sie Folgendes:

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

API

So erstellen Sie einen Job, der ein NFS verwendet, mithilfe der Methode Batch API verwenden, verwenden Sie jobs.create-Methode und stellen Sie das NFS im Feld volumes bereit.

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

   {
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> MOUNT_PATH/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
                        }
                    }
                ],
                "volumes": [
                    {
                        "nfs": {
                            "server": "NFS_IP_ADDRESS",
                            "remotePath": "NFS_PATH"
                        },
                        "mountPath": "MOUNT_PATH"
                    }
                ]
            },
            "taskCount": 3
        }
    ],
    "logsPolicy": {
        "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

Ersetzen Sie Folgendes:

  • PROJECT_ID: die Projekt-ID Ihres Projekts.
  • LOCATION: der Standort des Jobs.
  • JOB_NAME: Der Name des Jobs.
  • NFS_IP_ADDRESS: die IP-Adresse des Network File Systems. Wenn zum Beispiel NFS ist eine Filestore-Dateifreigabe, die IP-Adresse von Filestore angeben die Sie erhalten, indem Sie beschreiben der Filestore-Instanz
  • NFS_PATH: Pfad des NFS-Verzeichnisses auf den dieser Job zugreifen soll. Er muss mit einem / beginnen. gefolgt vom Stammverzeichnis des NFS. Bei einer Filestore-Dateifreigabe mit dem Namen FILE_SHARE_NAME steht der Pfad /FILE_SHARE_NAME beispielsweise für das Stammverzeichnis der Dateifreigabe und der Pfad /FILE_SHARE_NAME/subdirectory für ein Unterverzeichnis.
  • MOUNT_PATH: Der Bereitstellungspfad, über den die ausführbaren Dateien des Jobs auf dieses NFS zugreifen. Der Pfad muss mit /mnt/disks/ beginnen, gefolgt von einem Verzeichnis oder Pfad, den Sie auswählen. Wenn Sie dieses NFS beispielsweise mit einem Verzeichnis namens my-nfs den Bereitstellungspfad auf /mnt/disks/my-nfs fest.

Java 


import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy;
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.NFS;
import com.google.cloud.batch.v1.Runnable;
import com.google.cloud.batch.v1.TaskGroup;
import com.google.cloud.batch.v1.TaskSpec;
import com.google.cloud.batch.v1.Volume;
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 CreateScriptJobWithNfs {

  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";

    // The path of the NFS directory that you want this job to access.
    String nfsPath = "NFS_PATH";
    // The IP address of the Network File System.
    String nfsIpAddress = "NFS_IP_ADDRESS";

    createScriptJobWithNfs(projectId, region, jobName, nfsPath, nfsIpAddress);
  }

  // This method shows how to create a batch script job that specifies and mounts a NFS.
  public static Job createScriptJobWithNfs(String projectId, String region, String jobName,
                                            String nfsPath, String nfsIpAddress)
      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.
    try (BatchServiceClient batchServiceClient = BatchServiceClient.create()) {

      // Define what will be done as part of the job.
      Runnable runnable =
          Runnable.newBuilder()
              .setScript(
                  Runnable.Script.newBuilder()
                      .setText(
                          "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> "
                              + "/mnt/share/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt")
                      // 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();

      // Describes a volume and parameters for it to be mounted to a VM.
      Volume volume = Volume.newBuilder()
          .setNfs(NFS.newBuilder()
              .setServer(nfsIpAddress)
              .setRemotePath(nfsPath)
              .build())
          .setMountPath("/mnt/share")
          .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 50% of a single CPUs.
              .setCpuMilli(500)
              // 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)
              .addVolumes(volume)
              .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
      AllocationPolicy.InstancePolicy instancePolicy =
          AllocationPolicy.InstancePolicy.newBuilder().setMachineType("e2-standard-4").build();

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

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

      return result;
    }
  }
}

Node.js 

// 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();

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
// Project ID or project number of the Google Cloud project you want to use.
const projectId = await batchClient.getProjectId();
// 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
const region = 'europe-central2';
// The name of the job that will be created.
// It needs to be unique for each project and region pair.
const jobName = 'batch-nfs-job';
// The path of the NFS directory that you want this job to access.
const nfsPath = '/your_nfs_path';
// The IP address of the Network File System.
const nfsIpAddress = '0.0.0.0';
// The mount path that the job's tasks use to access the NFS.
const mountPath = '/mnt/disks';

// Define what will be done as part of the job.
const runnable = new batch.Runnable({
  script: new batch.Runnable.Script({
    commands: [
      '-c',
      'echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> ' +
        '/mnt/share/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt',
    ],
  }),
});

// Define a volume that uses NFS.
const volume = new batch.Volume({
  nfs: new batch.NFS({
    server: nfsIpAddress,
    remotePath: nfsPath,
  }),
  mountPath,
});

// Specify what resources are requested by each task.
const computeResource = new batch.ComputeResource({
  // In milliseconds per cpu-second. This means the task requires 50% of a single CPUs.
  cpuMilli: 500,
  // In MiB.
  memoryMib: 16,
});

const task = new batch.TaskSpec({
  runnables: [runnable],
  volumes: [volume],
  computeResource,
  maxRetryCount: 2,
  maxRunDuration: {seconds: 3600},
});

// Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
const group = new batch.TaskGroup({
  taskCount: 3,
  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 instancePolicy = new batch.AllocationPolicy.InstancePolicy({
  machineType: 'e2-standard-4',
});

const allocationPolicy = new batch.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate({
  instances: [{policy: instancePolicy}],
});

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

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

await callCreateBatchNfsJob();

Python 

from google.cloud import batch_v1


def create_job_with_network_file_system(
    project_id: str,
    region: str,
    job_name: str,
    mount_path: str,
    nfs_ip_address: str,
    nfs_path: str,
) -> batch_v1.Job:
    """
    Creates a Batch job with status events that mounts a Network File System (NFS).
    Function mounts an NFS volume using the provided NFS server, IP address and path.

    Args:
        project_id (str): project ID or project number of the Cloud project you want to use.
        region (str): 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/locations
        job_name (str): the name of the job that will be created.
            It needs to be unique for each project and region pair.
        mount_path (str): The mount path that the job's tasks use to access the NFS.
        nfs_ip_address (str): The IP address of the NFS server (e.g., Filestore instance).
            Documentation on how to create a
            Filestore instance is available here: https://cloud.google.com/filestore/docs/create-instance-gcloud
        nfs_path (str): The path of the NFS directory that the job accesses.
            The path must start with a / followed by the root directory of the NFS.

    Returns:
        batch_v1.Job: The created Batch job object containing configuration details.
    """
    client = batch_v1.BatchServiceClient()

    # Create a runnable with a script that writes a message to a file
    runnable = batch_v1.Runnable()
    runnable.script = batch_v1.Runnable.Script()
    runnable.script.text = f"echo Hello world from task ${{BATCH_TASK_INDEX}}. >> {mount_path}/output_task_${{BATCH_TASK_INDEX}}.txt"

    # Define a volume that uses NFS
    volume = batch_v1.Volume()
    volume.nfs = batch_v1.NFS(server=nfs_ip_address, remote_path=nfs_path)
    volume.mount_path = mount_path

    # Create a task specification and assign the runnable and volume to it
    task = batch_v1.TaskSpec()
    task.runnables = [runnable]
    task.volumes = [volume]

    # 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"

    # Create a task group and assign the task specification to it
    group = batch_v1.TaskGroup()
    group.task_count = 1
    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]

    # Create the job and assign the task group and allocation policy to it
    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 the job request and set the job and job ID
    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)

Nächste Schritte