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AWS Batch esempi utilizzando AWS CLI
I seguenti esempi di codice mostrano come eseguire azioni e implementare scenari comuni utilizzando AWS Command Line Interface with AWS Batch.
Le operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguite nel contesto. Mentre le azioni mostrano come richiamare le singole funzioni di servizio, è possibile visualizzare le azioni nel loro contesto negli scenari correlati.
Ogni esempio include un collegamento al codice sorgente completo, in cui è possibile trovare istruzioni su come configurare ed eseguire il codice nel contesto.
Argomenti
Azioni
Il seguente esempio di codice mostra come utilizzarecancel-job
.
- AWS CLI
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Per annullare un lavoro
Questo esempio annulla un lavoro con l'ID del lavoro specificato.
Comando:
aws batch cancel-job --job-id
bcf0b186-a532-4122-842e-2ccab8d54efb
--reason"Cancelling job."
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Per API i dettagli, vedere CancelJob
in AWS CLI Command Reference.
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Il seguente esempio di codice mostra come utilizzarecreate-compute-environment
.
- AWS CLI
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Per creare un ambiente di elaborazione gestito con istanze On-Demand
Questo esempio crea un ambiente di elaborazione gestito con tipi di istanze C4 specifici che vengono lanciati su richiesta. L'ambiente di calcolo si chiama C4. OnDemand
Comando:
aws batch create-compute-environment --cli-input-json
file://<path_to_json_file>/C4OnDemand.json
JSONformato di file:
{ "computeEnvironmentName": "C4OnDemand", "type": "MANAGED", "state": "ENABLED", "computeResources": { "type": "EC2", "minvCpus": 0, "maxvCpus": 128, "desiredvCpus": 48, "instanceTypes": [ "c4.large", "c4.xlarge", "c4.2xlarge", "c4.4xlarge", "c4.8xlarge" ], "subnets": [ "subnet-220c0e0a", "subnet-1a95556d", "subnet-978f6dce" ], "securityGroupIds": [ "sg-cf5093b2" ], "ec2KeyPair": "id_rsa", "instanceRole": "ecsInstanceRole", "tags": { "Name": "Batch Instance - C4OnDemand" } }, "serviceRole": "arn:aws:iam::012345678910:role/AWSBatchServiceRole" }
Output:
{ "computeEnvironmentName": "C4OnDemand", "computeEnvironmentArn": "arn:aws:batch:us-east-1:012345678910:compute-environment/C4OnDemand" }
Per creare un ambiente di elaborazione gestito con istanze Spot
Questo esempio crea un ambiente di elaborazione gestito con il tipo di istanza M4 che viene lanciato quando il prezzo dell'offerta Spot è pari o inferiore al 20% del prezzo On-Demand per il tipo di istanza. L'ambiente di calcolo si chiama M4Spot.
Comando:
aws batch create-compute-environment --cli-input-json
file://<path_to_json_file>/M4Spot.json
JSONformato di file:
{ "computeEnvironmentName": "M4Spot", "type": "MANAGED", "state": "ENABLED", "computeResources": { "type": "SPOT", "spotIamFleetRole": "arn:aws:iam::012345678910:role/aws-ec2-spot-fleet-role", "minvCpus": 0, "maxvCpus": 128, "desiredvCpus": 4, "instanceTypes": [ "m4" ], "bidPercentage": 20, "subnets": [ "subnet-220c0e0a", "subnet-1a95556d", "subnet-978f6dce" ], "securityGroupIds": [ "sg-cf5093b2" ], "ec2KeyPair": "id_rsa", "instanceRole": "ecsInstanceRole", "tags": { "Name": "Batch Instance - M4Spot" } }, "serviceRole": "arn:aws:iam::012345678910:role/AWSBatchServiceRole" }
Output:
{ "computeEnvironmentName": "M4Spot", "computeEnvironmentArn": "arn:aws:batch:us-east-1:012345678910:compute-environment/M4Spot" }
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Per API i dettagli, vedere CreateComputeEnvironment
in AWS CLI Command Reference.
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Il seguente esempio di codice mostra come utilizzarecreate-job-queue
.
- AWS CLI
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Per creare una coda di lavoro a bassa priorità con un unico ambiente di elaborazione
Questo esempio crea una coda di lavoro chiamata LowPriority che utilizza l'ambiente di calcolo M4Spot.
Comando:
aws batch create-job-queue --cli-input-json
file://<path_to_json_file>/LowPriority.json
JSONformato di file:
{ "jobQueueName": "LowPriority", "state": "ENABLED", "priority": 10, "computeEnvironmentOrder": [ { "order": 1, "computeEnvironment": "M4Spot" } ] }
Output:
{ "jobQueueArn": "arn:aws:batch:us-east-1:012345678910:job-queue/LowPriority", "jobQueueName": "LowPriority" }
Per creare una coda di lavoro ad alta priorità con due ambienti di elaborazione
Questo esempio crea una coda di lavoro chiamata HighPriority che utilizza l'ambiente di OnDemand calcolo C4 con un ordine di 1 e l'ambiente di calcolo M4Spot con un ordine di 2. Lo scheduler tenterà innanzitutto di inserire i lavori nell'ambiente di calcolo C4. OnDemand
Comando:
aws batch create-job-queue --cli-input-json
file://<path_to_json_file>/HighPriority.json
JSONformato di file:
{ "jobQueueName": "HighPriority", "state": "ENABLED", "priority": 1, "computeEnvironmentOrder": [ { "order": 1, "computeEnvironment": "C4OnDemand" }, { "order": 2, "computeEnvironment": "M4Spot" } ] }
Output:
{ "jobQueueArn": "arn:aws:batch:us-east-1:012345678910:job-queue/HighPriority", "jobQueueName": "HighPriority" }
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Per API i dettagli, vedere CreateJobQueue
in AWS CLI Command Reference.
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Il seguente esempio di codice mostra come utilizzaredelete-compute-environment
.
- AWS CLI
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Per eliminare un ambiente di calcolo
Questo esempio elimina l'ambiente di calcolo P2OnDemand .
Comando:
aws batch delete-compute-environment --compute-environment
P2OnDemand
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Per API i dettagli, vedere DeleteComputeEnvironment
in AWS CLI Command Reference.
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Il seguente esempio di codice mostra come utilizzaredelete-job-queue
.
- AWS CLI
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Per eliminare una coda di lavori
Questo esempio elimina la coda dei GPGPU lavori.
Comando:
aws batch delete-job-queue --job-queue
GPGPU
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Per API i dettagli, vedere DeleteJobQueue
in AWS CLI Command Reference.
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Il seguente esempio di codice mostra come utilizzarederegister-job-definition
.
- AWS CLI
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Per annullare la registrazione di una definizione di processo
Questo esempio annulla la registrazione di una definizione di lavoro denominata sleep10.
Comando:
aws batch deregister-job-definition --job-definition
sleep10
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Per i API dettagli, vedere DeregisterJobDefinition
in Command Reference.AWS CLI
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Il seguente esempio di codice mostra come utilizzaredescribe-compute-environments
.
- AWS CLI
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Per descrivere un ambiente di calcolo
Questo esempio descrive l'ambiente di OnDemand calcolo P2.
Comando:
aws batch describe-compute-environments --compute-environments
P2OnDemand
Output:
{ "computeEnvironments": [ { "status": "VALID", "serviceRole": "arn:aws:iam::012345678910:role/AWSBatchServiceRole", "computeEnvironmentArn": "arn:aws:batch:us-east-1:012345678910:compute-environment/P2OnDemand", "computeResources": { "subnets": [ "subnet-220c0e0a", "subnet-1a95556d", "subnet-978f6dce" ], "tags": { "Name": "Batch Instance - P2OnDemand" }, "desiredvCpus": 48, "minvCpus": 0, "instanceTypes": [ "p2" ], "securityGroupIds": [ "sg-cf5093b2" ], "instanceRole": "ecsInstanceRole", "maxvCpus": 128, "type": "EC2", "ec2KeyPair": "id_rsa" }, "statusReason": "ComputeEnvironment Healthy", "ecsClusterArn": "arn:aws:ecs:us-east-1:012345678910:cluster/P2OnDemand_Batch_2c06f29d-d1fe-3a49-879d-42394c86effc", "state": "ENABLED", "computeEnvironmentName": "P2OnDemand", "type": "MANAGED" } ] }
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Per API i dettagli, vedere DescribeComputeEnvironments
in AWS CLI Command Reference.
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Il seguente esempio di codice mostra come utilizzaredescribe-job-definitions
.
- AWS CLI
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Per descrivere le definizioni delle mansioni attive
Questo esempio descrive tutte le definizioni delle mansioni attive.
Comando:
aws batch describe-job-definitions --status
ACTIVE
Output:
{ "jobDefinitions": [ { "status": "ACTIVE", "jobDefinitionArn": "arn:aws:batch:us-east-1:012345678910:job-definition/sleep60:1", "containerProperties": { "mountPoints": [], "parameters": {}, "image": "busybox", "environment": {}, "vcpus": 1, "command": [ "sleep", "60" ], "volumes": [], "memory": 128, "ulimits": [] }, "type": "container", "jobDefinitionName": "sleep60", "revision": 1 } ] }
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Per API i dettagli, vedere DescribeJobDefinitions
in AWS CLI Command Reference.
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Il seguente esempio di codice mostra come utilizzaredescribe-job-queues
.
- AWS CLI
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Per descrivere una coda di lavoro
Questo esempio descrive la coda dei HighPriority lavori.
Comando:
aws batch describe-job-queues --job-queues
HighPriority
Output:
{ "jobQueues": [ { "status": "VALID", "jobQueueArn": "arn:aws:batch:us-east-1:012345678910:job-queue/HighPriority", "computeEnvironmentOrder": [ { "computeEnvironment": "arn:aws:batch:us-east-1:012345678910:compute-environment/C4OnDemand", "order": 1 } ], "statusReason": "JobQueue Healthy", "priority": 1, "state": "ENABLED", "jobQueueName": "HighPriority" } ] }
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Per API i dettagli, vedere DescribeJobQueues
in AWS CLI Command Reference.
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Il seguente esempio di codice mostra come utilizzaredescribe-jobs
.
- AWS CLI
-
Descrivere un lavoro
L'
describe-jobs
esempio seguente descrive un lavoro con l'ID del lavoro specificato.aws batch describe-jobs \ --jobs
bcf0b186-a532-4122-842e-2ccab8d54efb
Output:
{ "jobs": [ { "status": "SUBMITTED", "container": { "mountPoints": [], "image": "busybox", "environment": [], "vcpus": 1, "command": [ "sleep", "60" ], "volumes": [], "memory": 128, "ulimits": [] }, "parameters": {}, "jobDefinition": "arn:aws:batch:us-east-1:012345678910:job-definition/sleep60:1", "jobQueue": "arn:aws:batch:us-east-1:012345678910:job-queue/HighPriority", "jobId": "bcf0b186-a532-4122-842e-2ccab8d54efb", "dependsOn": [], "jobName": "example", "createdAt": 1480483387803 } ] }
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Per API i dettagli, vedere DescribeJobs
in AWS CLI Command Reference.
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Il seguente esempio di codice mostra come utilizzarelist-jobs
.
- AWS CLI
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Per elencare i lavori in esecuzione
Questo esempio elenca i processi in esecuzione nella coda dei HighPriority processi.
Comando:
aws batch list-jobs --job-queue
HighPriority
Output:
{ "jobSummaryList": [ { "jobName": "example", "jobId": "e66ff5fd-a1ff-4640-b1a2-0b0a142f49bb" } ] }
Per elencare i lavori inviati
Questo esempio elenca i lavori nella coda dei HighPriority lavori che si trovano nello stato del SUBMITTED lavoro.
Comando:
aws batch list-jobs --job-queue
HighPriority
--job-statusSUBMITTED
Output:
{ "jobSummaryList": [ { "jobName": "example", "jobId": "68f0c163-fbd4-44e6-9fd1-25b14a434786" } ] }
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Per API i dettagli, vedere ListJobs
in AWS CLI Command Reference.
-
Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareregister-job-definition
.
- AWS CLI
-
Per registrare una definizione di lavoro
Questo esempio registra una definizione di processo per un semplice processo contenitore.
Comando:
aws batch register-job-definition --job-definition-name
sleep30
--typecontainer
--container-properties '{ "image": "busybox", "vcpus": 1, "memory": 128, "command": [ "sleep", "30"]}
'Output:
{ "jobDefinitionArn": "arn:aws:batch:us-east-1:012345678910:job-definition/sleep30:1", "jobDefinitionName": "sleep30", "revision": 1 }
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Per API i dettagli, vedere RegisterJobDefinition
in AWS CLI Command Reference.
-
Il seguente esempio di codice mostra come utilizzaresubmit-job
.
- AWS CLI
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Per inviare un lavoro
Questo esempio invia un semplice processo contenitore chiamato example alla coda dei HighPriority lavori.
Comando:
aws batch submit-job --job-name
example
--job-queueHighPriority
--job-definitionsleep60
Output:
{ "jobName": "example", "jobId": "876da822-4198-45f2-a252-6cea32512ea8" }
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Per API i dettagli, vedere SubmitJob
in AWS CLI Command Reference.
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Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareterminate-job
.
- AWS CLI
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Per terminare un lavoro
Questo esempio termina un lavoro con l'ID di lavoro specificato.
Comando:
aws batch terminate-job --job-id
61e743ed-35e4-48da-b2de-5c8333821c84
--reason"Terminating job."
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Per API i dettagli, vedere TerminateJob
in AWS CLI Command Reference.
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Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareupdate-compute-environment
.
- AWS CLI
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Per aggiornare un ambiente di calcolo
Questo esempio disabilita l'ambiente di OnDemand calcolo P2 in modo che possa essere eliminato.
Comando:
aws batch update-compute-environment --compute-environment
P2OnDemand
--stateDISABLED
Output:
{ "computeEnvironmentName": "P2OnDemand", "computeEnvironmentArn": "arn:aws:batch:us-east-1:012345678910:compute-environment/P2OnDemand" }
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Per API i dettagli, vedere UpdateComputeEnvironment
in AWS CLI Command Reference.
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Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareupdate-job-queue
.
- AWS CLI
-
Per aggiornare una coda di lavori
Questo esempio disabilita una coda di lavori in modo che possa essere eliminata.
Comando:
aws batch update-job-queue --job-queue
GPGPU
--stateDISABLED
Output:
{ "jobQueueArn": "arn:aws:batch:us-east-1:012345678910:job-queue/GPGPU", "jobQueueName": "GPGPU" }
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Per API i dettagli, vedere UpdateJobQueue
in AWS CLI Command Reference.
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