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# 使用作业附件共享文件
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使用*作业附件*使不在共享目录中的文件可供您的作业使用，如果输出文件未写入共享目录，则可捕获这些文件。任务附件使用 Amazon S3 在主机之间传送文件。文件存储在 S3 存储桶中，如果文件内容未更改，则无需上传文件。

在[服务管理的队列上运行作业时必须使用作业附件，](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/userguide/smf-manage.html)因为主机不共享文件系统位置。当作业的输入或输出文件存储在共享网络文件系统上[时，例如当您的任务包包包[含 shell 或 Python 脚本时，](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/userguide/submit-job-bundle.html)作业附件对于](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/userguide/manage-cmf.html)客户管理的队列也很有用。

 当您使用 Deadl [ ine Cloud CLI ](https://pypi.org/project/deadline/) 或 Deadline Cloud 提交者提交任务包时，任务附件使用任务的存储配置文件和队列所需的文件系统位置来识别不在工作主机上且应作为任务提交的一部分上传到 Amazon S3 的输入文件。这些存储配置文件还有助于 Deadline Cloud 识别工作人员主机位置的输出文件，这些文件必须上传到 Amazon S3，才能供您的工作站使用。

 作业附件示例使用和中的农场、机队、队列和存储配置文件配置。[示例项目基础架构](sample-project-infrastructure.md) [存储配置文件和路径映射](storage-profiles-and-path-mapping.md)在本节之前，你应该仔细阅读这些部分。

在以下示例中，您使用示例任务包作为起点，然后对其进行修改以探索任务附件的功能。任务捆绑包是作业使用作业附件的最佳方式。它们将目录中的 Op [ en Job Description ](https://github.com/OpenJobDescription/openjd-specifications/wiki) 作业模板与其他文件组合在一起，这些文件列出了使用任务包的作业所需的文件和目录。有关任务捆绑包的更多信息，请参阅[打开 Deadline Cloud 的职位描述 (OpenJD) 模板](build-job-bundle.md)。