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# Amazon EKS 作业
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作业是最小的工作单位 AWS Batch。Amazon EKS 上的 AWS Batch 作业与容器之间存在一对一Kubernetes的映射。 AWS Batch 作业定义是 AWS Batch 作业的模板。提交 AWS Batch 作业时，您可以引用作业定义、定位作业队列并提供作业名称。在 Amazon EKS 上 AWS Batch 作业的任务定义中，[eksProper](https://docs.aws.amazon.com/batch/latest/APIReference/API_EksProperties.html) ties 参数定义了 AWS Batch 亚马逊 EKS 上作业支持的一组参数。在[SubmitJob](https://docs.aws.amazon.com/batch/latest/APIReference/API_SubmitJob.html)请求中，[eks PropertiesOverride](https://docs.aws.amazon.com/batch/latest/APIReference/API_EksPropertiesOverride.html) 参数允许覆盖某些常用参数。这样，您就可以为多个作业使用作业定义模板。将任务分派到您的 Amazon EKS 集群时，会将该任务 AWS Batch 转换为 `podspec` (`Kind: Pod`)。`podspec`使用一些附加 AWS Batch 参数来确保作业的扩展和调度正确。 AWS Batch 结合标签和污点，确保作业仅在 AWS Batch 托管节点上运行，而其他 pod 不会在这些节点上运行。

**重要**  
如果未在 Amazon EKS 任务定义中明确设置该`hostNetwork`参数，则 AWS Batch 默认情况下的 pod 联网模式为主机模式。更具体地说，将应用以下设置：`hostNetwork=true` 和 `dnsPolicy=ClusterFirstWithHostNet`。
AWS Batch 在 pod 完成任务后立即清理任务窗格。要查看容器组（pod）应用程序日志，请为您的集群配置日志服务。有关更多信息，请参阅 [使用 CloudWatch 日志监控 Amaz AWS Batch on EKS 作业](batch-eks-cloudwatch-logs.md)。

**Topics**
+ [教程：将正在运行的作业映射到容器组（pod）和节点](eks-jobs-map-running-job.md)
+ [教程：将正在运行的容器组（pod）映射回其作业](eks-jobs-map-running-pod-to-job.md)

**AWS Batch Amazon EKS 工作支持的功能**

以下是在 Amazon EKS 上运行的Kubernetes作业也很常见的 AWS Batch 特定功能：
+ [作业依赖项](job_dependencies.md)
+ [数组作业](array_jobs.md)
+ [作业超时](job_timeouts.md)
+ [自动作业重试](job_retries.md)
+ [使用公平份额调度来帮助调度作业](fair-share-scheduling.md)

**Kubernetes 和 `Secrets``ServiceAccounts`**  
AWS Batch 支持引用Kubernetes`Secrets`和。`ServiceAccounts`您可以配置容器组（pod）将 Amazon EKS IAmazon EKS IAM 角色用于服务账户。有关更多信息，请参阅 [https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/)中的[将容器组（pod）配置为使用Kubernetes服务账户](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/pod-configuration.html)。

**相关文档**
+ [Amazon EKS 上 AWS Batch 的内存和 vCPU 注意事项](memory-cpu-batch-eks.md)
+ [运行 GPU 作业](gpu-jobs.md)
+ [作业在`RUNNABLE`状态卡住](job_stuck_in_runnable.md)